大數(shù)據(jù)行業(yè)助力制造企業(yè)智能化轉(zhuǎn)變，在其中扮演重要角色?

鋼板冷軋過(guò)程中的色差、劃傷、污染、夾雜等十幾種不良問(wèn)題，過(guò)去靠人工檢測(cè)，抽檢率最高45%，檢測(cè)人員還很容易視覺(jué)疲勞。采用機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)后，不僅實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)檢測(cè)，抽檢率提升到91%，還可以自動(dòng)給板材分級(jí)。

這套由聯(lián)想大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)，已經(jīng)在國(guó)內(nèi)幾家鋼廠投入使用。而機(jī)器視覺(jué)，只是聯(lián)想大數(shù)據(jù)賦能制造業(yè)的眾多解決方案中的一個(gè)。

——通過(guò)大數(shù)據(jù)算法構(gòu)建需求預(yù)測(cè)模型。借助機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜，聯(lián)想大數(shù)據(jù)為一家鋼鐵行業(yè)客戶精準(zhǔn)預(yù)測(cè)鋼材需求，并為下游廠商精準(zhǔn)畫像。相對(duì)于以前的專家預(yù)估方法，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率大幅提升至92.2%以上，有效降低庫(kù)存成本數(shù)千萬(wàn)元，對(duì)應(yīng)產(chǎn)品庫(kù)存周期周轉(zhuǎn)時(shí)間降低了20%。

——基于聯(lián)想?yún)f(xié)同制造支撐平臺(tái)，聯(lián)想大數(shù)據(jù)為一家乘用車企業(yè)完成了汽車營(yíng)銷系統(tǒng)、客服系統(tǒng)、售后系統(tǒng)、生產(chǎn)制造系統(tǒng)、車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)多業(yè)務(wù)的系統(tǒng)接入，基于大數(shù)據(jù)算法，針對(duì)業(yè)務(wù)異常的智能診斷分析效率提升了60%以上，一年降低運(yùn)營(yíng)成本上千萬(wàn)元。

——借助聯(lián)想大數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，武漢石化將催化裂化裝置的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)生產(chǎn)工藝數(shù)據(jù)整合起來(lái)，通過(guò)智能化處理和機(jī)理分析，解決了一些傳統(tǒng)工業(yè)軟件無(wú)法解決的關(guān)鍵問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了裝置工藝鏈的整體優(yōu)化，進(jìn)一步推動(dòng)企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。

云網(wǎng)端的迅速發(fā)展帶來(lái)了數(shù)據(jù)量的激增，根據(jù)IDC數(shù)字宇宙報(bào)告顯示，全球自從2010年進(jìn)入ZB時(shí)代以來(lái)，由于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備發(fā)展速度遠(yuǎn)超過(guò)智能手機(jī)的發(fā)展，因此由物聯(lián)網(wǎng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)增量將會(huì)驅(qū)動(dòng)著全球數(shù)據(jù)量在2020年達(dá)到44ZB。

大數(shù)據(jù)工匠精神的結(jié)合對(duì)于制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)至關(guān)重要。而大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)、感知和預(yù)測(cè)等特點(diǎn)確實(shí)可以為制造企業(yè)在降低成本，縮短生產(chǎn)周期，提升效率，細(xì)分產(chǎn)品定位，優(yōu)化流程和決策等方面扮演重要角色。

我們國(guó)家的制造業(yè)企業(yè)之間在信息化建設(shè)和數(shù)據(jù)化程度方面相差很大，但總體上由于距離消費(fèi)者相對(duì)較遠(yuǎn)，因此互聯(lián)網(wǎng)化與數(shù)據(jù)化程度和對(duì)大數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)相對(duì)金融、電信、政府等行業(yè)相差比較遠(yuǎn)。

我們看到對(duì)于制造業(yè)來(lái)說(shuō)，如果把數(shù)據(jù)分為內(nèi)部和外部?jī)纱箢惖脑?，?nèi)部數(shù)據(jù)主要包括經(jīng)營(yíng)及運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)、產(chǎn)品相關(guān)的設(shè)計(jì)、研發(fā)和生產(chǎn)數(shù)據(jù)、機(jī)器設(shè)備數(shù)據(jù)等，傳統(tǒng)的信息系統(tǒng)處理比較多的是內(nèi)部數(shù)據(jù)為主，圍繞著業(yè)務(wù)流程改進(jìn)和提升為主要目標(biāo)，而且對(duì)于機(jī)器設(shè)備運(yùn)行的日志數(shù)據(jù)相對(duì)利用較少;外部數(shù)據(jù)包括社交數(shù)據(jù)、合作伙伴數(shù)據(jù)、電商數(shù)據(jù)以及宏觀數(shù)據(jù)等這方面數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)和利用相對(duì)較少。大部分企業(yè)不僅內(nèi)外部數(shù)據(jù)尚未打通，自己內(nèi)部的數(shù)據(jù)也還沒(méi)有實(shí)現(xiàn)整合和標(biāo)準(zhǔn)化，信息孤島現(xiàn)象也是屢見(jiàn)不鮮。

數(shù)據(jù)對(duì)于制造企業(yè)的全流程來(lái)說(shuō)都可以起到非常積極的作用，比如從產(chǎn)品設(shè)計(jì)和研發(fā)開(kāi)始，如果能夠非常直接地對(duì)接到消費(fèi)者，依據(jù)對(duì)消費(fèi)者的行為和消費(fèi)數(shù)據(jù)分析，定位相應(yīng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)和研發(fā)。同時(shí)也能夠依據(jù)消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的喜好和需求量，進(jìn)行定向精準(zhǔn)的市場(chǎng)營(yíng)銷，進(jìn)行產(chǎn)品的計(jì)劃和生產(chǎn)的排產(chǎn)，減少相應(yīng)的庫(kù)存。同時(shí)，數(shù)據(jù)對(duì)于線上線下銷售的協(xié)同，對(duì)于供應(yīng)鏈優(yōu)化和管理也可以起到重要的作用，在提升對(duì)客戶的服務(wù)水平方面，如何針對(duì)不同細(xì)分市場(chǎng)需求，進(jìn)行全渠道銷售的設(shè)計(jì)規(guī)劃等方面都會(huì)起到重要的作用。