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            專家觀點

            鄔賀銓:大數據是數字經濟時代企業轉型的“金鑰匙”

            時間: 2018-09-06 19:04:46
            來源 原創

            4月18日, “2018大數據產業峰會”在京隆重召開,中國工程院院士鄔賀銓在發言時表示,未來10年工業大數據的增速將是其它大數據領域的兩倍,現今,傳統制造企業紛紛進行數字化轉型,而在這個轉型的過程中,對于大數據的應用和處理則是轉型的關鍵。

            鄔賀銓指出,當前中國制造業的大數據呈現出四大特點:

            一是準確性。在一般的商業領域,如果預測準確率達到90%已經是很高,但在工業領域很多應用場景中,對準確率要求達到99.9%甚至更高,比如交通領域。


            二是碎片化。工業制造的大數據有很多傳感器收集的數據,有顆粒性很小的,也有顆粒性很大的,而且是不斷在產生的。


            三是實時性。工業數據的處理必須要當時快速的反應,過一段時間沒多大價值。消費數據可以累計很長時間。


            四是行業性。工業大數據的挖掘要對生產過程有透徹的理解。


            大數據是傳統制造業轉型關鍵

            現今,傳統制造企業紛紛進行數字化轉型,而在這個轉型的過程中,對于大數據的應用和處理則是轉型的關鍵,鄔賀銓通過以下例子分析了大數據在各行各業中的應用。


            蘇州協鑫公司專注光伏切片,利用阿里開發的ET大腦分析0.2毫米厚度的硅片長期積累的數據,從上千個生產參數中找出有60個關鍵參數,通過優化生產流程,良品率提升1%,實現每年上億利潤;杭州中策公司是全球排名第三的橡膠輪胎生產商,引入阿里的ET大腦分析所有參數,提煉橡膠合格率提升3%-5%,利潤增加千萬。


            大數據在產品質量的應用。清華大學與英業達集團共建電子制造大數據平臺。英業達做電路板,工藝過程很多。通過大數據能判定哪一個板的質量好,哪一個板不行,有效的檢測率超過99%。每條PCB板生產線投入后,每年減少人工分析處理30萬,誤判漏判獲得的效益180萬。50條生產線使得英業達一年的效益達到九千萬。


            大數據在生物制藥中的應用。生物制藥的過程比機械加工更加復雜,涉及到的參數更多。基因工程的細胞來做疫苗、激素和血液,有200多個變量,每次不容易準確控制,成品率變化很大。生物制藥公司應用大數據分析上下游的工藝參數,找出最關鍵的影響參數。一年之內,疫苗的產量提升50%,單一產品一年增加接近1000萬美元。


            大數據在生產個性化的應用。青島紅領西裝積累了2000多種版式,顧客自己可以修改,確認后7天就把產品交到顧客手上。過去還需要顧客去量尺寸。現在只需拿手機穿個緊身一點的衣服對正面和側面拍一下,標身高,一件貼身的衣服可以寄到你手里。


            通過工業云幫助企業服務升級。沈陽鼓風機廠建立了云服務平臺,全國有很多客戶通過實時監控能夠了解,并且把監控的信息結合沈陽鼓風機廠形成年度報告,可以實時把狀態報告給實際的業主方,很好地提升服務能力。比如石油化工廠的富氣壓縮機由沈鼓提供,2014年5月份停電一次,檢測找不到毛病。但停了三次有兩天的時間損失有六百萬,利用沈鼓的云平臺對所有數據分析發現主要是汽輪機的前端有摩擦。后來沒有修前端,而是通過潤滑油的辦法改進,使其正常工作。沈鼓有全國有1600臺機組,利用云服務每年可以減少0.3次非計劃的停機,減少直接損失4.8億元,能耗減少6.3億元。


            通過零售云平臺提升門店銷售效率。波司登建立零售云平臺,實時監控全國3000多家門店的庫存和銷售數據,庫存中心的智能補貨系統有效減少缺貨損失21%,售謦率同比增長10%,會員復購率達到20%以上;聯想集團利用其全球數據中心掌握的數據,與寶鋼合作建立鋼鐵銷量預測系統,通過機器學習和圖譜分析找出關聯,預測鋼鐵市場需求,預測精度92.2%,庫存周期縮短20%,客戶采購的資金節約上億元。


            大數據挖掘社會貢獻大

            鄔賀銓指出,運營商有很多用戶數據,運營商不能直接把用戶數據拿出,但可以對數據進行挖掘,屏蔽掉用戶的隱私和涉及國家安全隱患的事項,可以集成提升很多服務。比如大眾汽車找中國聯通,希望中國聯通分享什么年齡段的人希望買什么汽車,對汽車的裝飾、價值及配置有什么要求等,中國聯通形成咨詢報告交給大眾汽車。類似的服務對運營商可以很好的增加收入,為社會和產業發展做出貢獻。


            鄔賀銓表示,企業經營決策重要的是企業利潤及利潤最大化,實現生產環節成本分析和精準化,但前提是要有準確的價值分析模型。分析客戶、供應商、競爭對手、產品、企業資源、技術和員工等層面,對財務準則下細化損益表到單品層面,產品生命周期下的細化損益表到單品層面,產品生命周期下的單品層面的損益表都分解的很細,很容易找出哪一個環節是財務的薄弱環節,準確地為生產決策起支撐作用。


            大數據不僅驅動制造業轉型升級,提升生產效率、改進產品質量、節約資源消耗、保障生產安全、優化銷售服務。還與人工智能、移動互聯網、云計算及物聯網等技術協同發展,并將深度融合到實體經濟中,成為數字經濟時代的新引擎。



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