数字运维：大数据应用定义生态、智能服务驱动制造业转型

发布时间：2017-04-20 作者：杨明波来源：工业4俱乐部工业服务研究中心

关键字：数字运维大数据

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“工欲善其事，必先利其器。常言道：“磨刀不误砍柴工”。工匠在做工前打磨好工具，操作起来就能得心应手，就能达到事半功倍的效果。自人类学会制造和使用工具，人类文明越高度发展，运维的作用就愈加明显和重要。

1.免费的应用将会成为主流

智能服务的入口是制造业，目前动辄上百万的EAM数字化应用，让许多制造业望而止步，故免费将是未来的主流方向。

中小制造业一般更适于公共服务资源解决潜在和隐性问题，具有一定规模或特殊的封闭生态行业，则更倾向于私有生态。基于这样的状况，在具体部署，中小制造业倾向于基于公有云的SaaS应用部署（免费部署），而具有自有或专属工业服务的规模性制造业，则更倾向于私有云应用部署（自部署）。

图六：公有云与私有云部署

2.智能数据决策是数字运维的关键所在

传统EAM是以流程为导向，不仅应用复杂，且不重视企业价值目标与运维指标的结构性关联。数字运维必须与企业目标、财务目标、作业目标、运维指标的高度关联，并与数字工厂应用融合，以此推出数据决策服务，指导用户数据决策分析，以确保领导高度重视、全员积极参与的运维体系实现。

图七：企业级运维价值模型

3.行业和规模决定不同的应用深度

运维总体而言，应用流程是相对简单的，对制造业而言就是维修，无非是事后抢修，还是事前的主动维修（预测性维修、预防性维修）和基于数据的改善性维修，但不同的行业对于维修的要求有差异，不同规模的用户对于作业线的复杂程度也不一样，这就好比滴滴出行在每个城市的策略不一样，我们所看到的界面和功能也是有差异的。故，不能采用统一的界面和体验去适用所有用户。

4.大数据应用定义生态、智能服务驱动制造业转型

SaaS应用的智能决策能力，对于子智能服务而言就好比为工业服务添上了翅膀，有效的解决了工业互联网应用的数据决策入口，将有效驱动以下价值服务的优化和发展：

A：SaaS应用将链接装备制造商，优化供需匹配

装备制造是工业服务的源头，其质量和效率决定了工业服务的源头效率，SaaS应用将用户与装备制造商有效链接，将有利于产品的适用性、可靠性和维修性改进，并依据用户需求提供快速的服务响应。

B：SaaS应用将驱动预测性维修深度应用

预测性维修的深度应用是提高系统可用度和降低运营费用的关键途径，通过SaaS应用，将深度挖掘这一隐性需求，从而推动智能预测分析在中国制造业的发展.

C：SaaS应用将颠覆管理咨询格局

数据服务，带来的最大改变是，用户将不在依赖管理咨询支撑数据分析，一方面是通过数据决策自我管理优化和提升，一方面通过工业服务平台提供的互动模块，使在线教育、共享文档和互动交流便捷获得价值提升的通道，另一方面，对于深度问题，则通过用户瓶颈与咨询机构的匹配，开展有效的价值咨询服务。

C：驱动价值服务商的发展和提升

工业服务所面临的问题，表面来看是供＞求，实际上则是价值服务与假冒伪劣服务同台竞争而出现的结构性失衡。SaaS应用的数据服务，将有效匹配价值服务商与用户匹配，从而促进价值服务能力的提升。

C：驱动MRO服务社区的产业形态成熟

MRO服务社区，将是未来工业服务发展的主要支撑，是解决基于大数据与智能工业服务平台的价值服务最后一公里问题。不仅会使得诸如修吧、工控速派、同城快修这一类价值服务商得到持续的发展，还将会促进制造业维修组织的变革，从而改变影响整个工业服务生态，制造业将会因此而持续受益。

结束语

数字运维不是简单的企业运维数字化，传统的EAM供应商将在未来迎来倒闭潮（不要侥幸现在还活着），只有面向生态，以大数据智能决策为中心的运维管理，方能驱动整个智能服务，从而为制造业升级转型奠定发展的基础，而这一切正在发生。

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