推动现代化生产体系的建立。通过对制造生产全过程的自动化控制和智能化控制,促进信息共享、系统整合和业务协同,实现制造过程的科学决策,最大程度实现生产流程的自动化、个性化、柔性化和自我优化,实现提高精准制造、高端制造、敏捷制造的能力,加速智能车间、智能工厂等现代化生产体系建立,实现智能生产。
优化经营管理体系实现精益化管理
优化工业供应链。RFID等电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据,利用这些数据进行分析,将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。跟踪产品库存和销售价格,而且准确地预测全球不同区域的需求,从而运用数据分析得到更好的决策来优化供应链。例如,京东于2014年推出了“JD+”计划,与制造企业深度合作并提供全方位支持,促进智能硬件行业的创新发展。加入“JD+”计划的合作伙伴可获得的京东服务包括:库存、日销、流量等数据信息;专业化的供应链服务支持;云计算、大数据等方面的技术支持。同时,对于优质企业还将依据评估结果提供小微贷款或孵化资金支持。
推动经营管理全流程的衔接和优化。整合企业生产数据、财务数据、管理数据、采购数据、销售数据和消费者行为数据等资源,通过数据挖掘分析,能够帮助企业找到生产要素的最佳投入比例,实现研产供销、经营管理、生产控制、业务与财务全流程的无缝衔接和业务协同,促进业务流程、决策流程、运营流程的整合、重组和优化,推动企业管理从金字塔静态管理组织向扁平化动态管理组织转变,利用云端数据集成驱动提升企业管理决策的科学性和运营一体化能力。北京智慧联合公司通过大数据情报分析,为华北地区水泥行业提供“冬储”生产管理应用解决方案。华北地区水泥行业冬季无法施工,只能储存起来,但无法把握“冬储”水泥的数量。智慧联合通过对华北地区本年度及来年工程项目的搜集分析,得出相应工程量,再根据单位工程量所需水泥数量,大致计算出华北地区第二年度总的水泥需求量,结合竞争对手、销售渠道分布等因素,最终估算出公司的水泥生产数量。
促进商业模式创新实现服务型制造
大数据将帮助工业企业不断创新产品和服务,发展新的商业模式。通过嵌在产品中的传感器,企业能够实时监测产品的运行状态,通过商务平台,企业能够获得产品的销售数据和客户数据,通过对这些数据的分析和预测,企业能够开展故障预警、远程监控、远程运维、质量诊断等在线增值服务,提供个性化、在线化、便捷化的增值服务,扩展产品价值空间,使得以产品为核心的经营模式向“制造+服务”的模式转变。
在GE软件研发中心,工作人员通过测试筛选2万台喷气发动机各种细小警报信号,可以提供发动机维修的前瞻性评估数据。包括能够提前一个月预测哪些发动机急需维护修理,准备率达到70%。这套系统的另一个价值,就是可以让飞机误点机率大幅降低。因为,每年航班延误给全球航空公司带来400亿美元的损失,其中10%飞机延误,正是源自飞机发动机等部件的突发性维修。GE航空还和埃森哲成立了一家名为Taleris的合资公司,为全球各地的航空公司和航空货运公司提供监测服务。当一架飞机落地以后,Taleris很快就可以把飞机数据用无线的方式传递出去,随后据此为之量身打造一套专门的维修方案。航空公司因此也能够对飞机上的各项性能指标进行实时监测和分析,并对故障进行预测,从而避免飞机因计划外的故障造成损失。
积极推动我国工业大数据发展 做好发展工业大数据的总体设计
首先,开展工业大数据发展的相关法规、技术标准体系和数据标准体系建设,抓住在中国市场制定竞争新规则的机会;其次,聚焦重点行业领域工业大数据发展,形成中国自主的核心工业信息技术体系,打破西方主导格局;第三,瞄准我国用户的需求与本土环境特点,打造具有中国特色的工业大数据服务,实现规模化市场应用。
加强标准规范的制定和实施
加快元数据、数据交换、数据交易、数据质量、安全保密等重点共性标准的制定和实施。鼓励龙头企业参与组建工业互联网联盟,建立企业间数据交换交易的规范和标准。加强大数据环境下信息安全技术研究,落实信息安全等级保护制度,建立健全大数据安全保障体系。明确数据所有权、使用权和各相关主体与信息之间的权利、责任和义务,修订和完善数据安全保护相关立法,对滥用数据、侵犯个人隐私等行为加强管理和惩戒。支持建立大数据测评机制,建立服务可用性、可靠性、安全性和质量等方面的大数据评估认证体系,支持第三方机构开展评估评测工作。
突破核心关键技术,提升应用能力
加大技术研发资金扶持力度,支持面向工业企业的数据集成、数据存储、数据处理和数据挖掘分析等核心关键核心技术攻关,推动已取得技术突破的领域加快成果转化和应用推广。
推动软件企业和工业企业协同发展
探索建立软件企业、互联网企业和工业企业的协同发展机制,支持引导软件和互联网企业深入工业领域,与工业企业从技术、资本等层面进行跨界战略合作探索,支持重点行业龙头企业研究规划互联网与各工业行业融合发展的技术路线图,支持相关企业开展工业大数据关键技术研究和产业化探索。
促进典型应用示范
基于互联网平台建立面向工业不同行业、不同环节的大数据资源聚合、分析应用体系,扶持基于大数据的新技术、新产品、新模式,开展个性化定制、众包设计、智能监测、全产业链追溯、在线监控诊断及维护、工控系统安全监控、智能制造等新业务,培育新产业、新业态。推动大数据在工业企业产品全生命周期、产业链全流程各环节应用,分析感知用户需求,提升产品附加价值,建造智能工厂。选择典型企业、重点行业、重点地区开展大数据应用项目试点示范,积极推动制造业网络化、数据化、智能化和服务化的发展。