大數據對制造業發展的影響

摘 要：常州市圍繞打造工業明星城市這一戰略目標，著力發展以工業互聯網和智能制造為引領的先進制造業，大數據成為常州推進智能制造的重要選擇。本文介紹了常州制造業發展選擇大數據的必然性，以及大數據助力制造業發展的方式，最后針對大數據應用于常州制造業的可行性進行了常州制造業適用大數據必須考量投入效益比、應以自動化生產為前提、要量身打造大數據處理平臺、要注重大數據人才的培養和引進等分析。

關鍵詞：大數據 制造業 智能制造

一、大數據是常州制造業發展的必然選擇

工業自動化技術正在向智能化、網絡化和集成化的新工業方向發展，而互聯網領域高新技術的迅猛發展更加推動了信息化和工業化的深度融合。我國工業和信息化部選擇包括新一代信息技術、航天和電力裝備、軌道交通、汽車、新材料以及生物醫藥等重點制造業領域推進智能制造的發展，即充分將物聯網、云計算、大數據、移動互聯網等信息化技術應用到制造業中，實現傳統制造業的轉型升級。常州市委、市政府在2017年推出的常州十大產業鏈升級版“五新三高兩智能”，“五新”是指新能源汽車及汽車核心零部件、新材料、新一代信息技術、新能源產業、新醫藥及生物技術；“三高”是指高端軌道交通裝備、航空裝備、節能環保；“兩智”是指智能制造裝備和智能電網。常州明確，圍繞打造全國一流的智能制造名城這一戰略目標，通過2017—2019三年時間，規定動作加自選動作，常州將在重點領域先行先試，探索并形成可復制推廣的經驗。充分顯示了常州推進智能制造的決心，可以預見大數據必將成為推進常州制造業邁向智能制造的重要助力。

二、大數據如何助力制造業的發展

無論何種應用，大數據并非是目的，而是幫助解決問題的手段和技術。應用大數據并不是陷在大數據的處理和分析中，也不應將大數據視為必須使用的手段，而是讓大數據幫助解決實際的問題，這是始終需要清醒認識的一點。換句話說，不是為了要處理數據才需要大數據，而是為了解決實踐中存在的問題而需要大數據，這是大數據運用的本質。運用大數據處理問題的方式如圖1所示：

圖中所述問題可分為制造端和客戶端：從制造端來說，制造過程中存在各種顯性或隱性的問題，如產品的質量缺陷和成本問題、生產的效率和精度缺失、機器的故障發生率等；從客戶端來說，如何實現大規模定制，提升營銷的針對性，降低物流和庫存的成本，減少生產資源投入的風險。

數據的來源和種類繁多：產品數據，如設計、建模、工藝、加工、測試、維護數據、產品結構、零部件配置關系、變更記錄等；運營數據，如組織結構、業務管理、生產設備、市場營銷等；客戶數據，如客戶、供應商、合作伙伴等；行業數據，如經濟運行數據、行業數據、市場數據、競爭對手數據等。

知識模型是運用大數據來分析和解決實際問題的方法，因為數據是海量的，其中針對特定問題的有效數據往往只占到很小的比例，所以這包括了數據的篩選、分析和處理的過程：預測模型、機器學習、優化、模擬和統計過程控制等。

整個流程可以概述為，從實踐中發現問題和收集數據，建立知識模型來處理和分析數據，通過分析結果來指導解決問題。具體來說，大數據運用于制造業可以幫助達成下述目的：優化生產流程和效率，大數據質量管理分析平臺通過分析在生產線上傳回的海量數據，可以改進生產工藝流程，優化生產過程；規避生產中的風險，工業大數據可實現在功能退化的過程中發出信息，并進一步預測和預防潛在的故障，進而規避風險發生；優化企業生產經營，整合企業生產數據、財務數據、管理數據、采購數據、銷售數據和消費者行為數據等資源，推動經營管理全流程的銜接和優化；調整營銷策略，增加用戶粘性，通過互聯網平臺收集用戶的個性化產品需求，獲取到產品的交互和交易數據，再通過大數據來分析消費者的需求變化，靈活調整營銷策略。

三、常州制造業適用大數據的可行性

（一）常州制造業適用大數據必須考量投入效益比

中小企業是常州制造業的重要組成部分，常州制造領域的中小企業的注冊數量數以十萬計，而中小企業的智能制造需求和大型企業是不同的，中小企業的生產管理和經營模式與大型企業也不同，相應的大數據處理平臺和系統必然也不相同，能付出的資金成本也不一樣。目前來看，在常州適用工業大數據的主要還是大型企業，中小企業幾乎沒有。中小企業是否需要適用工業大數據應綜合考量投入的成本和產生的效益、自身企業的長期發展和規劃，不能盲目適用。而政府面對此種情形，應進行合理引導，結合大企業的工業大數據應用經驗，推動跨企業、跨部門的資源整合及業務協同，有意識地引進和研發專門面向中小企業的智能制造系統，根據中小企業實際需要幫助中小企業邁向智能制造，如此將更有效、更經濟地推進常州制造業的轉型升級。

（二）常州制造業適用大數據應以自動化生產為前提

如果使用非自動化生產，讓人工采集數據，會帶來動作浪費和人為對數據采集的干擾，并且效率也非常低下。因此自動化生產是適用工業大數據的基礎，但目前來說在很多行業和領域實現全自動化生產還是不經濟，甚至暫時無法替代人工作業。在工業大數據的應用中數據采集既是基礎也是難題。既要保證數據可采集又要保證數據采集的準確性：如果數據都無法收集，利用大數據解決分析問題更是無從談起；如果采集到的數據不能保證準確性，那么處理的結果也就沒有了意義。因此要保證數據采集的可行性與準確性，必須采取自動化生產。推動和深化兩化融合、實現自動化生產是需要適用工業大數據的企業的首要目標。只有實現自動化生產才能保證有效和精確的數據采集，在此基礎上再進行數據分析和挖掘才有意義。

（三）常州制造業適用大數據要量身打造大數據處理平臺

數據智能并非那么觸手可及。大數據來源眾多、數量巨大、形式各異，要從中獲得一目了然的信息，就需要高效、可靠的大數據管理和分析平臺，數據的采集準確的前提下還需要合理的分析。合格的大數據處理平臺應是針對企業量身打造而非直接引進，實踐中，曾出現某企業將大數據處理分析平臺的建設打包給第三方數據服務商，結果頻頻出現問題，更換數據服務商依然沒用，最后自行研發大數據處理分析平臺才解決了問題。因此如果沒有適宜的大數據處理平臺，就不能滿足企業的需求，更無法保障大數據帶來的效益。因此適用大數據必須注重大數據處理平臺的兼容性和可靠性，應根據企業實際生產經營情況量身打造。

（四）常州制造業適用大數據要注重大數據人才的培養和引進

從各大高校積極搶增大數據專業可以看出大數據人才的炙手可熱，近年來，我國大數據產業發展進入爆發期，但成熟的人才培訓體系尚未建立，直接導致人才短缺的問題日益突出。常州在引進人才方面非常重視，2017年通過開展“職場精英引進計劃”和“萬名碩博常州行”兩大品牌活動，常州共引進碩博研究生和副高以上職稱高層次人才3323名，比上一年增加229名。然而其中的大數據專業人才比例較低，并不能滿足常州制造業對大數據人才的要求。針對大數據專業人才供應不足的現象，各種培訓機構和各大高校也開始強化大數據人才的培養。但培養大數據人才需要時間，短期內對于大數據領域的高端人才仍然會呈現出供不應求的現象。常州應繼續優化人才政策，盡可能多招攬大數據專業相關人才；從長遠考慮要加強大數據人才培養體系，為常州大數據應用于制造業持續發展提供有力支撐。

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（本文系江蘇省常州市2017年度科學技術協會軟科學研究課題“大數據對常州制造業發展之影響”階段性成果）

（鮑征燁，中共常州市委黨校）