大數據產業與裝備制造業融合發展探討

袁書明

（大慶石油管理局有限公司裝備制造分公司，黑龍江 大慶 163411）

0 引言

在生產及生活的各個領域，大數據產業的價值日益彰顯。我國制造業發展迅猛，裝備制造業不斷創新，其生產經營中的信息化程度也不斷加深，傳統裝備制造業依靠大數據產業實現了產業結構調整。文章從大數據產業的特征出發，分析了裝備制造企業數據的實際需求，以此分析融合發展模式，旨在促進裝備制造業產業升級［1］。

1 大數據產業

1.1 大數據產業概念及優勢

大數據產業規模較大，數據庫軟件處理能力較強，可有效進行數據的收集、存儲及管理，并最終進行數據整合。數據規模巨大、流轉速度較快、價值密度較低、類型豐富。大數據產業建立在數據專業化處理技術之上，通過物聯網及互聯網渠道收集豐富的數據資源，實現數據的提煉、存儲、智能化處理和分配，并用于決策，具有以下幾個方面的應用優勢［2］。

1.1.1 提升企業競爭力

信息化時代背景下，行業數據不斷豐富，大數據處理技術的應用可實現有效分析處理海量數據，挖掘企業潛在的數據，降低企業生產運營成本，促進企業經濟效益增長［3］。當前，數據資產已經成為企業在市場競爭中必不可少的戰略資源，企業數據資源的價值和相應的數據分析能力均是提升企業競爭能力的關鍵內容。

1.1.2 幫助企業制定決策

大數據產業依靠各類數據信息可進行有效的企業決策，依靠大數據處理技術，可對大量數據進行全面分析，更好地幫助企業作出正確決策。當前，信息及數據已經成為企業開展智能決策的關鍵內容，依靠大數據產業，可規避管理人員在決策過程中出現的失誤，以實現科學合理的企業決策［4］。

1.1.3 提供個性化服務

大數據產業在生產經營過程中，可通過數據分析的方式為用戶提供個性化服務。企業在開展數據分析的過程中，可對用戶的喜好進行有效分析，從用戶需求出發，制訂個性化方案，以此提升產品服務質量，更好地開展差異化競爭，促進企業發展。

1.2 大數據產業類型

當前，大數據產業缺少統一的劃分，從產業鏈角度劃分，大數據產業包括應用層和基礎層。基礎層產業內容主要包括數據的收集、存儲和管理，應用層產業內容涵蓋行業應用、共性平臺及基礎算法等多種內容。從數據營銷模式分析，大數據產業主要有三種類型。第一種為分析用戶信息行為，進行企業廣告的推介及產品的推銷；第二種為依靠大數據進行數據整合，從而為用戶提供解決策略；第三種為數據產品的出售，以此幫助用戶解決服務產業中的問題［5-6］。

1.3 大數據產業商業模式

當前，各行各業均已應用了大數據，由此產生了不同類型的商業模式。大數據時代的商業模式主要包括三種，第一種為數據自營模式，第二種為數據眾包模式，第三種為數據外包模式。

2 裝備制造業中大數據的應用分析

依據不同數據分析需求，裝備制造企業融合大數據產業，可實現裝備制造業信息化水平的提升，促進產業升級和轉型。

2.1 設計研發方面

在大數據技術的支撐下，大數據服務產業依靠大數據技術進行了設計研發型裝備產品的數據收集。依靠用戶數據有效開展分析，可了解用戶對產品的應用情況，對用戶實際需求進行精確量化，了解不同用戶的習慣與偏好，輔助產品設計，指導裝備設計工作，以此提升裝備產品的質量，增強企業的研發能力［7］。除此以外，還可對裝備產品的應用數據進行機械分析，可分析用戶的特殊需求，為用戶生產個性化的產品，促進生產智能化轉變。當前，裝備制造業服務水平不斷提升，依靠大數據建立用戶信息檔案和需求數據庫，并建立對應的管理系統，以此更好地進行產品的設計研發，提升企業的經濟效益。

2.2 生產制造方面

在裝備產品生產中，大數據通過收集處理相關數據信息，可對裝備產品的工藝和材料數據進行分析，了解產品生產狀態，對生產調度進行科學合理的分配，找到生產制造中存在的問題，降低生產制造中問題的發生概率，以此提升生產效益。

2.3 批發零售方面

依靠大數據產業，企業可對批發零售的產業鏈進行數據分析。企業依靠數據分析結果，有利于作出正確決策，提升企業批發零售效率，維系與供應商之間的關系。企業通過對批發零售數據的分析，可深層次發掘行業規律，構建大數據決策管理機制，提升市場應對能力［8］。

3 大數據產業與裝備制造業融合發展方式

為實現可持續發展，裝備制造企業應依據實際需求，積極開展大數據分析工作和大數據產業與裝備制造業的融合。裝備制造業應用大數據服務的主要模式如下。

3.1 大數據自營及外包模式的選擇

裝備制造企業必須對自身內部數據信息的規模及數據需求進行合理分析。裝備制造企業根據自身數據分析的復雜程度及數據規模的大小，可選擇自營模式和大數據外包模式［9］。企業選擇大數據自營模式，可保障企業內部數據和信息的安全性，但是應用此模式，對人力、物力和資金的需求量比較大，更適合大型裝備制造業。當前，海爾、西門子等企業均設立了大數據部門，對提高企業生產運行效率產生了積極作用。若裝備制造企業的規模比較小，可以依靠大數據外包服務模式滿足大數據服務的實際需求。企業選擇大數據外包模式，有利于通過專業的技術手段，依靠大數據服務，借助數據服務平臺，以此滿足數據分析的實際需求［10］。

3.2 大數據眾包模式的選擇

在實際生產經營工作中，顧客需求為主要導向。大數據眾包模式開發性較強，具備多元化功能，能夠滿足設計型企業的發展需求，滿足產品研發需求，提高企業服務創新能力。裝備制造企業選擇大數據眾包的形式，可以縮減企業生產成本，滿足企業非連續數據分析需求。但是，應用大數據眾包模式極易導致信息泄露，因此不適用于裝備制造企業進行重要信息的分析［11］。

4 結語

隨著信息社會數據量劇增，企業進行簡單的數據分析已經無法滿足市場的實際需求。近年來，大數據產業不斷發展，已初具規模。大數據產業必須融合產業及行業特征，不斷提升自身發展的專業水平，以更好地對數據進行全方位分析，提供更好的數據管理服務，實現大數據產業及裝備制造業的融合，促進裝備制造企業的專業化產品生產。裝備制造業依靠大數據產業，可為企業的信息化發展奠定基礎。分析大數據產業現狀，并從企業情況出發，合理選擇大數據服務模式，可提升裝備制造企業的競爭能力。