工业大数据三大挑战五大商业趋势
随 着信息化与工业化的深度融合,信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节,条形码、二维码、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网等技术在工业企业中 得到广泛应用,尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用,工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段,工业企业所拥有的数据也 日益丰富。
在设备运行的过程中,自然磨损本身会使产品的品质发生一定的变化。通过信 息技术、物联网技术的发展,通过传感器技术,实时感知数据,知道产品出了什么故障,哪里需要配件,使得生产过程中的这些因素能够被精确控制,从而真正实现 生产的智能化。一定程度上,工厂/车间的传感器所产生的大数据直接决定了“工业4.0”所要求的智能化设备的智能水平。
从生产能耗角度来看,设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程,能够发现能耗的异常或峰值情况,由此能够在生产过程中不断实时优化能源的消耗。同时,对所有流程的大数据进行分析,也将会整体上大幅降低生产能耗。
工业企业中生产线处于高速运转,由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据,从数据类型看也多是非结构化数据,生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高,工业大数据有三大挑战。
全面认识“工业大数据”概念
工业大数据这个概念目前很受关注,特别是对于资本市场来讲,其想象空间比较大,但由于相关技术范式还不明确,因此大部分看法都是基于一些不完全的技术理解所做出的判断。
从字面上理解,工业大数据很容易被认为是大数据在工业领域的应用,也容易把工业领域的一些信息系统使用的传统数据库上升到工业大数据的数据不够大的场景,当然,还有一些商业企业更会把收集的一些毫无价值的实时数据存储起来称为工业大数据。
迄今为止,工业4.0研究院发现的工业大数据应用场景,虽然可能从生产现场采集了大量的数据,但实际上作为分析之用的数据并不多,一般都要对数据进行清洗和预处理,以便进行更具有知识的数据分析。
为什么不能采用诸如金融或互联网领域的大数据分析方法?这是很多互联网企业涉足到工业大数据最为困惑的问题。
实际上,互联网企业大都不清楚工业领域的“非标”特征,大量的装备设备是非标准化的,工艺流程也是非标准化的,因此在构建工业大数据架构和模型的时候,更应该考虑行业知识的应用,这样分析的结果会更加实用。
一些国际型工业企业(例如西门子)在构建其工业大数据范式的时候,就非常强调应用场景知识的结合,了解互联网大数据或金融大数据的行业人士可以发现,两者考虑的技术关键点是不完全相同的。
价值观驱动了工业大数据流派
库恩在《科学革命的结构》一书中指出,科学范式实际上是代表世界观和价值观的。工业大数据作为正在形成的一种科学革命范式,也在逐步形成各种流派,他们代表了各自派别的价值观。
工 业4.0研究院初步研究认为,广泛意义上来认识工业大数据(例如工业互联网、智能服务等概念),美国通用电气牵头的工业互联网联盟可以用“工业互联网”来 代表其价值观,由德国西门子等企业组成的工业4.0平台(Plattform Industrie 4.0)更愿意用“智能服务”和“智能数据”来阐释他们对未来工业大数据的认识,当然,中国简单直接用“工业大数据”来代表未来工业的一种新范式。
对国内的工业大数据认识更进一步细分,还可以分为清华大数据产业联合会、中关村大数据联盟以及工业4.0研究院等具有鲜明特征的流派。
总的来说,清华大数据产业联合会和中关村大数据联合会都是基于一般意义上的大数据(例如4V标志)来谈工业大数据,更多体现为工业应用场景大数据技术的应用。前者更体现了清华背景企业对大数据应用的商业模式,而后者体现了诸如亚信、用友等企业大数据应用的理解。
构建工业大数据生态的关键
任何熟悉IT领域的行业人士都清楚,企业最直接的业务模式是项目,但特别希望可以把项目通用化,形成产品或平台,但实际情况是,除了微软等国际型IT企业有能力形成较为通用的产品或平台,大部分IT企业很难达到预想目标。
工业大数据生态要求企业有能力平台化,不管企业是生态的主导者还是参与者,工业大数据将来肯定是一种生态存在业态,只不过各家企业在其中的角色是不同的。
德 国工业4.0体系中明确指出了三大集成,工业4.0研究院利用产业经济学和双边市场经济学的理论把三大集成进一步深化为其发展路径。一般情况下,企业需要 先完成企业边界内的纵向集成,然后才有机会在单一价值链上延展,实现端到端集成,形成一定的产业链控制力的企业才会更进一步跨界(跨越多条价值链),达到 横向集成的结果。
具有理想的工业大数据企业也许也要经历这样的过程,他们需要通过单个项目帮助企业完成内部的纵向集成,然后把解决方案产品化和平台化,进一步延展自己的核心竞争力。
大数据未来中国五大商业趋势
高风管理咨询有限公司发布的《2016年中国商业趋势调查报告》提出了未来中国商业社会发展的五大趋势:包括数字化变革、行业整合、走出去、用户体验互动和共享平台经济。
一、数字化变革
数 字化趋势同时影响B2B和B2C行业,更重要的是思维的转变。在过去水涨船高的粗放型经济下,很多传统的中国制造业企业甚至很多扎根中国多年的外资工业企 业,其领导人的思维模式都更多是B2B的工业化思维,离C端较远。他们更多关注的是如何为B(Business)即直接用户提供产品与服务,较少思考如何 为其在C(Consumer)端即最终消费者创造更多新的附加值。
相反一些互联网企业,因其长期身处零距离到客户的前沿,在思维方式和商业模式的理解上更贴近工业4.0的本质。而中国企业也可以借助上一波B2C互联网大潮所释放的红利,基于对中国巨大消费市场的精准把握和分析,力争实现工业4.0的B2B产业升级。
二、走出去
无论国企还是民企,无论大型企业还是中小企业,走出去都是中国企业发展历程中必然经历的阶段。走出去不仅可以帮助中国企业在地域角度开拓海外市场,也可帮助我们整合和利用全球资源更好的服务于国内市场,并将我们的竞争力进一步提升。
中国企业正在国际化进程中加速向全球明星迈进。在这个向全球明星迈进的过程中,中国企业不仅仅需要硬实力的提升和输出,比如规模、资金等,更在于软实力的提升并推广到全球层面,即一个企业的价值观、文化、思维方式。
三、行业整合
对 于互联网企业和传统企业,行业整合意味着新机会的拓展。在传统行业,无序的自由竞争造成了大量的资源浪费,特别是对以中小企业为主的中国轻型加工业,由于 长期各自为政,效益低下,因此单纯强调产能升级虽然能够加强企业自身的生产力,但对产业整体的推动力度有限,进而单个企业也难以大幅提升自身价值。近年 来,产业链上的整合不断加强,不仅降低了企业经营风险,而且提高了企业的竞争力,也推动了传统行业经营者的转型。对于互联网科技而言,将更多的在核心业务 外,积极获得新的业务拓展和投资机会。
四、用户接触
如 今,来到互联网时代,激烈的竞争使得成本和价格不断降低,市场上的信息对大众也更加透明,所有这些都使得用户不再愿意轻易为普通产品支付溢价。相反,消费 者尤其是年轻的90后、95后,更加追求极致化的产品和独一无二的用户体验。而这种用户体验经济也使得消费者更早的参与到产品的设计和销售过程中。
不 仅仅是互联网企业,对于传统企业而言也应该努力提升用户接触能力,把服务体验融入整个价值链中。传统企业的核心是“制造”,而“制造”更多情况下仅是满足 客户的要求而已,并没有真正理解客户或客户背后的客户,也并没有真正专注于提升新的客户价值。通过商业模式创新和产品科技创新,中国企业应该更加贴近消费 者,并让消费者能够参与到产品的整个“创造”过程中,并让消费者来告知他们的需求。
五、共享经济
共 享经济商业模式代表的是一种从 “拥有”到“共享”的思维,这将继续在未来中国的商业领域向全行业渗透。在不同行业中,共享经济下已经出现很多商业模式的创新,不断冲击和颠覆传统企业。 比如Uber、滴滴出行、易到用车等挑战传统的出租车行业,小猪短租、Airbnb等挑战房屋出租行业。同时我们也看到传统行业和互联网之间的共享经济合 作也逐渐升级。在汽车行业我们已经看到汽车生产商与互联网公司之间类似的跨界合作伙伴关系在中国普遍存在:比如北汽集团和乐视网,北汽集团和滴滴快的,奇 瑞、博泰公司(Pateo)和易到用车,宝马和百度以及百度和优步。
数据分析咨询请扫描二维码
需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20