众多传统制造企业利用大数据成功实现数字转型表明,随着“智能制造”快速普及,工业与互联网深度融合创新,工业大数据技术及应用将成为未来提升制造业生产力、竞争力、创新能力的关键要素。有专家提出,制造业的大数据规模超过其他行业,且未来10年工业大数据增速要快于消费大数据。
大数据在工业领域的应用,实现了工业从研发、设计、生产、运营到服务全过程智能化,提升生产效率,降低资源消耗,提高产品质量。同时,数据驱动制造业生态变革,汇聚协作企业、产品、用户等产业链上的资源,通过平台开放共享,基于数据实现制造资源优化配置;还能实现产品、生产和服务创新,产生一系列新模式和新业态。《2017中国工业大数据产业发展概要》显示,2016年中国工业大数据市场规模已达150亿元,2020年预计将达到822亿元,在行业应用中,预计到2020年工业大数据的占比将达到6.64%。
不过,当前我国绝大多数工业企业的大数据发展应用还处于起步阶段,对于为什么要用大数据、搜集哪些大数据、如何利用大数据仍然不明晰,滞后于消费互联网。工业场景的高度复杂使得工业大数据应用面临更多困难。诸如由于制造业作业场景非常复杂,不同行业所使用的设备和工艺差别很大,数据采集难度大;大规模的工业数据量对数据存储、传输提出了更高要求;企业上工业云意识薄弱造成数据孤岛,以及数据安全存在问题等。
下一步,工业大数据的核心目标将是围绕不断优化制造资源的配置效率,探索方法、路径与模式,实现更好的质量、更低的成本、更快的交付、更多的满意度,提高制造业全要素生产率。利用我国工业门类齐全、互联网和电子商务的比较优势,实现新工业革命时代的“换道超车”。(本文来源:经济日报 作者:曹红艳)
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