大數據在產(chǎn)業(yè)中的應用？

大數據細分應用領(lǐng)域需求與市場(chǎng)分析

制造業(yè)需求市場(chǎng)

一、行業(yè)信息化建設現狀

當前，我國工業(yè)正處于轉型升級的攻堅時(shí)期，國家工信部印發(fā)《信息化和工業(yè)化深度融合專(zhuān)項行動(dòng)計劃(201*-201*年)》，積極推動(dòng)信息化和工業(yè)化深度融合，國家工信部先后認定1*個(gè)兩化融合試點(diǎn)城市， 各地都取得了顯著(zhù)的成果動(dòng)態(tài)數據應用。上海作為首批*個(gè)國家級兩化融合試驗區之一,連續*年保持全國領(lǐng)先水平。

圖表：201*年中國制造行業(yè)信息化投資規模統計

數據來(lái)源：中研普華

201*年，中國制造業(yè)信息化投資達*20億元，略有增長(cháng)，同比增長(cháng)率為0.*%動(dòng)態(tài)數據應用。201*年，中國制造業(yè)信息化投資規模達到***億元，同比增長(cháng)*.*%。但是中國制造業(yè)中不同行業(yè)、不同規模的企業(yè)，信息化建設狀況差距很大。石化、鋼鐵、汽車(chē)等行業(yè)集中度高企業(yè)的信息化建設較好，一些企業(yè)已基本具備了與國際同行接近的信息化水平;而紡織、輕工等行業(yè)，信息化建設水平較低。

隨著(zhù)信息技術(shù)的發(fā)展以及信息化普及水平的提高，數字技術(shù)、網(wǎng)絡(luò )技術(shù)和智能技術(shù)日益滲透融入到產(chǎn)品研發(fā)、設計、制造的全過(guò)程，推動(dòng)產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程的重大變革動(dòng)態(tài)數據應用。

世界工業(yè)化發(fā)展正在面臨著(zhù)新的變革，發(fā)達國家中德國戰略性地提出“工業(yè) *.0”，美國著(zhù)力打造“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”，新的動(dòng)態(tài)變化都將影響全球制造業(yè)版圖，我國制造業(yè)亟待轉型升級動(dòng)態(tài)數據應用。

二、行業(yè)數據量及其特點(diǎn)

制造業(yè)的存儲數據一般被分為以下幾種類(lèi)型：其一，產(chǎn)品設計數據，這類(lèi)數據的典型特點(diǎn)是以文件為主，非結構化，共享要求比較高，保存時(shí)間也比較長(cháng);其二，企業(yè)生產(chǎn)環(huán)節的業(yè)務(wù)數據，其特點(diǎn)是以數據庫等結構化數據為主，這些數據的重要性不言而喻，它們不僅表現企業(yè)目前運行的狀況，而且為企業(yè)進(jìn)一步發(fā)展決策提供有價(jià)值的分析;其三，生產(chǎn)監控數據，其特點(diǎn)是數據量非常大，對存儲空間以及I/O吞吐要求高動(dòng)態(tài)數據應用。制造企業(yè)中，企業(yè)對數據的記錄多停留于兩種形態(tài)：1、傳統的紙筆記錄;2、Excel電子表格記錄。這些操作起來(lái)看似簡(jiǎn)單的數據管理方式，在浪費人力物力的同時(shí)，還為企業(yè)生產(chǎn)及質(zhì)量監控埋下了巨大的隱患。而真正挖掘數據背后的價(jià)值，更是無(wú)從談起。

三、行業(yè)大數據應用需求分析

在制造業(yè)的應用中，產(chǎn)、供、銷(xiāo)一體化為基本核心外，還有延伸的客戶(hù)關(guān)系管理、供應商信息管理等外延系統，各種海量數據庫同時(shí)交叉運行，并行服務(wù)，用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)量大，頻度高，系統負荷重，而且需要保證數據處理的高實(shí)時(shí)性，這樣信息化才能有效地服務(wù)于生產(chǎn)和運營(yíng)動(dòng)態(tài)數據應用。日常操作及追加資源頻繁，是一種復合型的高度動(dòng)態(tài)化應用：數據實(shí)時(shí)變化頻度高，牽扯面廣，系統需要形成一個(gè)有機的整體隨時(shí)更新各個(gè)狀態(tài)。

制造型企業(yè)的良性運營(yíng)對信息化的依賴(lài)性越來(lái)越大，對系統的可靠性、穩定性、安全性和反應速度均提出了很高標準和嚴格要求：隨著(zhù)企業(yè)規模的擴展，信息化應用的規范和普及，對企業(yè)網(wǎng)電子數據的使用反映出實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)、突發(fā)、連續、超高負荷等特點(diǎn)，與生產(chǎn)、銷(xiāo)售、供應緊密聯(lián)結，不容許服務(wù)中斷甚至反應遲緩動(dòng)態(tài)數據應用。因此硬件設備的性能應體現出較強的先進(jìn)性、一定的超前性、充分的可靠性及迅捷的反應速度。

四、行業(yè)大數據應用場(chǎng)景分析

第一個(gè)是在設計環(huán)節上動(dòng)態(tài)數據應用。縱觀(guān)國外能做成百年企業(yè)的，都是設計能力超強的公司。設計能力強的企業(yè)有個(gè)特點(diǎn)，他們會(huì )經(jīng)常到網(wǎng)上去搜用戶(hù)的反饋，甚至建立一個(gè)網(wǎng)上社區，由粉絲參與到設計環(huán)節當中，這個(gè)時(shí)候可以借助大數據的分析能力，將這些反饋快速融入到產(chǎn)品設計當中，推出來(lái)的產(chǎn)品才會(huì )有消費者買(mǎi)單。而在高端制造業(yè)上，需要有設計參數的積累。同樣的材料做出來(lái)的產(chǎn)品，有的能耐用10年，有的用幾年就壞了，這是為什么呢?主要就是原料配比、加工、工藝等的差別，這要依靠很多年的數據積累形成的。鼓勵國內制造企業(yè)在設計過(guò)程中，用大數據的理念，從頭到尾捕捉下來(lái)，所有的設計人員用數據的眼光去做設計，而不是說(shuō)產(chǎn)品做不好是其它部門(mén)的事，管理水平?jīng)Q定了數據的意識和應用的水平。

第二個(gè)環(huán)節是生產(chǎn)車(chē)間動(dòng)態(tài)數據應用。國內的高端制造業(yè)其實(shí)信息化程度很高，生產(chǎn)線(xiàn)上的機床基本都是自動(dòng)化的，從原材料進(jìn)入車(chē)間到成品產(chǎn)生，人甚至都不用干預。每個(gè)數控機床就是一部小電腦，一條生產(chǎn)線(xiàn)下來(lái)就有幾十個(gè)質(zhì)量控制點(diǎn)，只要機器一開(kāi)每分鐘就會(huì )產(chǎn)生巨大的數據量。如果在全國有很多工廠(chǎng)，產(chǎn)量比較大的話(huà)，這個(gè)制造企業(yè)本身就是一個(gè)標準的大數據應用場(chǎng)景。“大數據對于制造企業(yè)來(lái)說(shuō)好像挺高級的，但也不用怕，可以從小的地方開(kāi)始，先將數據以自己的維度從機器上采集起來(lái)，再結合預先建立的模型，就可以逐步形成大數據的應用。通過(guò)一個(gè)月、半年、一年的積累，就可以分析出質(zhì)量跟哪些因素相關(guān)，以此為依據去改進(jìn)產(chǎn)品和生產(chǎn)流程。

五、行業(yè)大數據應用價(jià)值分析

基于工業(yè)數據倉庫的精準營(yíng)銷(xiāo)管理，依托工行強大的數據倉庫平臺，建設精準營(yíng)銷(xiāo)管理系統集群，充分運用數據挖掘以及大數據分析等現代化的信息技術(shù)手段，就能夠通過(guò)客戶(hù)信息的全面采集、高度集成、深度挖掘與高效運用等措施建立“以客戶(hù)為中心”的精準營(yíng)銷(xiāo)管理體系動(dòng)態(tài)數據應用。

大數據使不同的工業(yè)企業(yè)構建起了客戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)統一視圖，打破信息孤島，深度挖掘客戶(hù)需求，實(shí)現目標客戶(hù)精準定位，推進(jìn)客戶(hù)分層分類(lèi)服務(wù)動(dòng)態(tài)數據應用。此外，通過(guò)搭建智能營(yíng)銷(xiāo)信息服務(wù)平臺，企業(yè)還能實(shí)現精準營(yíng)銷(xiāo)信息的智能化、自動(dòng)化、制度化、流程化管理，推進(jìn)營(yíng)銷(xiāo)管理模式再造和制度完善，加強與客戶(hù)之間的溝通和良性互動(dòng)，提升客戶(hù)滿(mǎn)意度和忠誠度。

想要動(dòng)態(tài)數據應用了解更多關(guān)于大數據專(zhuān)業(yè)分析請關(guān)注中研普華研究報告《2017-2022年中國大數據應用行業(yè)全景調研與投資風(fēng)險預測報告》