大数据遇上“工业4.0” 万亿级产业机遇隐现

　　从产品生产、企业运营、物流运输再到精准营销，大数据似乎可以从各个方面参与，并且改变制造业的发展现状。而在风险与机遇并存的转型过程中，制造业企业必将遭遇众多的技术困难与理念障碍。

　　工信部长苗圩撰文解读我国制造业如何由大变强时称，当前的重点是推动互联网在制造业领域深化应用，积极发展云制造等基于互联网的新型制造模式，培育工业互联网新应用，建设一批工业云服务和工业大数据平台。大数据被当作制造业连接互联网的命脉，互联网大佬们称，大数据是区别传统制造业和智能制造的关键。大数据给制造业带来的价值，似乎正在逐渐被认可。

　　制造业+大数据探路

　　一般认为，以大数据、云计算、物联网为基础的新一轮工业革命，有两个根本任务，一是以互联网新思维创造新业态，二是用新的信息技术改造旧行业。21世纪经济报道记者调查发现，在这两个思路下，都有先行者正在探索大数据在制造业的应用。

　　据海尔集团轮值总裁梁海山介绍，从2005年开始，张瑞敏提出要把传统制造变成大规模定制。2008年，海尔对企业的产品设计和制造体系进行了模块化改造，同时在虚拟设计、实体制造方面进行了系统的建设。从模块化到自动化，到黑灯工厂，再到现在的智能制造互联工厂，在一次次转型中，海尔官方口径经常用到一个词——“颠覆”。梁海山称，海尔智能制造互联工厂不是一个工厂的概念，而是一个生态系统，整个企业全系统、全流程都要进行颠覆。

　　海尔一位负责人告诉21世纪经济报道记者，试图脱离传统家电制造企业范畴的海尔，现在的定位是“一家开放的平台型企业”。而过去三年，围绕如何使大数据及时形成价值，海尔已经基本形成了一整套转型布局。

　　在数据源和数据搜集方面，海尔从2012年开始搭建了SCRM数据平台(社交化客户关系管理系统)，到目前海尔共积累的线下实名数据达到1.2亿，线上的匿名数据有7.8亿。同时，海尔强调“回款不是市场销售的结束，而是用户交互的开始，企业应从追求产品销量转变成追求用户流量”。

　　海尔数据发展战略总监孙鲲鹏介绍，海尔要求产品成交后，必须采集用户数据。并且不再单纯采集送货信息，而是记录用户姓名、详细住址等等全方位的数据，用以在数据库生成完整的用户画像，预测用户需求。

　　在数据分析上，海尔曾经采用先搜集再分析的传统路子。现在则倒了过来，将数据视作变量。先实现生态圈和用户交互，再通过对数据流的即时处理，完成对数据的动态价值实现。

　　对于大数据的功用，孙鲲鹏总结了四个方面，一是大数据为海尔提供交互创新数据支撑，二是帮助企业做好精准营销，三是为企业提供决策支持，四是数据本身也可以成为商品。

　　以交互创新为例，海尔通过SCRM积累了1亿以上的用户数据。以亿为单位的样本，在做用户分析开发新产品方面，效果显著。比如其开发的某款新功能的洗衣机，即通过大数据平台，获悉大量用户数据吐槽和建议，然后再通过相应的平台跟121万用户进行交互沟通，搜集了1322条关于新款洗衣机的建议数据，然后再拿出相应的方案。

　　在精准营销方面，海尔目前已经将传统意义的广而告之、大面积投放广告，改成基于数据的精准交互营销，通过对用户数据的积累，了解用户是谁，用户在哪里，用户要什么，然后做精准营销。据介绍，今年1到7月份，海尔通过对用户的数据挖掘和预测需求进行交互带来的精准营销，转化的销售额超过40亿元。

　　如果说海尔选择了转型成为“颠覆性”的新企业，一些传统的技术和服务提供商，则似乎更偏向于为制造业企业提供大数据服务与技术，帮助企业完成业务升级。

　　以GE通用电气推出的 Predix 工业大数据平台为例，通用电气工业互联网大中华区总经理杨涛介绍，基于Predix平台的APM(资产性能管理)系统，可以智能化完成对生产设备资产生命周期管理、监视与诊断、基于状态的维护和实时运营智能等多方面任务，达到控制点检人数、提高设备性能、发现设备隐患等效果。

　　据悉，目前这些技术在航空业应用最为成熟，国内或已有多家航空公司与GE达成了合作。

　　此外，德国中小企业联合会德国-中国常驻代表吴婷在8月的一次大数据会议上透露，在德国，纯粹的工业大数据企业也还没有出现，制造业+大数据的应用还是以提供企业解决方案为主要形式。目前，在德国的制造业领域，已经出现了一批通过大数据手段，实现对生产线流程优化升级的外包服务。

　　新一代信息技术产业路线图

　　从国家制造强国建设战略咨询委员会，独家获得《中国制造2025》重点领域技术路线图中“新一代信息技术产业”部分的详细内容(以下简称“路线图”)。根据这一路线图，集成电路及专用设备、信息通信设备、操作系统与工业软件、智能制造核心信息设备四大细分行业，将成为未来我国中长期产业发展的重点领域，并有望在十三五期间迎来黄金发展期。

　　路线图确定了集成电路及专用设备、信息通信设备、操作系统与工业软件、智能制造核心信息设备四大细分行业，作为到2025年我国新一代信息基础产业的发展重点。根据行业目前的发展水平和市场需求，路线图还进一步确定了上述细分行业的发展重点。其中，集成电路及专用设备包含集成电路设计、集成电路制造、集成电路封装、封装设备及材料4个重点;信息通信设备包含无线移动通讯、新一代网络、高性能计算机与服务器3个重点;操作系统与工业软件包含工业操作系统及应用软件、工业大数据平台、智慧工业云与制造业核心软件、重点领域工业应用软件4个重点;智能制造核心信息设备包含智能制造基础通讯设备、新型工业传感器、智能制造控制系统、制造物联设备、仪器仪表和检测设备、制造信息安全保障产品6个重点。此外，路线图还有针对性地确定了四大细分行业未来需要重点突破的技术和相关设备材料，共计超过50余种。

　　值得注意的是，除了确定行业发展重点和需要突破的技术外，路线图还对上述细分市场的市场需求做出了预测，并据此制定了到2020年(十三五末)、2025年和2030年不同的阶段性目标。例如，路线图预测，到十三五末，我国集成电路产业本地产值将达851亿元，比十二五末预计增长76.20%，并满足国内49%的市场需求;到2030年，预计达到1837亿美元，比十三五末预计增长115.86%，并满足国内75%的市场需求。在高性能计算机与服务器，以及工业软件方面，预计十三五末将实现金融、电信行业国产服务器市场占有率达到75%，国产软件市场占有率达到50%，到2025年上述指标将预计分别达到90%和75%。

　　大数据产业市场规模达万亿级

　　9月份，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》 (下称《纲要》)，明确提出将全面推进我国大数据发展和应用，加快建设数据强国。

　　发改委表示，下一步将按照国务院的部署，发挥好牵头作用，抓紧建立统筹协调机制，联合有关部门、地方政府、社会企业，在政府数据开放共享、数据资源整合利用、产业发展、技术研发、法规标准、人才培养等多个方面统筹协调、扎实推进，促进大数据健康快速发展。一方面，将选择一些重点行业领域，促进相关部门联合开展应用。

　　《纲要》中也明确列出了决策支持、商事服务、医疗健康、社会保障、工业和新兴产业、现代农业等领域。要推动大数据与云计算、物联网、移动互联网等新技术融合发展，探索大数据与传统产业协同发展的新业态、新模式，促进传统产业转型升级和新兴产业发展，培育新的经济增长点。另一方面，将选择一些区域，组织实施国家大数据综合试验区建设。通过综合试验区，培育大数据交易等新做法，开展面向应用的数据交易市场试点，鼓励产业链上下游之间进行数据交换，探索数据资源的定价机制，规范数据资源交易行为，建立大数据投融资体系，激活数据资源潜在价值，促进形成新业态，为区域经济社会加速发展、加快转型、推动跨越提供有力支撑，更好地服务国家战略发展。

　　值得一提的是，工信部近日组织召开大数据产业十三五规划第一次编制会议，要求加强在工业大数据、大数据交易和安全等领域开展专题研究。据了解，该规划预计三季度成稿，有望四季度发布。近期大数据产业接连迎来扶持政策，国常会多次议题涉及大数据，国办也印发了运用大数据对市场主体服务和监管通知，要求在政府层面推动大数据应用。此前，中共中央总书记习近平也曾到贵阳市大数据广场考察，此举让市场预期国家将加快大数据产业发展。

　　当前，大数据已经成为世界各国争相发展的技术之一，这股热潮已经蔓延到全世界，带来了一场信息社会的变革。数据资源成为国家核心战略资产和社会财富，是国家竞争力的重要体现。据了解，国内已经有地方政府相继试水大数据应用，鼓励、扶持基于大数据的创新和创业，并以政府为主导建立了大数据产业园，众多企业开始积极投资布局。

　　分析认为，我国大数据产业在国际竞争中已崭露头角，未来存在更大的发展空间和发展机遇，其市场规模将是万亿级别，对于尚处在信息化建设阶段的国内市场，大数据时代将会让提供数据存储、服务器等基础设备的厂商最先受益，从事数据管理、数据计算服务的厂商也备受关注，数据中心将会迎来新的发展契机。做好大数据产业“十三五”发展规划对推进落实“中国制造2025”和“互联网+”国家战略、促进大众创业和万众创新、推动经济和社会发展具有举足轻重的意义。随着大数据产业利好持续发酵，相关上市公司有望迎来战略性布局良机。

　　工业大数据应用从四方面推进

　　当前，以互联网为基础的新一代信息技术正在深入推动制造业创新发展，我国工业逐渐向智能化、集成化、服务化和高效化迈进。作为实现智能制造的重要驱动力，工业大数据可为企业制造与管理流程优化，产品、服务和商业模式创新，以及整个行业生态圈的快速聚合提供有效服务。然而，在数据处理技术和数据整合方面，目前我国数据加工服务业对智能制造的驱动作用尚未显现。加强对我国工业大数据应用的研究，对推动实现互联网与制造业跨界融合、加快实施《中国制造2025》，以及提高新时期制造业国际竞争力，具有重要意义。

　　(一)加强政策引导，提高工业大数据应用技术与水平

　　一是加强工业大数据顶层设计，尽快组织出台《关于促进工业大数据应用的指导意见》，壮大大数据产业发展规模，明确大数据应用需求迫切的技术、标准、产业，制定发展路线，提高大数据行业的服务水平和工业大数据应用水平。二是深入推进两化融合，引导企业加快内部数据整合与集成，夯实工业企业大数据应用基础。三是建议设立工业大数据统筹发展部门，引导建设国家级工业大数据联盟，负责指导和研究相关数据标准，提供工业企业大数据应用技术咨询培训、信息安全咨询等公共服务。

　　(二)加大财税金融、投融资政策扶持力度，推动工业大数据服务发展

　　一是设立国家工业大数据发展专项基金，充分发挥专项基金的政策放大作用引导社会资本积极参与工业大数据应用。要创新项目投资机制，引入政府和社会资本合作(PPP)模式，通过投资补助、基金注资、担保补贴、贷款贴息等多种方式，增强吸引社会资本的能力。二是完善企业研发费用计核方法，将工业企业大数据应用研究费用加计扣除优惠政策范围。三是加强对小微工业企业的财政税收政策支持，减轻小微工业企业进行大数据应用的负担。

　　(三)建立全方位的技术应用推广机制，扩大工业大数据应用范畴

　　一是针对工业企业实施一批具有特色的大数据应用试点示范项目，探索大数据产业的新模式、新业态。二是定期举办工业大数据应用优秀项目成果展，扩大工业大数据应用成果在全社会的影响力。三是加强工业大数据应用的国内外交流合作，组织相关机构和人员到国内外进行学习与交流。

　　(四)重视复合型人才的引进培养，构建有利于工业大数据发展的人才激励机制

　　一是全面改革人才引进机制，破除不利于人才发展、束缚人才成长的体制机制障碍，营造有利于工业大数据人才培养和发展的职业环境，构建领军型、科研型、复合型、实用型等多层次组合的工业大数据人才结构。二是完善人才激励机制，注重对大数据人才的就业创业引导，制定更加开放、有效的人才激励政策，建立适用的人才奖励基金，激发创业、创新、创造活力。三是加快大数据人才职业化进程，建立大数据分析师等职业资格考试和认证制度，在国有大中型工业企业率先推行首席数据官(CDO)制度。