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近日， “2018大數據產業峰會”在京隆重召開，中國工程院院士鄔賀銓在發言時表示，未來10年工業大數據的增速將是其它大數據領域的兩倍，現今，傳統制造企業紛紛進行數字化轉型，而在這個轉型的過程中，對於大數據的應用和處理則是轉型的關鍵。
中國工程院院士 鄔賀銓
鄔賀銓指出，製造業的大數據有四個特點：
一是準確性。在一般的商業領域，如果預測準確率達到90%已經是很高，但在工業領域很多應用場景中，對準確率要求達到99.9%甚至更高，比如交通領域。
二是碎片化。工業製造的大數據有很多傳感器收集的數據，有顆粒性很小的，也有顆粒性很大的，而且是不斷在產生的。
三是實時性。工業數據的處理必須要當時快速的反映，過一段時間沒多大價值。消費數據可以累計很長時間。
四是行業性。工業大數據的挖掘要對生產過程有透徹的理解。
大數據是傳統制造業轉型關鍵
現今，傳統制造企業紛紛進行數字化轉型，而在這個轉型的過程中，對於大數據的應用和處理則是轉型的關鍵，鄔賀銓通過以下例子分析了大數據在各行各業中的應用。
蘇州協鑫公司專注光伏切片，利用阿里開發的ET大腦分析0.2毫米厚度的硅片長期積累的數據，從上千個生產參數中找出有60個關鍵參數，通過優化生產流程，良品率提升1%，實現每年上億利潤；杭州中策公司是全球排名第三的橡膠輪胎生產商，引入阿里的ET大腦分析所有參數，提煉橡膠合格率提升3%-5%，利潤增加千萬。
大數據在產品質量的應用。清華大學與英業達集團共建電子製造大數據平臺。英業達做電路板，工藝過程很多。通過大數據能判定哪一個板的質量好，哪一個板不行，有效的檢測率超過99%。每條PCB板生產線投入後，每年減少人工分析處理30萬，誤判漏判獲得的效益180萬。50條生產線使得英業達一年的效益達到九千萬。
大數據在生物製藥中的應用。生物製藥的過程比機械加工更加複雜，涉及到的參數更多。基因工程的細胞來做疫苗、激素和血液，有200多個變量，每次不容易準確控制，成品率變化很大。生物製藥公司應用大數據分析上下游的工藝參數，找出最關鍵的影響參數。一年之內，疫苗的產量提升50%，單一產品一年增加接近1000萬美元。
大數據在生產個性化的應用。青島紅領西裝積累了2000多種版式，顧客自己可以修改，確認後7天就把產品交到顧客手上。過去還需要顧客去量尺寸。現在只需拿手機穿個緊身一點的衣服對正面和側面拍一下，標身高，一件貼身的衣服可以寄到你手裡。
通過工業雲幫助企業服務升級。瀋陽鼓風機廠建立了雲服務平臺，全國有很多客戶通過實時監控能夠了解，並且把監控的信息結合瀋陽鼓風機廠形成年度報告，可以實時把狀態報告給實際的業主方，很好地提升服務能力。
比如石油化工廠的富氣壓縮機由沈鼓提供，2014年5月份停電一次，檢測找不到毛病。但停了三次有兩天的時間損失有六百萬，利用沈鼓的雲平臺對所有數據分析發現主要是汽輪機的前端有摩擦。後來沒有修前端，而是通過潤滑油的辦法改進，使其正常工作。沈鼓有全國有1600臺機組，利用雲服務每年可以減少0.3次非計劃的停機，減少直接損失4.8億元，能耗減少6.3億元。
通過零售雲平臺提升門店銷售效率。 波司登建立零售雲平臺，實時監控全國3000多家門店的庫存和銷售數據，庫存中心的智能補貨系統有效減少缺貨損失21%，售謦率同比增長10%，會員復購率達到20%以上；聯想集團利用其全球數據中心掌握的數據，與寶鋼合作建立鋼鐵銷量預測系統，通過機器學習和圖譜分析找出關聯，預測鋼鐵市場需求，預測精度92.2%，庫存週期縮短20%，客戶採購的資金節約上億元。
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大數據挖掘社會貢獻大
鄔賀銓指出，運營商有很多用戶數據，運營商不能直接把用戶數據拿出，但可以對數據進行挖掘，屏蔽掉用戶的隱私和涉及國家安全隱患的事項，可以集成提升很多服務。比如大眾汽車找中國聯通，希望中國聯通分享什麼年齡段的人希望買什麼汽車，對汽車的裝飾、價值及配置有什麼要求等，中國聯通形成諮詢報告交給大眾汽車。類似的服務對運營商可以很好的增加收入，為社會和產業發展做出貢獻。
鄔賀銓表示，企業經營決策重要的是企業利潤及利潤最大化，實現生產環節成本分析和精準化，但前提是要有準確的價值分析模型。分析客戶、供應商、競爭對手、產品、企業資源、技術和員工等層面，對財務準則下細化損益表到單品層面，產品生命週期下的細化損益表到單品層面，產品生命週期下的單品層面的損益表都分解的很細，很容易找出哪一個環節是財務的薄弱環節，準確地為生產決策起支撐作用。
大數據不僅驅動製造業轉型升級，提升生產效率、改進產品質量、節約資源消耗、保障生產安全、優化銷售服務。還與人工智能、移動互聯網、雲計算及物聯網等技術協同發展，並將深度融合到實體經濟中，成為數字經濟時代的新引擎。
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