数据分析的中国工业机遇

对于互联网大数据的影响力，人们大多感同身受。22年前在网上，没人知道你是一条“狗”;今天在网上，有人不但清楚你是一条“泰迪犬”，还熟知你的脾气秉性、生活习惯、消费倾向和社会关系。从“匿名”到“公开”，是互联网依赖统计学工具挖掘海量数据属性之间相关性的必然结果。

这只是大数据分析技术小试牛刀。大数据大显身手的主战场其实还在制造业。在上月我社主办的“2015中国工业大数据年会”上，《工业大数据》专著作者李杰教授断言：工业4.0时代中国的机会在于数据和数据分析。

李杰教授用形象化的 “煎蛋模型”阐释智能制造体系的构成。他认为，就制造业本身而言，传统制造业体系包含6M元素：材料（materials）、设备（machines）、方法（methods）、测量（measurement）、维护（maintenance）和建模 （modeling），它们好比蛋黄，是前三次工业革命着力改善和竞争的主要方面。而具有明显互联网时代特征的6C（连接、云、虚拟网络、数据内容与来源背景、社群、定制化）则好比蛋白，是工业4.0的核心元素。

德国工业的发展经验告诉我们，“蛋黄”并不是核心竞争力，因为德国提出工业4.0战略，显然是想努力弥补其“蛋白”上的相对不足。世界各国几乎同时在智能制造领域发力，彼此间尚无明显差距，因而以“6M+6C”的理念布局中国制造业的机会空间，一方面通过6C产生的增值服务弥补6M较为薄弱的竞争力缺口，另一方面利用使用过程中的数据分析和价值创造服务作为新的视角去改善6M中的薄弱环节，或许会为中国提供一个弯道超车的机会。

事实上，6C和6M并非此消彼长，而是相辅相成的。此外，传统制造的6M并不是智能制造6C的先决条件，二者的接口在第六个M（Modeling），即通过数据分析的建模能力。

相比发达国家以高端制造为主的产业结构，中国制造主体还处于产业链低端，需要跳出现在的制造业模式，跳出现有的制造过程，思考如何提升制造的价值，改变制造业基础，从制造大国跃迁为制造强国。

中国最大的机会在于市场。高铁、风能、核电、飞机、汽车的主要市场都在中国，因而中国拥有最丰富的工业生产和应用数据，在加强基于数据分析的制造业竞争力方面得天独厚。鉴于历史积累的原因，中国要在前端材料、核心设备和工艺方法创新方面赶超德、美，难度很大，但在测量这个环节却可以大有作为，利用大市场的优势，抓住机会，测量过去的设备，测量现在的应用，做好测量，就可以进入到建模分析的更高层次。通过科学测量奠定数据基础，通过数据分析导出新的设计，实现6M与6C间的融合，获得更多发展契机。

李克强总理10月份在中央党校讲授经济公开课时曾发问：怎样才能让“Made in China”（中国制造）转变成“Designed in China”（中国设计）？ 解决难题的钥匙也许就在工业大数据。智能化的数据分析将成为现代制造业价值创造的关键。endprint