大数据引领制造业业务增长

鹿崇

当今，大数据分析已不再仅限应用于对过去情况进行表述，而是更多地用于来对未来情况进行预测，进而实现对风险的规避，并加深对逐步延伸的价值链的理解，从而提高用户体验。于制造业而言，大数据分析更是带来了制造行业研究以及趋势分析的全新维度。通过全新多维度的功能和已然拓展的领域来看，数据已成为引领制造业成长的指南针。

大数据分析的根本力量在于数据的质量，而数据来源自然成为重中之重。目前，制造商所面临的海量数据可谓让人应接不暇。

数据来源是什么

海量数据于外部、内部或由机器与机器间的互动中产生。同样，正是这些数据为制造商提供了可供于对客户、产品、流程、员工和设备进行了解所需的全部信息。

外部数据来源：通过用户组、社交媒体、兴趣组或调查报告构建用户数据；第三方调查报告、网站和呼叫中心所提供的中立的数据收集平台（此种数据收集方式采用匿名方式将有效提高反馈率），同样，此种方式可用来构建准确的用户及需求文件，其中包括主观的个性化属性，如色彩、设计偏好、共同的购买动机与评价标准等。

内部数据来源：现代的集成ERP系统具备提供企业内所有层面和部门的，包括产品、流程和人员在内的所有数据的能力。通过ERP系统收集而来的数据，可精确到每分钟的实时报告、统一的数据库并能对过去相关数据进行追溯，且具有将其精确到细节的能力。

机器到机器：智能传感器和物联网能够直接从机器和设备收集数据并传送到ERP系统、EAM系统或其他企业应用平台。内置的低成本传感器能够检测到大量信息，包括位置、重量、温度、震动、流速、湿度和平衡度。这些时时被监测到的数据可用于确认及预测设备的性能问题并对其是否需要服务、维修和替换进行判断。通过这些，制造商便能及早发现可能出现的问题，并在事故发生之前采取措施进行预防以阻止其发生。

利用数据做什么

多年来，预测客户趋势、准备库存、维持足够的货源一直是制造商首要考虑的几大因素。但随着供货速度和及时交货的重要性日益增加，准确预测未来需求的能力也随之增强，由此，选择哪个或是哪几个最适合的影响因素变得愈发关键。显然，在这种情况下，单一数据来源肯定不足以满足当前状况。

预测分析这一活动切实将大量来源的数据转变为了具有实际指导意义的未来行动蓝图。同时，目前现代商业智能解决方案也已可以提供高准确度的预测趋势。

由于在任何数据倡议中，输入结果均不可能超过输出结果。所以，对于制造商而言，想要由海量数据中提炼出具体影响因素作为未来行动的最佳指引，必须要认真地选择可靠的数据来源。

预测分析，让数据变得有价值。而良好的预测能力为制造商带来了诸多好处，如确保全体员工就绪、更好地计划即时物料库存水平、准确理解产品生命周期等。同样，预测客户需求大大加强了制造商的市场竞争力，使其可先于竞争对手在竞争激烈的市场中推出新产品，在占据市场主导地位这场竞争中占得先机。

良好的开始是成功的一半，占得先机后，成功的产品将在接下来的竞争过程中扮演更为重要的角色。而成功的产品，其创新在很大程度上依赖于制造商对市场偏好和需求的准确解读。设计工程师需了解用户的痛点，从而衡量新产品的潜在价值，并辅助确定研发投入的方向。大数据，正是实现这一点的关键。

大数据能带来什么

答案是：提供良好的投资回报率并推动企业业务增长。

大数据如何提供很好的投资回报率并推动企业业务增长？如果想充分利用大数据的潜力，制造商必须回答这个问题。

大数据就像指南针，它提供方向的指引，但并不能凭空增加销售或是赢得更多客户。无论是通过物联网收集到的机器的数据，还是来自在线网站的客户数据，收集数据都并不是最终目的。数据必须转化为行动，才具有价值。而正是该转化过程，是一需要认真研究细节并对相关数据深入了解的过程。而这恰恰是很多制造商在其大数据策略上所欠缺的部分。

通过认真的分析，数据能够被充分利用以认知、分析和培养机会，帮助制造商确定新的目标地理区域、扩建适合的市场、挖掘客户、构建良好的客户关系、创新、优化产品生命周期，提升附加价值以及提高利润空间。

在制造业领域有着多年最佳实践的Infor公司提供了一系列协同商务应用软件及其相关服务，这些解决方案帮助制造商为高速的企业发展打下了必要而扎实的基础，在全球市场中竞争，并在外包业务中获利。

此外，大数据分析的实践与云计算也有着密切的关系。Infor CloudSuite是第一个通过亚马逊网络服务（Amazon Web Services， AWS）云提供的针对特定行业的应用套件，是拥有深厚行业功能性和灵活性、基于订阅、交付模式，可显著降低前端IT支出的出色软件，在大数据分析解决方案上面也将起到重要作用。

大数据时代已经到来

综上所述，制造商必须拥抱大数据时代，以此来保持竞争力。在大数据时代与智能制造、“互联网+”、“中国制造2025”交织的时代，制造业的新需求需要新产品来满足；新的时代诉求需要产品进行良好的集成与互联，所以要将目光置于物联网概念；同时，产品需要深化、升级，而这三方面，正是Infor强调且将持续付诸努力的三方面，只为走好“最后一公里”。

未来能够赢得市场的，必然是能够充分利用捕捉到的客户、产品和设备数据，提高创新能力，让客户满意，并能更快地带来更多好产品和服务的制造商。

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大数据可能带来的巨大价值正在被传统产业认可，它通过技术创新与发展，以及数据的全面感知、收集、分析、共享，为企业管理者和参与者呈现出看待制造业价值链的全新视角。

实现智能生产

在德国“工业4.0”中，工厂中生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。而生产所产生的数据同样经过快速处理、传递，反馈至生产过程中，将工厂升级成为可以被管理和被自适应调整的智能网络，使得工业控制和管理最优化，对有限资源进行最大限度使用，从而降低工业和资源的配置成本。

在一定程度上，工厂/车间的传感器所产生的大数据直接决定了“工业4.0”所要求的智能化设备的智能水平。

实现大规模定制

大数据是制造业智能化的基础，其在制造业大规模定制中的应用包括数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、定制平台等。定制数据达到一定的数量级，就可以实现大数据应用。通过对大数据的挖掘，实现流行预测、精准匹配、时尚管理等更多的应用。同时，大数据能够帮助制造业企业提升营销的针对性，降低物流和库存成本，减少生产资源投入的风险。