大数据对制造业创新能力的影响研究

2020-02-28魏配轩

经济视野 2020年2期

文| 魏配轩

中国制造业在短短四十年的时间，取得了举世瞩目的成绩。目前，中国是全世界唯一一个能生产全工业类别的国家。制造业是中国的支柱产业，带动着中国经济发展。虽然中国目前是制造业第一大国，但大而不强的现实一直阻碍着中国经济高质量发展。随着中国各种生产要素成本攀升，全球制造业向东南亚地区转移。智能制造被美、日、德上升为国家战略，为了在高端制造中构建新的竞争优势。中国提出了《中国制造2025》，中国制造业要向数字化、高端化转变。基于此本文研究大数据对制造业创新能力的影响，提出制造业与大数据融合发展。

大数据

大数据指数据规模超出传统的计算机技术所能存取与分析的数据集。Viktor Mayer-Schonerger(舍恩伯格)提出了大数据的4V特征。

（1）数据量大（Volume）。数据的计量单位有B、MB、GB、TB（1024GB）、PB（1024T）、EB（100万TB）、ZB（10亿T）。我们处在一个数据爆炸的时代，2010年已进入了ZB时代，数据的创造以几何级数增长。（2）数据种类繁多（Variety）。数据的种类和来源众多，视频、图片、文本、音频等数据种类，使得数据的处理能力需相应提升。尤其是个人短视频的出现，如抖音短视频，对数据的处理要求更高。（3）数据价值高（Value）。信息化时代，每天都产生着海量的数据，然而这些数据中存在着大量个人数据，利用价值不高。而大数据处理技术能从海量数量中甄别有用信息，产生巨大价值。（4）高速度和强时效性（Velocity）。数据的应用要具有时效性，才能为经济社会提供有用的价值。计算机硬件的发展，使得搜索引擎的速度得到质的提升，为数据利用提供时效性保障。

大数据对制造业创新能力的影响

产品层面促进创新

用户的购买和使用数据零散而不规范，大数据技术可以实现该数据信息的整理、分析，在明确产品市场需求和缩短研发时间，提升制造业产品创新能力。一是明确产品市场需求。客户对小而精、个性化需求在不断增加，这些数据非常零散，通过大数据技术可以对这些数据进行整理分析，发现市场需求，明确产品的研发设计方面，进行订单设计，提升制造业产品的竞争优势。二是缩短研发时间。大数据以及信息技术的发展，为产品研发提供了多种研发渠道。产品设计以前采用图纸，现今使用CAD、CAM技术，使得研发时间在缩短。

生产层面促进创新

1.个性化定制。利用大数据分析技术，根据客户的个性化需求安排生产，满足广大消费者多样化的需求。也具有以下三个优点：一是供需不匹配的问题，传统生产容易产生产能过剩，而智能制造，依据客户的需求安排生产，解决了供需不匹配问题。二是提升产品销售量，客户个性化的产品可以提升满足感，激发购买欲望，从而增加企业的的销量。三是获得客户忠诚，个性化生产为企业和客户搭建了沟通的平台，该平台上客户既是消费者也是设计者，加强了与客户的沟通，增强客户忠诚度。

2.网络化协同制造。大数据应用于制造业不再是生产自上而下，而是以客户需求为出发点，为生产订单，在市场上寻求专业的原材料或零部件，多企业协同对产品进行设计、生产。核心企业与上下游的企业进行协同，与客户保持实时沟通，一起解决生产过程中遇到的问题。

3.分享经济。大数据平台能增强分享经济，促进整个制造业发展。一是分享创新资源，利用大数据分享人才、设备、实验室等创新资源，促进制造业创新。二是分享生产能力，利用大数据查询企业的生产空置度，调剂生产余缺，实现制造业生产能力。三是分享库存，工业云平台，使企业的需求与其丰富的资源进行配置，实现制造业库存转移。