【BDTC 2016】工业大数据助力中国制造帮助企业降本增收

【CSDN现场报道】2016年12月8-10日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、中科天玑数据科技股份有限公司与CSDN共同协办，以“聚焦行业最佳实践，数据与应用的深度融合”为主题的2016中国大数据技术大会在北京新云南皇冠假日酒店隆重举办。

2016中国大数据技术大会“工业与制造业大数据论坛”于12月10日上午9：00准时开始。论坛主席、宝钢首席研究员郭朝晖先生对工业大数据进行简短的介绍，并对现场来宾致以热烈欢迎。

宁振波——中国新工业革命

中航信息中心首席顾问宁振波先生为我们带来《中国新工业革命》主题演讲。宁先生表示，新工业革命就是由以爱迪生试错法为中心的旧工业到以网络化、智能化为中心的新工业的转变。工业大数据可以总结为五个字：云（云计算）、大（大数据）、移（移动互联网）、物（物联网）、智（智能制造）。将这五个字综合为一个体系解决，才能解决工业问题。智能是人类深刻的本职，人造系统的核心是制造业，因此考虑到智能的时候，人类首先想到的是制造智能。宁先生说：“我认为，智能计算就是IBM今年四月份提出的沃森。”对于“智”字，宁先生有自己的解读，曾经，“智”就是懂天文、知地理，今天的“智”就是懂Cyber。

宁先生向我们介绍了现代Cyber的五个含义，即控制、通讯、协同、众创、虚拟。溯本求源，Cyber的实质是一种实现控制的特殊结构，藉由信息来控制物质、能量和信息。而“信息”只是被控制载体，并不是控制结构和控制机制。因此，把Cyber译成“信息”，显然是已经偏离它真正的指向。

陆薇——工业大数据助力中国智造

昆仑数据CEO兼北京工业大数据创新中心主任陆薇，分享了《工业大数据助力中国智造》的主题报告。大数据是新工业革命的重要技术要素。陆薇首先介绍国家制造业创新中心计划及北京工业大数据创新中心的具体使命，分享中心对于工业大数据独特技术挑战的认识和针对性的研发工作。同时，还分享了大数据在新能源、电子制造等行业的典型大数据应用案例，并通过实际案例总结工业企业应用大数据的最佳实践路线。

全球制造业转移面临许多压力：

过去制造业成本低的经济体，由于各种原因竞争力削弱；
过去制造业成本高的经济体，由于生产率低增长和能源成本提高，竞争力继续削弱；
由于工资适度增长、生产率持续提高、汇率稳定和能源成本有优势，相比其他经济体竞争力提高各种原因竞争力削弱。

企业实现工业大数据价值可以从两个角度入手：

制造全生命周期业务创新(先进制造：通过大数据驱动的创新产品设计、智能制造、智能服务，实现提升产品质量、生产效率、节省成本，达到提升企业在行业内竞争力的目的。）
产业互联网新业务创新(制造+互联网：以智能联网的工业产品为载体承载服务产品周边生态系统的产业互联网业务，达到开创新兴市场和业务模式的目的。）

昆仑数据通过技术攻关和突破，支持从数据中产生业务洞察并驱动企业行动的闭环，从而降低工业企业应用大数据的成本和门槛，帮助工业大数据落地。根据IDC预测，到2020年，全球数据世界中机器数据的占比将由2005年的11%增长到 40%。陆薇表示，机器大数据将继消费大数据之后成为数据的下一个主战场。

陈广乾——大数据如何帮助企业降本增收

兮易控股董事长陈广乾先生为我们带来《大数据如何帮助企业降本增收》主题演讲。陈总早年毕业于北大历史系，后任海尔CIO，后来由于身体原因回到北大，接着出任好孩子CEO，在接近60岁的时候出来创业。陈总既是学者、又是专家、又是企业的CEO、CIO。

陈总介绍到，大数据帮助企业降本增收可分为两个方面：

用户洞察＞精准营销＞产品爆款研发＞精准客服
消费者行为轨迹分析＞购物中心场景分析＞商业地产转型

接着，陈总从业务模型与数据模型、反映经营损失的数据断点分析、需求预测模型、商机金额漏斗（掌握机型结构需求，针对获取策略，拉升毛利空间）等方面，结合自身在好孩子及海尔的四个实际项目，向与会者详细阐述了大数据在企业业务的各个环节的具体应用。

陈总表示，简单分析模型只完成了企业大部分的一部分，在实际落地的过程中，还有很多“人”的问题需要考虑。

颜强——工业（大）数据的实战应用场景（制造篇）

兮易控股首席产品总监颜强带来了《工业（大）数据的实战应用场景（制造篇）》主题演讲。演讲主要围绕智能、智能制造、与工业数据展开。演讲过程中，颜强先生向与会者分享了自己对“三体智能模型”的理解。在颜强先生参与编写的《三体智能革命》一书中，三体，即物理实体、意识人体、与数字虚体，他们互相咬合交互，组合智能系统。

物理实体：有自然界以及人类所创造的各种实体设备、人造材料所构成的物理与材料世界。
意识人体：认识地球上所有生物的接触代表，构成了社会的基本要素。人体具有自身的智能反应与智慧的意识活动。
数字虚体：存在于计算机和网络设备中的所有的数字代码集合体，基于计算机而实现，因网络而增强。

颜强先生表示，智能系统有五个特征：

状态感知
实时分析
自主决策
精准执行
学习提升

系统在系统运行和反复执行的过程中，不断通过深度学习而提升系统智能。

人造智能的产生需要经过从初级智能系统（状态感知、自主决策、自动执行），到恒定智能系统（加入实时分析，由自动执行进化到精准执行），最后才到开放智能系统（加入学习提升）。

在工业大数据方面，颜强向与会者介绍了四个工业大数据的应用场景，包括：

实时数据应用
运用、管理应用
历史数据分析
工业大数据

颜强表示：“数据是灵魂、软件是工具。切合各个企业的业务状况来制定属于自己的业务策略。先搬金砖，再搬金块，我们这个行业还是有很多金砖可以搬的。”

李一名——工业大数据的落地选择与分析实践

宝信软件大数据事业部副总经理李一名，分享了《工业大数据的落地选择与分析实践》的主题演讲。李一名认为，现在工业大数据的概念被过度泛化，对大多数制造企业而言，除了关注战略方面的考量外，要想达到一点带面的实际应用效果。大数据需要附着于业务、专注于核心和盈利领域、自动化决策未来，才能进入良性循环。李一名通过亲历的工业大数据应用成功和失败的实践案例，提出工业大数据在制造企业落地的实施建议和演进路径。通过定位不同制造企业、不同业务领域当前所处的阶段，也将有利于制造企业制定符合自身特定的工业大数据应用策略。

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