工業大數據云平台可以助力企業實現一切

導讀： 在信息化與工業化不斷融合的背景之下，信息技術已經滲透到了工業企業產業鏈中的各個環節，傳統工業企業擁有的數據量也日益豐富。大數據分析更是帶來了製造行業研究以及趨勢分析的全新維度。通過全新多維度的功能和已然拓展的領域來看，數據已成為引領製造業成長的指南針。

在信息化與工業化不斷融合的背景之下，信息技術已經滲透到了工業企業產業鏈中的各個環節，傳統工業企業擁有的數據量也日益豐富。大數據分析更是帶來了製造行業研究以及趨勢分析的全新維度。通過全新多維度的功能和已然拓展的領域來看，數據已成為引領製造業成長的指南針。大數據分析的根本力量在於數據的質量，而數據來源自然成為重中之重。目前，製造商所面臨的海量數據可謂讓人應接不暇。那麼，在這些海量的工業數據背後，到底隱藏著怎樣的價值呢？

當今，大數據分析已不再僅限應用於對過去情況進行表述，而是更多地用於來對未來情況進行預測，進而實現對風險的規避，並加深對逐步延伸的價值鏈的理解，從而提高用戶體驗。

數據來源是什麼？

海量數據於外部、內部或由機器與機器間的互動中產生。同樣，正是這些數據為製造商提供了可供於對客戶、產品、流程、員工和設備進行了解所需的全部信息。

外部數據來源：通過用戶組、社交媒體、興趣組或調查報告構建用戶數據；第三方調查報告、網站和呼叫中心所提供的中立的數據收集平台，同樣，此種方式可用來構建準確的用戶及需求文件，其中包括主觀的個性化屬性，如色彩、設計偏好、共同的購買動機與評價標準等。

機器到機器：智能感測器和物聯網能夠直接從機器和設備收集數據並傳送到他企業應用平台。內置的低成本感測器能夠檢測到大量信息，包括位置、重量、溫度、震動、流速、濕度和平衡度。這些時時被監測到的數據可用於確認及預測設備的性能問題並對其是否需要服務、維修和替換進行判斷。通過這些，製造商便能及早發現可能出現的問題，並在事故發生之前採取措施進行預防以阻止其發生。

利用數據做什麼？

多年來，預測客戶趨勢、準備庫存、維持足夠的貨源一直是製造商首要考慮的幾大因素。但隨著供貨速度和及時交貨的重要性日益增加，準確預測未來需求的能力也隨之增強，由此，選擇哪個或是哪幾個最適合的影響因素變得愈發關鍵。顯然，在這種情況下，單一數據來源肯定不足以滿足當前狀況。

預測分析這一活動切實將大量來源的數據轉變為了具有實際指導意義的未來行動藍圖。同時，目前現代商業智能解決方案也已可以提供高準確度的預測趨勢。

由於在任何數據倡議中，輸入結果均不可能超過輸出。所以，對於製造商而言，想要由海量數據中提煉出具體影響因素作為未來行動的最佳指引，必須要認真選擇可靠的數據來源。

預測分析，讓數據變得有價值。而良好的預測能力為製造商帶來了諸多好處，如確保全體員工就緒、更好地計劃即時物料庫存水平、準確理解產品生命周期等。同樣，預測客戶需求大大加強了製造商的市場競爭力，使其可先於競爭對手在競爭激烈的市場中推出新產品，在佔據市場主導地位這場競爭中佔得先機。

良好的開始是成功的一半，佔得先機后，成功的產品將在接下來的競爭過程中扮演更為重要的角色。而成功的產品，其創新在很大程度上依賴於製造商對市場偏好和需求的準確解讀。設計工程師需了解用戶的痛點，從而衡量新產品的潛在價值，並輔助確定研發投入的方向。大數據，正是實現這一點的關鍵。

大數據能帶來什麼？

答案是：提供良好的投資回報率並推動企業業務增長。

大數據如何提供很好的投資回報率並推動企業業務增長？如果想充分利用大數據的潛力，製造商必須回答這個問題。

大數據就像指南針，它提供方向的指引，但並不能憑空增加銷售或是贏得更多客戶。無論是通過物聯網收集到的機器的數據，還是來自在線網站的客戶數據，收集數據都並不是最終目的。數據必須轉化為行動，才具有價值。而正是該轉化過程，是一需要認真研究細節並對相關數據深入了解的過程。而這恰恰是很多製造商在其大數據策略上所欠缺的部分。

通過認真的分析，數據能夠被充分利用以認知、分析和培養機會，幫助製造商確定新的目標地理區域、擴建適合的市場、挖掘客戶、構建良好的客戶關係、創新、優化產品生命周期，提升附加價值以及提高利潤空間。

雲平台可以助力企業實現這一切

產品營銷：大數據分析結果為製造企業提供針對性推銷、定向研發、智能維保等服務。

設備遠程故障診斷分析：大數據預測設備未來可能出現故障的時間，提供避免風險的解決方案，消除設備故障停機給客戶帶來的損失。

客戶體驗：在移動端建立企業宣傳平台，以場景化方式讓客戶參與產品的認知，增加品牌的傳播效果。

技術創新：藉助平台的專家經驗共享、智能決策庫的建立，提高運維領域的裝備管理水平，降低行業運營成本。

節約效能：通過數據集的切分和規律查找，幫助找到最優化的數據集，實現人員投入及控制過程的節能提效。

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