제조 기업은 어떻게 산업 빅 데이터를 이용할 수 있습니까?

산업 빅 데이터와 원래 정보화의 차이점은 무엇입니까?

간단히 말해서, 1990 이전에는 대부분의 기업들이 첫 번째 물결이라고 불리는 내부 정보화를 하고 있었습니다. 1990 년대 이후 인터넷이 전 세계를 휩쓸기 시작하면서 기업들이 잇달아 인터넷화되었다. 정보화와 공업화의 심도 있는 융합으로 공업의 큰 데이터가 유유히 부상하면서 제조업의 생산성을 높이는 다음 기술의 최전선이 될 것이다. 칭화대 공업대데이터연구센터 주임 왕건민 (Wang Jianmin) 에 따르면 산업대데이터는 제 3 차 산업혁명으로, 인터넷을 통해 단순히 부가가치를 실현하는 것이 아니라 지능적이고 상호 연결된 제품을 핵심 전달체로 삼고 있다.

왕건민은 제조업 이윤이 갈수록 낮아지는 상황에서 공업대데이터는 중국 기업이 사용 및 유지 관리 단계에서 제품의 이윤을 높이는 데 도움이 될 수 있다고 생각한다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 제조업, 제조업, 제조업, 제조업, 제조업, 제조업) 가장 중요한 것은 데이터를 이용한 국경을 넘나드는 경영이 기업에 새로운 생존공간을 가져다 줄 수 있다는 점이다.

큰 데이터를 이용하여 가치 제고점을 선점하다

왜 산업 빅데이터는 중국 기업에 이렇게 깊은 의미를 지닙니까?

사실 왕건민의 관점에서 볼 때, 복잡한 설비의 수명 주기는 생명 초기 (BOL), 생명 중기 (MOL), 재활용 단계 (EOL) 의 세 단계로 나뉜다.

원래 제조업의 중점은 개발 제조 단계였고, 기업의 핵심 목표는 제조 설비를 설계하는 것이었다. 제품이 소비자에게 팔리면 기업과 상관없거나 중요하지 않게 된다. 따라서 수명 주기의 2 단계와 3 단계는 기업에서 간과되는 경우가 많습니다. 그러나 제조는 품질에 의해 결정되지만 장비의 가치는 제조보다는 사용자의 경험에 실제로 반영됩니다. 그러나 소비자들은 사용 단계의 유창함이 제품의 최종 효능을 반영할 수 있다.

가공제조는 확실히 많은 이윤을 낼 수 있지만, 현재의 환경에서 제조한 이윤은 갈수록 얇아지고, 기업은 점점 더 이어지기 어렵다. 중국은 제조대국이자 사용대국이며 제조업의 흥망은 큰 의미가 있다. 왕건민은 큰 데이터를 이용하여 가치 고지를 선점하고 제품 지능화를 실현해야만' 중국제조' 에서' 중국창조',' 생산제조' 에서' 서비스제조' 로의 전환을 실현할 수 있다는 것도' 중국제조 2025' 전략의 정당한 의미라고 생각한다.

국경 간 운영은 산업 인터넷 변화의 핵심입니다.

이전의 많은 기술과 마찬가지로, 산업 빅데이터는 타고난 것이 아니라 일맥상통하는 것이다. 그러나 새로운 변화가 생겼다. 왕건민의 관점에서 볼 때, 이런 새로운 변화의 핵심은 연결, 고립된 기계 연결, 사람과 기계 연결, 다른 기업과 업종을 연결하는 것이다.

사실, 이 연결은 이미 엄청난 가치를 창출했고, 많은 기업들이 이미 실천하기 시작했다.

예를 들어 사람을 제품과 연결하면 제품 혁신을 이룰 수 있다. 일본 연구원들은 운전자의 체중, 압력값 등에 따라 차주를 식별하고 운전자가 주인인지 여부를 판단해 시동 여부를 결정할 수 있는 신형 카시트를 설계했다.

또 다른 예로, 두 개의 다른 영역을 연결하면 판매 모델의 혁신을 이룰 수 있다. 유럽인들은 오늘 내일의 풍력 발전을 판매할 수 있다. 어떻게 된 거야? 그들은 일련의 데이터를 근거로 내일의 풍력을 정확하게 측정하여 그날의 거래를 실현하였다. 이것은 전체 대기 환경에서 풍력 설비가 국경을 넘나들며 운행하는 절호의 사례이다.

또 다른 예로' 하버드 비즈니스 리뷰' 는' 스마트 인터커넥트 제품' 이라는 문장 한 편을 발표한 적이 있다. 미국인들은 미래의 공업 제품이 5 단계로 나누어져야 한다고 생각한다. 네 번째 단계에서는 장비와 제품이 제품의 체계화 단계에 진입하여 기계가 대화하고 협력할 수 있게 된다. 예를 들어 농업 분야에서는 파종 설비와 수확 설비가 결합되어 농장에서 일한다. 마지막 단계는 농업기계와 날씨 데이터의 클러스터를 종자 및 관개 시스템의 데이터와 결합하여 전방위적인 연결을 통해 농업 생산의 녹색 에너지 절약 문제를 해결하는 것이다.

왕건민은 국경을 넘나드는 운영을 통한 혁신이 산업 인터넷 전환의 핵심이라고 밝혔다. 사용 단계에서 간단한 유지 관리 및 교체 액세서리는 예방 유지 관리든 사전 예방 유지 관리든 산업 인터넷의 초급 단계에 있습니다. 데이터를 통해 국경을 초월하여 운영해야 서비스 단계 전체 장비 제조업의 변화와 업그레이드의 핵심을 잡을 수 있다.

산업 빅 데이터는 세 가지 오해를 피해야합니다.

아름답게 들리는 산업 빅 데이터를 어떻게 실천합니까? Wang Jianmin 은 기업이 참조 할 수 있도록 세 가지 주요 오해를 정리했습니다.

I. 유지 관리 = 실행

공업 분야에서는 유지 관리와 운영이 기본적으로 불가분의 관계이다. 하지만 산업 빅 데이터에서는 두 가지가 분리되어 있습니다. 수리란 제품 성능이 떨어질 때 부품을 교체하거나 다른 방법으로 제품 성능을 복원하는 것을 말합니다. 운영이란 기계를 어떻게 사용하고 가치를 창출하는가를 말한다.

둘째, 산업 빅 데이터는 소비자 빅 데이터와 같습니다.

산업 빅 데이터의 핵심 문제는 분석 결과의 신뢰성에 있다. 빅데이터 소비에서 제품의 광고 추천이 20‰ 의 신뢰도에 달할 수 있다면 검색 엔진의 최고 수준이다. 하지만 이 수치는 산업 분야에서는 분명히 충분치 않다. 공업 분야에서는 왕왕 작은 결손으로 큰돈을 벌고 천리 차이가 나기 때문이다. 산업 응용 프로그램 시나리오는 데이터 정확도가 99.9% 이상 높아야 합니다. 그렇지 않으면 심각한 경제적 손실이나 안전 사고를 초래할 수 있습니다. 그래서 왕건민은 인력 구조상 산업 빅데이터는 데이터와 산업 인재가 함께 해야 한다고 제안했다.

셋째, 더 많은 데이터를 수집할수록 좋습니다.

기업에서 기계가 수집한 데이터는 때로는 재앙일 수 있으며, 기업이 수집한 데이터가 모두 유용한 것은 아니다. 가치를 만들어내지 않는 데이터는 스팸이며 기업의 부담이다. 기업이 데이터를 수집하기 전에 가장 먼저 해야 할 일은 데이터의 초상화를 그려 자신이 필요로 하는 데이터를 파악하는 것이다.

Wang Jianmin 은 큰 데이터는 여전히 ​​장비 부가 가치 서비스의 비즈니스 논리를 중심으로 해야 한다고 생각합니다. 이 목표를 달성하는 과정에서 단순히 데이터를 보고 기본 논리를 무시하는 것이 아니라 데이터를 작동시킬 수 있도록 해야 합니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언)