工业大数据助推企业转型升级

■ 58 / 2021年第19期/ 5月8曰新型工业化赋能企业转型升级贵州日报天眼新闻记者/王莉董佳星云岩区正抢抓时代机遇，大力推进新型工业化，运用创新、互 联网及金融思维赋能企业发展，实现传统工业企业向新型工业化企业的转型升级。

"数字化转型是从管理在线、经营 在线、数据在线3个维度来进行。

工业企业要借助先进的数字技术赋能企 业的商业模式，实现数字驱动业务，切实创新业务战略……”4月25曰，贵阳市云岩区规上工 业企业新型工业化培训会议召开，嘉 宾们围绕"金融科技如何助力企业数 字化转型工业企业如何数字化转型”“链改赋能传统企业”“中小企业 容易忽视的税务事项”等主题分享，引起了贵州永吉印务股份有限公司等 28家规模以上工业企业高管及财务负 责人的阵阵共鸣。

按照省委、省政府对新型工业化 的重点部署，云岩区正抢抓时代机 遇，大力推进新型工业化，运用创 新、互联网及金融思维赋能企业发 展，推动传统工业企业向新型工业化 企业的转型升级。

优化配套做强工业载渖在位于三马片区的云岩现代都市产业园内，一期工程2万余平方米 标准厂房已建成投用，二期工程约5 万平方米标准厂房和7万平方米写字 楼正在建设中，预计今年年底封顶，明年交付使用。

永吉印务三马片区生产线在产业 园1号楼内，贵州永吉印务股份有限 公司（以下简称永吉印务）酒盒加工 生产线正高效运转，100余名工人正在 有序开展流水作业。

"我们在三马厂区投入8条酒盒加工生产线。

全部投产后，在单班作业的情况下，每天可加工4.5万个酒盒，厂区年产值可达1亿元。

”永吉印务三马厂区经理林伟说。

不只是永吉印务酒盒加工生产线，在云岩现代都市产业园内，贵州刘维兰辣椒生产线等项目也在加速筹备，为产业园加快发展蓄力。

“云岩现代都市产业园位于三马片区，地处观山湖区、贵安新区和老城核心区的几何中心点，是云岩区加快实施高水平对外开放，推动经济高质量发展的重要载体。

大数据分析如何推动企业数字化转型升级在当今数字化时代，企业面临着前所未有的竞争压力和发展机遇。

大数据分析作为一项关键技术，正以前所未有的力量推动着企业的数字化转型升级，帮助企业在复杂多变的市场环境中脱颖而出。

大数据分析为企业提供了深入洞察市场和客户需求的能力。

过去，企业往往依靠有限的样本数据和主观判断来了解市场，但这种方式存在很大的局限性和偏差。

而现在，通过收集和分析海量的结构化和非结构化数据，企业能够获得更全面、更准确的市场信息。

比如，电商企业可以分析用户的浏览记录、购买行为、评价等数据，了解消费者的喜好和需求趋势，从而精准地推出符合市场需求的产品，并优化产品推荐和营销策略。

在优化运营管理方面，大数据分析也发挥着重要作用。

企业的运营过程中会产生大量的数据，包括生产流程、供应链、库存管理等。

通过对这些数据的分析，企业可以发现潜在的问题和优化空间。

例如，制造企业可以实时监测设备的运行状态和生产数据，预测设备故障，提前进行维护，减少停机时间，提高生产效率。

同时，通过对供应链数据的分析，企业可以优化库存水平，降低库存成本，提高资金周转率。

大数据分析还有助于企业创新业务模式和拓展新的市场。

基于对市场和客户需求的深入理解，企业可以开发出更具创新性的产品和服务。

例如，金融机构利用大数据分析开展个性化的金融服务，如根据客户的消费习惯和信用记录提供定制化的贷款产品。

共享经济平台通过分析用户的出行和住宿需求，创新出更灵活多样的服务模式。

然而，要充分发挥大数据分析的作用，企业需要克服一系列的挑战。

首先是数据质量问题。

数据的准确性、完整性和一致性对于分析结果的可靠性至关重要。

如果数据存在错误或缺失，可能会导致分析结果的偏差，从而影响决策的正确性。

因此，企业需要建立完善的数据治理体系，确保数据的质量。

其次，数据安全和隐私保护也是不容忽视的问题。

随着数据价值的不断提升，数据泄露的风险也日益增加。

企业需要加强数据安全管理，采取加密、访问控制等措施，保护客户和企业自身的敏感信息。

大数据应用与工业制造升级随着信息技术的飞速发展，大数据技术在各行各业的应用越来越广泛。

在工业制造领域，大数据的应用也正在推动着工业制造的升级，本文将探讨大数据应用对工业制造升级的影响及其实践案例。

一、大数据应用对工业制造升级的影响1.提高生产效率：通过大数据分析，企业可以更好地了解市场需求，优化生产流程，提高生产效率。

通过对生产数据的实时监测和分析，企业可以及时发现生产过程中的问题，并采取相应的措施加以解决，从而提高生产效率和质量。

2.优化产品设计：通过对市场数据的分析，企业可以了解消费者的需求和偏好，从而优化产品设计。

此外，通过对生产数据的分析，企业还可以发现产品设计中的不足之处，并加以改进，提高产品的质量和竞争力。

3.降低成本：通过大数据分析，企业可以更好地管理供应链和物流，降低库存成本和运输成本。

同时，通过对生产数据的分析，企业还可以优化生产线的配置，提高设备的利用率，从而降低生产成本。

二、实践案例1.某汽车制造企业：该企业通过大数据分析，实现了生产线的智能化和自动化。

通过对生产数据的实时监测和分析，企业可以及时发现生产过程中的问题，并采取相应的措施加以解决。

此外，该企业还通过大数据分析优化了产品设计，提高了产品的质量和竞争力。

2.某机械制造企业：该企业通过大数据分析，实现了供应链的智能化和信息化。

通过对市场数据的分析，企业可以更好地了解客户需求，优化库存管理，降低库存成本和运输成本。

同时，该企业还通过大数据分析优化了生产线的配置，提高了设备的利用率和生产效率。

三、未来发展趋势1.工业互联网：随着物联网、云计算等技术的发展，工业互联网将成为大数据应用的重要领域。

通过工业互联网，企业可以实现设备之间的数据互通和信息共享，实现生产过程的智能化和自动化。

2.人工智能与大数据的融合：人工智能技术将成为大数据应用的重要手段之一。

通过人工智能技术，企业可以实现自动化决策和智能化控制，提高生产效率和产品质量。

数据化工业：大数据助力工业升级在当今数字化时代，随着大数据技术的快速发展，数据化工业成为了推动工业升级和转型的重要驱动力。

通过充分利用大数据资源，企业可以实现生产过程的优化、质量的提升和效率的增加，从而推动工业领域的创新和发展。

大数据在数据化工业中发挥着关键作用：1. 数据驱动的生产优化：通过采集和分析生产过程中产生的海量数据，企业可以深入了解生产环境和设备状态，及时发现问题并进行预测性维护。

例如，通过对设备传感器数据的实时监测和分析，可以预测设备故障，并提前进行维修，避免因设备停机造成的生产损失。

2. 质量控制和改进：大数据分析可以帮助企业更好地理解产品质量的关键因素，并识别出潜在的质量问题。

通过对生产过程数据和产品质检数据的分析，企业可以及时调整生产参数、改进工艺流程，以提高产品质量和降低缺陷率。

3. 智能供应链管理：通过对供应链各环节数据的整合和分析，企业可以实现供应链的可视化和智能化管理。

大数据分析可以帮助企业优化物流配送、库存管理和供应计划，提高供应链的灵活性和响应能力。

4. 智能制造和自动化：借助大数据技术，企业可以实现智能制造和自动化生产。

通过对生产数据的实时监测和分析，企业可以实现生产过程的自动调控和优化，提高生产效率和产品一致性。

例如，利用物联网技术和传感器数据，实现设备之间的协同工作和自动化生产线的优化。

5. 产品个性化定制：大数据分析可以帮助企业了解消费者需求的变化和个性化要求，并根据这些洞察推出定制化产品。

通过对市场数据、用户行为和反馈数据的分析，企业可以了解到消费者的喜好和偏好，从而开发出更符合消费者需求的产品。

为了实现数据化工业并助力工业升级，企业可以采取以下措施：1. 建设数据基础设施：建立适当的数据收集、存储和处理系统，以支持大数据的采集、整合和分析。

这包括建立数据湖、数据仓库和大数据分析平台等。

2. 培养数据科学团队：培养专业的数据科学家和工程师，具备数据分析、机器学习和人工智能等方面的专业技能。

互联网+：推动中国工业转型升级的新动力当前，互联网与工业融合进一步深化，正加速向研发设计、生产制造、经营管理等流程渗透，实现设备、物料、产品和人的相互衔接，重构工业企业的产业价值链和生态环境，促进产业结构调整和转型升级。

在我国进入发展新常态的背景下，互联网与工业融合正在显示不可估量的巨大潜力，借助我国是工业大国和网络大国的基础优势，充分发挥互联网优势，加快传统工业提档升级和模式变革，是推动我国产业转型升级，实现制造强国的重要途径。

一、经济新常态下的萌发的“互联网+”我国经济正处于新旧动力相互交织、结构转换的过程中，支撑经济发展的生产要素成本不断攀升，资源环境约束趋紧，人口红利逐步消失，以投资为基础的增长方式难以为继，稳增长、调结构、拉内需难度加大，中国经济迫切需要转型升级，改变过去高能耗、高污染、低效率的老路，走工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展的创新之路。

因此，加快推进产业结构升级，实现新的观念变革和科技突破，发现新的经济增长点，对于我国抓住战略发展机遇，在世界经济新一轮增长和未来国际竞争中把握先机、赢得主动至关重要。

新常态下，作为最具创新能力的行业，互联网的飞速发展无疑为其他行业发展的带来了难得的机遇，成为引领经济提质增效的强大动力。

在今年的政府工作报告中，总理既提出了制定了“互联网+”的行动计划，力图希望用互联网创新思维推动经济社会转型发展，同时，又提出了“中国制造2025”的战略，目标是实现中国从制造大国向制造强国的转变。

这无疑为我国产业转型升级指明了方向，就是要用互联网改造传统制造业，促进互联网的新思维、新理念、新方法、新技术与工业发展融合创新，激发传统工业的发展活力，推动产业转型升级。

二、互联网+是推动我国工业转型升级的新引擎（一）互联网+推动了传统工业的转型升级，促进高端跃升和效率提升互联网与工业融合创新使互联网创新思维和技术加速在产业发展中的应用，为中国制造业从同质化、低附加值、产业链低端结构转向高质量、高附加值的产业链高端结构演进提供了新机遇。

工业互联网对传统制造业转型升级的影响随着科技的迅猛发展和信息技术的普及，工业互联网逐渐崭露头角，成为推动传统制造业转型升级的重要工具。

工业互联网融合了大数据、云计算、物联网等先进技术，通过连接设备、收集和分析数据，为制造企业提供了提高效率、降低成本、优化管理的新思路和方法。

本文将从不同角度探讨工业互联网对传统制造业的影响，并展望未来的发展趋势。

首先，工业互联网为传统制造业提供了生产效率的提升。

通过实时监测生产线上的设备和生产过程，以及分析收集到的数据，制造企业可以实现对生产过程的全面掌控和精确调度。

无论是生产计划的安排、设备的维护保养还是拣选管理等方面，工业互联网都可以提供实时的数据和反馈，帮助企业高效运营。

此外，工业互联网还可以通过智能化的传感设备，为企业打造一个智能化的生产环境，进一步提升生产效率和产品质量。

其次，工业互联网可以降低制造企业的运营成本。

通过工业互联网，企业可以实现对设备的远程监控和管理，及时发现并解决设备故障，减少生产故障和停机时间，提高设备利用率。

同时，通过对生产数据的分析和挖掘，企业可以优化生产流程，减少不必要的资源浪费和人力成本。

此外，工业互联网还可以帮助企业实时监控物流和供应链，提高物流效率，减少库存堆积，降低库存成本。

第三，工业互联网能够优化企业的组织管理和决策流程。

传统制造业往往存在信息传递不畅、决策效率低下的问题，在这方面，工业互联网能够帮助企业实现信息的共享和交流，提高决策的科学性和准确性。

通过工业互联网，企业可以实时了解产品销售状况、市场需求以及供应链的情况，从而更好地进行生产计划和资源调度。

此外，工业互联网还可以帮助企业实现对数据的深度分析和挖掘，通过数据分析为企业决策提供依据和支持，提高企业的竞争力和创新能力。

最后，工业互联网为传统制造业带来了更广阔的发展前景。

通过工业互联网，制造企业可以实现多领域、多层次的深度融合，从而打破传统行业的壁垒，实现产业链、供应链的协同和优化。

大数据技术驱动企业转型升级随着信息技术的快速发展，大数据技术逐渐成为企业转型升级的重要驱动力。

大数据技术以其强大的数据处理和分析能力，为企业提供了更准确、更全面的决策支持，帮助企业实现业务优化、创新发展。

本文将从大数据技术的应用领域、优势以及企业转型升级的案例等方面，探讨大数据技术对企业转型升级的推动作用。

一、大数据技术的应用领域大数据技术的应用领域非常广泛，几乎涵盖了各个行业。

在制造业中，大数据技术可以通过对生产过程中的数据进行分析，实现生产效率的提升和质量的控制。

在零售业中，大数据技术可以通过对消费者行为数据的分析，帮助企业了解消费者需求，优化产品和服务。

在金融业中，大数据技术可以通过对金融市场数据的分析，帮助企业进行风险评估和投资决策。

在医疗健康领域，大数据技术可以通过对患者数据的分析，实现个性化诊疗和健康管理。

总之，大数据技术在各个行业中都有着广泛的应用。

二、大数据技术的优势大数据技术相比传统的数据处理技术，具有以下几个优势：1. 数据规模大：大数据技术可以处理海量的数据，能够从庞杂的数据中挖掘出有价值的信息。

2. 处理速度快：大数据技术采用分布式计算的方式，可以同时处理多个任务，大大提高了数据处理的效率。

3. 数据多样性：大数据技术可以处理结构化数据和非结构化数据，包括文本、图像、音频等多种形式的数据。

4. 数据价值高：大数据技术可以通过对数据的深度分析，挖掘出隐藏在数据中的规律和趋势，为企业提供准确的决策支持。

三、大数据技术驱动企业转型升级的案例1. 零售业：通过对消费者行为数据的分析，零售企业可以了解消费者的购买偏好和需求，优化产品和服务。

例如，亚马逊通过对用户购买历史和浏览记录的分析，为用户推荐个性化的商品，提高了销售额。

2. 制造业：通过对生产过程中的数据进行分析，制造企业可以实现生产效率的提升和质量的控制。

例如，通用电气利用大数据技术对设备运行数据进行分析，实现了设备故障的预测和预防，提高了生产效率。

工业大数据助企业数字化转型作者：孙为平来源：《软件和集成电路》2018年第08期我给大家分享一下关于工业方面的大数据，以及企业在数字化转型中如何寻找机会。

陕西工业云作为一家装备制造企业，既做信息化，也做大数据，信息化和大数据与企业的发展战略、企业的全局规划密切相关。

如果你的企业涉及工业大数据，你要去了解企业所处的阶段，这个阶段的需求是什么，这个阶段的支撑业务需要做什么样的转型。

其实更多企业实际上还是处于一个最简单的阶段，即一般制造环节，能做核心制造的企业不是很多。

如果企业处于一般制造环节，此时企业的痛点是怎样高效、低成本地制造产品。

很多企业处于一个边缘化的阶段，做到核心制造以后，下一步应该干什么呢？当你把核心做得非常好的时候，下一步应该以核心为圆心，向外放大圆圈，形成一个整套系统卖给客户。

下一步做总包，你要买一台服务器，装一个大型设备，不得不考虑基础建设。

基础建设是一个完全不同的领域，难度非常大，中间实际上有很多环节。

这就好比先盖房子还是先装设备，实际上很多时候是交叉的，交叉起來以后中间会有很多问题，从制造企业本身来讲，自身延伸一步的时候，即把房子地基搭建好，范围扩大了一步。

做到这个时候，这个项目做得相对完整了，再往下做可能不好做，似乎我们的制造业走到尽头了，这个时候只是第一个阶段。

转型方向。

不是说这个项目一次交付完事就完了，这样一个复杂装备在运行过程中很多问题需要解决。

比如，日常运行过程的好坏，需要提前发现问题，不然等出了问题就晚了。

在问题还没有暴露得很严重的时候把它找出来，这需要非常专业的一套体系来做。

我们讲工业服务，怎么做这个服务，坏了要修，修的时候需要备件，使用过程中需要耗材。

我们在转型过程中持续向产业链高端延伸，跟一家企业咨询做数字化转型建议，如果你没有把握住其转型脉搏，你的方案一定是错的，客户不会感兴趣。

产品服务还有一点是融资，从事融资的企业其实很清楚，如果没有担保，钱是放不出去的，否则还不上怎么办。

大数据分析如何推动产业转型升级在当今数字化时代，大数据分析已成为推动产业转型升级的关键力量。

随着信息技术的飞速发展和数据的爆炸式增长，企业和组织能够收集到前所未有的海量数据。

然而，仅仅拥有数据是远远不够的，如何有效地分析和利用这些数据，挖掘其中的价值，才是实现产业转型升级的核心所在。

大数据分析为企业提供了更深入的市场洞察。

通过对消费者行为、市场趋势、竞争对手等数据的分析，企业能够更准确地了解市场需求和客户偏好。

以往，企业往往依靠经验和有限的市场调研来做出决策，这种方式不仅效率低下，而且容易出现偏差。

而如今，借助大数据分析，企业可以实时获取大量的市场信息，从而快速调整产品和服务策略，以满足不断变化的市场需求。

例如，电商平台通过分析用户的浏览记录、购买行为和评价数据，能够精准地为用户推荐商品，提高销售转化率。

同时，企业还可以利用大数据分析来预测市场趋势，提前布局新产品和新业务，抢占市场先机。

大数据分析有助于优化企业的生产运营流程。

在制造业中，通过对生产设备的运行数据、产品质量数据等进行分析，企业能够及时发现生产过程中的问题和瓶颈，采取针对性的措施进行改进，从而提高生产效率和产品质量。

例如，汽车制造企业可以利用大数据分析来监控生产线上的设备状态，提前预测设备故障，进行预防性维护，减少生产停机时间。

在物流行业，大数据分析可以优化物流路径和仓储布局，降低物流成本，提高物流配送的及时性和准确性。

此外，大数据分析还能够帮助企业实现精准的库存管理，避免库存积压或缺货现象的发生，提高资金使用效率。

大数据分析促进了企业的创新发展。

创新是企业在激烈的市场竞争中立于不败之地的关键。

通过对大量数据的挖掘和分析，企业可以发现新的市场机会和业务模式，推动产品和服务的创新。

例如，金融机构利用大数据分析来评估客户的信用风险，开发出更加个性化的金融产品和服务。

医疗行业通过分析患者的病历数据和医疗影像数据，能够开展精准医疗，提高疾病的诊断和治疗水平。

工业互联网对制造业的转型影响随着信息技术的迅猛发展，工业互联网逐渐成为制造业转型升级的关键驱动力。

工业互联网是指通过物联网、大数据、云计算等技术手段，将传统的制造业与互联网相结合，实现智能化、网络化、数字化的生产和管理方式。

下面我们将探讨工业互联网对制造业的转型影响。

首先，工业互联网提升了制造业的生产效率。

传统制造业往往需要依靠人工操作和人工决策，而工业互联网的应用可以实现设备、工序、物流等各个环节的自动化和智能化。

通过传感器设备的监测、大数据的分析和预测，可以实现生产流程的可视化和优化。

同时，通过云计算技术的支持，不同地域的制造企业可以实现信息共享和协同生产，从而降低了生产成本，提高了生产效率。

其次，工业互联网改变了制造业的经营模式。

传统制造业通常采用批量生产的方式，以满足市场需求。

然而，随着市场竞争的加剧和个性化需求的增加，批量生产模式已经无法满足消费者的需求。

而工业互联网的出现，使得制造业可以根据客户个性化的需求进行生产定制化产品，实现小批量、多样化的生产模式。

此外，工业互联网还可以通过与供应商和经销商的信息共享，优化供应链管理，提高整体的供应链透明度和运营效果。

另外，工业互联网对制造业的质量控制和安全保障具有重要意义。

在传统制造业中，质量控制和安全保障往往依靠人工检验和经验判断，存在一定的主观性和不确定性。

而工业互联网的应用可以通过传感器设备对生产过程进行实时监测，及时发现生产异常和质量问题，提高产品的一致性和可靠性。

此外，工业互联网还可以通过数据分析和模型预测，对设备的故障和安全隐患进行预判和预防，降低了生产事故的风险。

最后，工业互联网对制造业的人力资源管理产生了深远影响。

传统制造业往往需要大量的人力投入，而工业互联网的应用使得制造业的生产过程自动化程度提高，降低了对人力的依赖。

但是，随着工业互联网的发展，制造业对高技能、高素质的人才需求越来越大。

这就要求制造业企业需要进行人力资源的转型和培养。