数据化是新工业革命下制造业转型关键‘Bevictor伟德官网’

中国经济转入新的常态，第三产业兴起，消费沦为快速增长的主要力量。在第四次工业革命影响下，中国生产未来的发展方向在哪？供给侧改革的动力问题该如何解决问题？未来的社会形态又将如何？就这些问题，浪潮集团有限公司董事长孙丕恕拒绝接受了记者专访。　　智从数据中来　　孙丕恕回应，随着第四次工业革命的来临，中国制造业未来将由买产品改向产品+服务，通过服务更佳地为用户带给新的产品体验，通过积极开展服务型生产，向产业链两端伸延，攻占价值链高端，构建整个制造业转型升级和质效双减，这也是智能生产的核心目标之一。

　　在智能生产这个话题上，各家各有众说纷纭、各有工具。孙丕恕回应，比如有的人明确提出要将机器人这种终端展开大规模应用于。

但是，如果意味着用机器人，用传感器、分析仪、测量仪等精密仪器去解决问题传统流程上的问题，它们已完成的不能却是生产流程和工艺的高级自动化，不是数据化，更加约将近智能生产的程度。我们甚至可以说道，如果机器人不具备自我感官、自学和决策的能力，它究竟是机器人还是机器，这必须打一个问号。　　究竟什么是智能化，怎样才能构建确实的智能生产呢？孙丕恕回应，一定要超越传统思路，主动以用数据化新思维驱动制造业的智能化转型过程；要以数据为核心，利用信息技术挖出并充分发挥出有数据的价值，将数据起到在生产流程的每一个环节，推展构建供给外侧和市场需求外侧的有效地接入，让产业显得智慧。

中国智造，智从数据中来。　　孙丕恕回应，确实的智能生产，意味著我们要把数据用一起，需要用数据本身以及基于数据分析得出结论的结果去转变整个制造业的形态，产生价值，这才是关键。在确实的智能生产环境下，我们能捕捉并分析来自生产流程、内部管理和消费市场等有所不同环节、有所不同对象的数据，再行以数据的方式将分析结论和洞察回到到生产操作者流程上，去转变、优化生产链各个环节。

　　以来自生产流程的数据为事例，如果把机器人、精密仪器产生和累积的数据展开分析，找到某产品的问题是由上游的材料及设计流程导致的，人们就可以基于这个结果，提醒上游去检测再次发生问题的环节，进而转变材料的自由选择、改良设计工艺，最后构建产品的优化，甚至构建整个产业链的升级。　　数据可解决问题供需接入困境　　在整个过程中，我们到底能无法对数据产生作用力、挖掘出数据的价值，最主要应用于到的还是云计算、大数据分析、物联网等新兴信息技术。

孙丕恕回应，要计算出来+生产，即充分发挥出有信息化对智能生产的承托起到，结构符合所需的基础环境，为智能生产获取先进设备的技术及计算力反对。在新兴信息技术的应用于和对制造业的经验累积及科学知识解读二者之间构成合力，协助人们更佳地解读数据、分析数据、运营数据，确实充分发挥出有数据的价值。

　　孙丕恕指出，数据化将未来将会在供给侧改革中起着最重要的起到。他说道，第四次工业革命的了解前进可以构建供给外侧和市场需求外侧的有效地接入，消费者可以通过互联网参予设计，追踪整个生产工程进度，而且普遍、动态参予生产和价值建构的全过程，促成制造业由大规模批量生产改向大规模自定义化生产，进而通过合乎消费者市场需求的个性化、自定义化、精细化生产和服务，解决问题生产能力不足的问题。　　他回应，构建确实的智能生产，充分发挥数据的价值，转变的不只是企业的内部管理、生产流程、设计工艺等问题，还能解决问题供给外侧、市场需求外侧两方有效地接入的困境。来自市场需求外侧比较对外开放的个性化、自定义化拒绝，消费者个体的嗜好、不道德等数据，不会推展数据比较堵塞的供给外侧再次发生转变。

基于市场需求外侧比较对外开放的数据，我们能分析甚至建构出有更加多消费者市场需求，进而将这些数据联通并对系统到供给外侧的生产、研发过程中。在这样的模式下，供给侧改革的动力，是由市场需求侧来获取的。　　另一方面，我们还可以通过数据解决问题供给外侧标准化与市场需求外侧个性化之间的对立。

孙丕恕说道，生产方面的供给外侧是标准生产、标准作业、标准流程，而市场需求外侧是个性化、自定义简化的。解决问题这个对立，还是要靠数据。传统的生产环境里，个性化的市场需求要先回传遍生产的最前端展开分析，然后再行根据指令和决策依序起到于后端必须转变的环节中。

这种模式下生产出来的个性化产品成本低、制作周期长、产品价格也不会比较便宜。在智能生产环境下，个性化、自定义简化的市场需求将通过数据，以智能化的手段引入并起到在生产线的各个流程上，这是过去线性流程无法符合的。

　　孙丕恕指出，切断供给外侧和市场需求外侧的数据，不仅意味著供给外侧需要捕捉并联通市场需求外侧的数据，更加意味著要用市场需求外侧的数据去指导和引导供给外侧的行动。让数据的交流变为企业的较慢行动，以达成协议客户的希望，智能化地驱动产业升级，构建供给外侧和市场需求外侧的接入。

从商业模式的看作，智能生产不会逐步构建全面服务化，由大规模生产改向大规模自定义，构建消费者赋能，交付给出有更佳的用户体验。　　未来未来将会构建数据社会化　　孙丕恕回应，只不过要构建智能生产，技术、设备都不是问题，关键是人的思维。

数据简化的新思维是要把数据看作核心资产，而不是流程上产生出来的一个产物。对于企业来说，要超越传统的观念，主动以数据简化的新思维，用数据本身去驱动弹性的、随需而变的生产模式、商业模式、创意模式，这样才是已完成了向智能化转型的过程。

　　我们经历过自动化时代，也正在已完成信息化阶段。现在，我们于是以转入一个数据简化的时代，一个智能化的时代。我们明确提出一个数据社会化的概念，全社会都会在数据简化的形态下转入更加智慧、高效和不断创新的运营状态。

孙丕恕说道，制造业是驱动整个社会步入数据社会化时代的一个十分最重要的行业，甚至可以说道是基础行业。制造业的智能化需要加快整个社会转入智能化的进程，让每个人可以公开发表和共享的不道德、观点和市场需求等信息，需要以数据的形式被动态收录于和分析，每一个个体都会产生综合的数据源，沦为代表个人在数据世界的价值。

　　孙丕恕指出，这也正是未来构建数据社会化的状态，某种程度是人与人之间的交流，人与环境的对话、人与商业的组织产生的交互和互相交换，都会以数据的形式产生适当的价值。基于信息技术对数据价值的挖出，商业机构对个人和市场需求的精准做到和动态生产量将沦为有可能、个性化、自定义简化的服务和产品，沦为商业竞争的基本模式，所有的商业机构都可以为每个个人建构独有的服务和产品体验。在这个过程中，政府和社会机构将沦为数据资源的确保者和均衡者，让数据的价值确实需要在全社会获得获释。

　　在发展数据简化的过程中，孙丕恕指出，云计算、大数据、物联网行业将获得蓬勃发展的大好机会；机械制造、服装、电器等传统制造业将步入新的慢发展期，其潜在市场之极大，无法估量。

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