大数据如何影响传统产业

    关键还在产业本身
    “目前，我国制造业应用大数据的水平并不高。”潘文坦言，大数据从消费端向生产端渗透是一个渐进的过程，此外我国制造业本身各行业之间智能化水平差异较大，这两方面都直接影响到大数据的应用水平。
    “举一个简单的例子，日本工厂的一条生产线有上千个传感器，国内企业则只有几百个。少这么多不是为了省钱，而是因为国内企业不知道还能在哪些地方放传感器。由此可见制造工艺水平越高，对精准操控的要求就越高，对传感器的要求也就越多。”李冠宇说。
    由此可见，大数据要与传统产业更好地融合，关键还在于产业本身的发展和应用。比如，最靠近消费者的服务业把大数据用得最好。“大数据引发了医疗健康革命，基于大数据的在线教育成为发展潮流，大数据切入的线上营销带动线下消费的模式已然成为商业模式成功的典范。”潘文归纳说，服务业成功应用大数据的经验可以总结为3点，一是从过程看，大数据实现了要素间的互联互通和综合集成，借鉴到制造端就是现在大家熟知的信息物理系统。二是从要素看，大数据平台搭建推进了要素的优化整合和高效配置，借鉴到制造端就是工业大数据。三是从决策看，大数据成为精准投放决策的重要支撑，借鉴到制造端就是商业智能。
    “传统产业首先要有融合创新的意识，结合自身业务特点，主动寻找应用创新机会。其次，要加强行业合作和产业链合作，整合形成行业公共信息大平台，这样才有大数据可用。”樊会文说。
    一方面，要重视收集数据资源。要推动信息资源开放、共享，发展用户参与设计、云设计等新兴研发模式，鼓励大企业向中小微企业和创业团队开放平台入口、数据信息、计算能力等资源，提供研发资源。
    另一方面，要打通数据，让数据互联互通起来。要大力发展智能装备，建设智能工厂，实现机器、设备、系统、车间、产品之间的互联互通，企业生产与市场之间的实时信息交互等，努力提升制造全过程的网络化、数字化和智能化水平。
    “更重要的是，以大数据为代表的创新意识和传统产业长期孕育的工匠精神要结合起来，才能让新旧动能融合发展，从而改造提升传统产业，打造中国经济发展的新引擎。”潘文说。
        经济日报·中国经济网记者 黄 鑫

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