導讀：進入“萬物智聯”時代，變革和創新成為製造業的中心詞。變革體現在製造業全生命周期，創新貫穿於設計、生產
、供應鏈
、研發、營銷、服務等各個環節。

“第四次工業革命”以物聯網、大數據、人工智能、3D打印、區塊鏈、生物技術等為驅動，正以難以置信的速度改造世界。隨著5G到來，互聯網進化為智聯網
，升維後的新形態可稱之為“萬物智聯”。

進入“萬物智聯”的數字經濟時代

，變革和創新成為製造業的中心詞。變革體現在製造業全生命周期，創新貫穿於設計

、生產
、供應鏈、研發
、營銷
、服務等各個環節。

yuchuantongshengchanyaosuxiangbi
，dashujushiweilaizhizaoyejuzuqingzhongdexinshengchanyaosu


，congdaguimodingzhidaozhinenghuafuwu，qiyingyongjiyingxiangwuyuanfujie。zhuazhuzhelunxinjiyu，zhongguozhizaoyejiangdayoukewei。

設計環節——大規模定製

大規模定製不僅追求低成本、高效率，還要兼顧高質量和個性化

，這在傳統工業社會是難以想象的。其要義在於以滿足客戶需求為核心，創造出一係列運作模式、技術支持
、銷售方式、反應機製。這將會給企業的組織和運營帶來衝擊與困擾，企業生產、服務和銷售環節都需要隨之轉變。

如果說在工業化條件下

，大規模定製的思想對絕大多數企業而言都無以落地
，而在大數據條件下，“一切皆有可能”就有了現實基礎。

大數據是製造業大規模定製的關鍵，其應用包括數據采集、數據管理
、訂單管理、智能化製造、定製平台等。當定製數據達到一定量級，通過對這些數據的挖掘、分析，能夠實現精準匹配、營銷推送
、流行預測等更高級的功能
，可以幫助製造企業降低物流和庫存成本
，增加產品的用戶匹配度，減少生產資源投入的風險。

案例1：英沃電梯的C2M電梯個性化定製智能平台

隨著行業競爭不斷加劇
，電梯市場不斷走向客戶定製化、交貨期短及產品多樣化的柔性生產模式，管理難度大。

英沃C2M電梯個性化定製智能平台采用流量分成模式、雲計算和物聯網方法

，實現從報價、設計
、製造、服務全流程的智能化、自動化
、數據化
、網絡化處理
，完成麵向終端客戶的個性化定製生產和服務
；引入數字化工廠智能製造的解決方案
，借助信息化和數字化技術
，利用集成、仿真、分析、控製等手段，通過ERP係統與二維和三維仿真係統
、PLM係統、MES係統、SCM係統、數控加工中心等係統的集成
，實現製造過程的自動化和智能化；通過持續的數據積累，形成研發
、生產、質量、服務、運營大數據，構建電梯行業數據中心
，最終實現企業研發設計協同化、生產管控集成化、購銷經營平台化
、製造服務網絡化。

當前，包括英沃電梯、青島酷特在內的眾多企業正在積極謀求智能化轉型，擁抱如潮而至的大數據時代，而這對傳統製造業提出了更高的要求。

製造企業滿足消費者個性化需求，一方麵，在生產端要提高供給能力，提供多樣性的產品或服務滿足消費者個性偏好；另一方麵
，在需求端要通過互聯網了解消費者個性化定製需求。

由(you)於(yu)消(xiao)費(fei)者(zhe)眾(zhong)多(duo)，需(xu)求(qiu)各(ge)不(bu)相(xiang)同(tong)，而(er)需(xu)求(qiu)又(you)處(chu)於(yu)無(wu)時(shi)無(wu)刻(ke)的(de)變(bian)化(hua)中(zhong)，由(you)此(ci)構(gou)成(cheng)了(le)產(chan)品(pin)需(xu)求(qiu)的(de)大(da)數(shu)據(ju)。製(zhi)造(zao)企(qi)業(ye)對(dui)這(zhe)些(xie)數(shu)據(ju)進(jin)行(xing)處(chu)理(li)，進(jin)而(er)傳(chuan)遞(di)給(gei)智(zhi)能(neng)設(she)備(bei)，完(wan)成(cheng)數(shu)據(ju)挖(wa)掘(jue)
、設備調整、原材料準備等步驟，最終生產出符合個性化需求的定製產品。

生產環節——智能製造

智能製造是“中國製造2025”最重要目標之一，其實現基礎是大數據，實現途徑是CPS係統。CPS（信息物理係統）的概念最早在美國被提出

，被看作是新一代技術革命的突破點。與此同時

，在德國工業4.0中
，CPS也被視為生產係統中的核心技術。

CPS不是一個簡單的技術，而是一個架構和流程清晰的技術體係。作為工業大數據分析中智能製造的重中之重
，CPS係統讓工業融入互聯網之中，一是將產品接入互聯網，實現製造企業生產的產品智慧化
，具體體現如智能家居設備
、智能工業設備，實現在互聯網上的數據傳輸；二是將企業接入互聯網
，加速企業的網絡化、智能化改造進程。

目前，大數據已成為智慧製造雲或者智能製造係統建設和運營的戰略資源
，也是智慧製造雲實現智慧化的重要基礎。

從技術來看
，基於大數據的智慧製造係統具備多元複合模態
，具有高度實時性和不確定性等特征；從應用來看
，智慧製造雲大數據的價值在於：通過采集管理分析服務

，能夠精準
、高效、智能地促進雲製造的智慧化，實現產品+服務為主導、隨時隨地、隨需的個性化和社會化製造，進而提升企業競爭力。

供應鏈環節——優化與提速

隨(sui)著(zhe)供(gong)應(ying)鏈(lian)複(fu)雜(za)程(cheng)度(du)的(de)不(bu)斷(duan)提(ti)高(gao)，企(qi)業(ye)對(dui)於(yu)更(geng)有(you)效(xiao)率(lv)的(de)供(gong)應(ying)鏈(lian)管(guan)理(li)方(fang)式(shi)的(de)需(xu)求(qiu)也(ye)隨(sui)之(zhi)增(zeng)長(chang)
，大(da)數(shu)據(ju)的(de)出(chu)現(xian)則(ze)使(shi)供(gong)應(ying)鏈(lian)全(quan)局(ju)優(you)化(hua)成(cheng)為(wei)可(ke)能(neng)。

大數據優化供應鏈的核心在於精準的需求預測。在大數據支持下
，通過對供應鏈上海量數據的搜集
、分析，不僅可以勾勒出包括消費習慣、消(xiao)費(fei)能(neng)力(li)等(deng)維(wei)度(du)的(de)用(yong)戶(hu)畫(hua)像(xiang)
，反(fan)映(ying)出(chu)市(shi)場(chang)的(de)真(zhen)實(shi)需(xu)求(qiu)，又(you)能(neng)夠(gou)使(shi)物(wu)流(liu)企(qi)業(ye)依(yi)據(ju)數(shu)據(ju)分(fen)析(xi)結(jie)果(guo)
，了(le)解(jie)供(gong)應(ying)鏈(lian)每(mei)個(ge)環(huan)節(jie)的(de)運(yun)作(zuo)情(qing)況(kuang)
，從(cong)而(er)找(zhao)出(chu)業(ye)務(wu)贏(ying)利(li)點(dian)或(huo)低(di)效(xiao)率(lv)的(de)地(di)方(fang)
，然(ran)後(hou)有(you)針(zhen)對(dui)性(xing)地(di)進(jin)行(xing)業(ye)務(wu)調(tiao)整(zheng)，優(you)化(hua)資(zi)源(yuan)配(pei)置(zhi)
，以(yi)提(ti)升(sheng)供(gong)應(ying)鏈(lian)的(de)協(xie)同(tong)效(xiao)應(ying)，實(shi)現(xian)效(xiao)率(lv)和(he)利(li)潤(run)的(de)最(zui)大(da)化(hua)。

大數據在供應鏈環節的應用主要有供應鏈配送體係優化和用戶需求快速響應。

供應鏈配送體係優化，即通過RFID等產品電子標簽技術、物聯網技術以及移動互聯網技術，幫助製造企業獲得完整的產品供應鏈的大數據。利用銷售數據、產品的傳感器數據和出自供應商數據庫的數據，製造企業可準確分析和預測全球不同區域的需求，從而提高配送和倉儲效能；利用產品中傳感器所產生的數據
，分析產品故障部分
，確認配件需求，可預測何處、何時需要零配件。這將極大地提高產品的時效性，減少庫存，優化供應鏈。

用yong戶hu需xu求qiu快kuai速su響xiang應ying，即ji利li用yong先xian進jin的de數shu據ju分fen析xi和he預yu測ce工gong具ju
，預yu測ce與yu分fen析xi實shi時shi需xu求qiu，增zeng強qiang商shang業ye運yun營ying及ji用yong戶hu體ti驗yan。例li如ru，京jing東dong運yun用yong大da數shu據ju提ti前qian分fen析xi和he預yu測ce各ge地di商shang品pin需xu求qiu量liang，從cong而er提ti前qian配pei貨huo，提ti高gao配pei送song、倉儲和投遞效能，保證了到貨及時的客戶體驗。

案例2：McKesson的動態供應鏈

美國最大的醫藥貿易商McKesson公司將先進的分析能力融合到每天處理200萬個訂單的供應鏈業務中，並且監督超過80億美元的存貨。對於在途存貨的管理，McKesson開發了一種供應鏈模型
，它根據產品線
、運輸費用甚至碳排放量提供了極為準確的維護成本視圖。這些詳細信息使公司能夠更加真實地了解任意時間點的運營情況。

McKesson利(li)用(yong)先(xian)進(jin)分(fen)析(xi)技(ji)術(shu)的(de)另(ling)一(yi)個(ge)領(ling)域(yu)是(shi)對(dui)配(pei)送(song)中(zhong)心(xin)內(nei)的(de)物(wu)理(li)存(cun)貨(huo)配(pei)置(zhi)進(jin)行(xing)模(mo)擬(ni)和(he)自(zi)動(dong)化(hua)處(chu)理(li)。評(ping)估(gu)政(zheng)策(ce)和(he)供(gong)應(ying)鏈(lian)變(bian)化(hua)的(de)能(neng)力(li)幫(bang)助(zhu)公(gong)司(si)增(zeng)強(qiang)了(le)對(dui)客(ke)戶(hu)的(de)響(xiang)應(ying)能(neng)力(li)
，同(tong)時(shi)減(jian)少(shao)了(le)流(liu)動(dong)資(zi)金(jin)。供(gong)應(ying)鏈(lian)轉(zhuan)型(xing)使(shi)McKesson公司節省了超過1億美元的流動資金。

研發環節——協同創新

除了設計
、生產、供gong應ying鏈lian環huan節jie，大da數shu據ju及ji其qi相xiang關guan應ying用yong的de觸chu角jiao同tong樣yang也ye延yan伸shen到dao了le企qi業ye的de研yan發fa環huan節jie。大da數shu據ju助zhu力li研yan發fa環huan節jie實shi現xian協xie同tong創chuang新xin
，從cong應ying用yong場chang景jing來lai看kan主zhu要yao通tong過guo以yi下xia三san種zhong方fang式shi：

一(yi)是(shi)數(shu)據(ju)整(zheng)合(he)。海(hai)量(liang)數(shu)據(ju)是(shi)建(jian)立(li)高(gao)附(fu)加(jia)值(zhi)的(de)數(shu)據(ju)分(fen)析(xi)能(neng)力(li)的(de)基(ji)礎(chu)，大(da)數(shu)據(ju)技(ji)術(shu)使(shi)端(duan)對(dui)端(duan)數(shu)據(ju)整(zheng)合(he)更(geng)有(you)效(xiao)，並(bing)精(jing)確(que)關(guan)聯(lian)性(xing)質(zhi)完(wan)全(quan)不(bu)同(tong)的(de)數(shu)據(ju)，包(bao)括(kuo)內(nei)部(bu)數(shu)據(ju)、外部數據、公開數據和自有數據。

二(er)是(shi)內(nei)外(wai)協(xie)作(zuo)。許(xu)多(duo)製(zhi)造(zao)企(qi)業(ye)的(de)研(yan)發(fa)部(bu)門(men)保(bao)持(chi)著(zhe)高(gao)度(du)的(de)封(feng)閉(bi)性(xing)
，而(er)大(da)數(shu)據(ju)打(da)破(po)了(le)內(nei)部(bu)各(ge)部(bu)門(men)之(zhi)間(jian)的(de)信(xin)息(xi)壁(bi)壘(lei)，加(jia)強(qiang)了(le)企(qi)業(ye)與(yu)外(wai)部(bu)合(he)作(zuo)夥(huo)伴(ban)的(de)協(xie)作(zuo)。

三是決策支持。大數據可以代替人進行較為複雜的決策，如項目的分析、商業開發機會、預測等決策都可以借助大數據快速做出。

營銷環節——精準推送

營銷無疑是受大數據潮流影響最大的行業之一。美國Adobe公司對1000名營銷從業者的調研顯示，2010年以來，短短幾年的變化要比過去50年還大。最近幾年，搜索營銷、程序化購買等技術已經滲透到互聯網生活的每一個角落，其發展速度之快令人咂舌。

在製造業領域
，利用大數據，可以分區域實現對市場波動、宏觀經濟、氣象條件
、營銷活動、季節周期等多種數據進行融合分析，對產品需求
、產品價格等進行定量預測。同時

，可結合用戶對產品當前使用的工況數據，對零部件壞損進行預判，進而對零部件庫存進行準確調整。

此外
，通過對智能產品和互聯網數據的采集，針對用戶使用行為、偏好、負麵評價進行精準分析，有助於對客戶群體進行分類畫像，可在營銷策略、渠道選擇等環節提高產品的滲透率。

更重要的是
，可結合用戶分群實現產品的個性化設計與精準定位，即針對不同群體
，對用戶精準畫像、精準推送等
，實現產品從設計到交易的完整營銷環節精準化。

服務環節——運維與預測

運維服務是提升用戶體驗的關鍵環節，也是製造業產業鏈中高附加值的環節


，對製造業升級轉型同樣至關重要。

目mu前qian大da部bu分fen運yun維wei工gong具ju僅jin能neng呈cheng現xian故gu障zhang，並bing不bu能neng有you效xiao找zhao出chu和he分fen析xi原yuan因yin，或huo者zhe隻zhi能neng提ti供gong單dan個ge子zi係xi統tong的de解jie決jue建jian議yi，真zhen正zheng排pai除chu故gu障zhang需xu要yao人ren工gong參can與yu。而er借jie助zhu大da數shu據ju
，一yi方fang麵mian可ke利li用yong海hai量liang數shu據ju庫ku對dui信xin息xi、數據、資源、終端進行關聯分析，包括觸發智能終端進行數據搜集、自動查找故障根節點；另一方麵還可以對問題分類統計，為運維人員和客戶中心提供及時的分析數據。

chulegengshiyongdezhinengfenxi，jiezhudashujudejiqixuexijishu
，tongguocongshujuzhongshulichujuyouguilvxingdeshijianmoxing，jinerduiweilaibuquedingxingshijianjinxingyouxiaoyuce。

此外，大數據可以實現主動運維。通過數據深度挖掘和離線分析，運維由傳統事件驅動向業務質量驅動轉變，最終實現自動的自我修複、優化配置，解決潛在的網絡故障，保障基礎設施的健康與質量。

發現與啟示

第一
，大數據成為未來製造業不可或缺的生產要素。

目前實體經濟之所以利潤薄、效率低

，一方麵
，很大程度上是由於製造業傳統生產要素（勞動力、資金
、土地
、能源原材料
、物流等）供應增長受限導致成本居高不下；另一方麵，整體營商環境等外部交易成本較高也強化了傳統動能減弱趨勢，迫切需要生產要素升級與革新。

對企業而言

，大規模運用大數據能放大生產力乘數

，加速流程再造

、降低運營成本、提升生產效率；對dui政zheng府fu而er言yan，運yun用yong大da數shu據ju構gou建jian信xin息xi共gong享xiang和he信xin用yong體ti係xi可ke望wang改gai善shan營ying商shang環huan境jing
，幫bang助zhu企qi業ye進jin一yi步bu實shi現xian降jiang本ben增zeng效xiao和he效xiao率lv提ti升sheng。在zai實shi踐jian中zhong，不bu少shao企qi業ye率lv先xian分fen享xiang到dao了le大da數shu據ju等deng新xin生sheng產chan要yao素su帶dai來lai的de紅hong利li。

第二，大數據為發展新經濟培育新動能提供基礎性應用。

基於大數據應用
，以智能生產、智慧服務等為特色的智能化製造服務企業脫穎而出，製造業與服務業融合步伐不斷加快：一是以工業大數據技術體係開發為龍頭的生產性服務帶動製造業發展；二是以工業大數據的智能化服務延伸企業價值鏈，提升市場競爭力；三是以工業大數據等信息服務為代表的製造企業轉型升級成效顯著，從而加速“製造+服務”融合趨勢，助推新舊動能傳導轉換。

第三
，大數據提高產業鏈協同效率並催生組織變革。

從cong微wei觀guan視shi角jiao看kan，大da數shu據ju實shi現xian供gong需xu匹pi配pei
，打da通tong生sheng產chan與yu服fu務wu全quan流liu程cheng，提ti高gao產chan業ye鏈lian協xie同tong效xiao率lv，催cui生sheng內nei部bu生sheng產chan組zu織zhi和he外wai部bu產chan業ye組zu織zhi變bian革ge。隨sui著zhe大da數shu據ju應ying用yong的de日ri益yi深shen入ru，智zhi能neng化hua生sheng產chan
、網絡協同、個性化定製等多種服務化延伸模式日漸清晰，呈現研發設計協同化
、生產管控集成化
、購銷經營平台化、製造服務網絡化等態勢
，帶動製造業技術進步、效率提升與組織變革，加快產業迭代興替。

第四
，大數據成為引領高質量發展和創新驅動的新興力量。

進入新時代
，通過“大數據+智能製造”“大數據+智能終端”“大數據+現代物流”等新業態、新模式，助推產業、chanpinxiangjiazhilianzhonggaoduanyuesheng。jiaqiangdashujuzaizhongdianxingyehelingyudeyingyong
，cujindashujuyinlingdezhinengchanyefazhan，dazaojuyoujingzhenglidechanyejiqun
，tuidongzhinengjishuzhuanhuayingyonghechanpinchuangxin
，jiasuzhizaoyexiangshuzihua
、網絡化、智能化發展，提高全要素生產率、產品附加值和市場占有率。

此外，在“萬物智聯”的數字經濟時代，強化大數據在政務體係的應用，推進跨領域、跨平台

、跨部門的數據共享，可提升政府決策科學化、公共服務高效化、治理能力現代化水平，進一步改善營商環境及生態環境，更好地服務民生及社會事業。

（作者朱敏是國務院發展研究中心新經濟專家、中國社會科學院經濟學博士
、北京智石經濟研究院執行院長。本文榮獲由中國企業改革與發展研究會組織評選的國家級獎項——“2018中國企業改革發展優秀成果”二等獎。）