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據統計，去年年底我國網民數量到了6.32億人，接入智能終端有7億臺，微博用戶12億個，微信用戶有4億~6個億，支付寶用戶3億，網易+搜狐新聞客戶端1億，網絡經濟占GDP的份額4.4%。同時，百度每天有50億次搜索量。面對如此龐大的數據資源，中科院大學經濟與管理學院教授、中國創業創新聯合會理事長呂本富認為，這些數據支撐兩化深度融合，數據從消費者這一端，正在向生產領域轉移，驅動了數據平臺的產生。 互聯網+將成為連接經營環節的工具 呂本富指出，互聯網+發展有三個階段：第一階段是網絡化，或者是連接人和物，連入互聯網。這個連接產生了網絡效應改變了信息不對稱。第二是數字化，這些設備和這些人在數據空間中，在網絡空間中會產生大量的數據，這些原始的數據通過“清洗”變成了信息，就可以帶來精準的預測。第三，當社會對這些數據的規律掌握以后，就可以把這些規律和智能設備和各種各樣的設備連在一起，這也被稱之為賦予數據處理的能力，即進入到了智能化階段。最高級的智能化，人腦和機器可以連接，可以提高知識生產和傳遞效率。這三個階段是互聯網+發展的聯系過程，就是這些工具與經營環節進行連接。 連接的內容有兩個方面，就是把人和物連接進去。所實現的第一個效果是把過去的“360行”變成“3600行”。因為互聯網+人+物的連接完成以后，會把行業進行再分解。像過去出租車行業，現在就是分成了順風車、快車、出租車等。互聯網連接的第二個效應是聚合，它把過去一些分散的市場聚合成一個市場，使得這個市場能夠存在。通過互聯網的聚合，把某種需求變成一個特定的市場，而過去這個市場是不存在的，所以連接是兩個效應，一個是分解，一個是聚合，使得行業發展誕生出過去很多沒有的市場。 大數據支撐企業的經營決策 互聯網+的第二個階段是大數據。數據化來源于兩個動力，一個動力是智能設備，也就是兩化融合深度與工業大數據。工業大數據來自于各種各樣的智能工具。數據化的第二個動力，來自于社會交往的平臺，如各種各樣的碎片數據、分享數據。根據新摩爾定律：過去18個月產生的數據等于計算機有史以來的總和。或者說網絡空間的數據90%都是近兩年產生的。這個數據經濟的意義在于它是跨界和顛覆的基礎。 如果沒有掌握用戶的行為數據就不好跨界，例如小米進入手機領域，就是因為了解了用戶行為。還有作家轉型導演票房很高，也是因為了解了粉絲的行為，所以跨界和顛覆的基礎就是大數據。隨著大數據平臺的不斷發展，有人預測到2020年，電子商務訂單有10%左右將會由家電下載完成，這就是智能化，這也是互聯網+深層發展的三個階段。 實現互聯網+深層的三個階段還不是目的，在企業經營的過程中，最重要的是決策。能不能提升管理的水平，或者提升整個行業向高端邁進，這與決策是有關系的。 呂本富指出，不同的學派和實踐者對于管理的本質可能有完全迥異的理解，但是都認可決策是管理的本質，而管理最核心的要素是信息的收集與傳遞。決策產生價值，決策的精確性來自于信息對稱的程度，而信息的對稱程度來自于數據的挖掘和數據的梳理。 大數據正在突破企業邊界 不管是來自機器設備的數據，還是來自于社會網絡的數據，如果真能夠實現互聯網+，就能夠在實踐中產生影響。數據第一個過程是梳理成信息，之后就要形成大數據的平臺。在決策之前，僅僅擁有局部數據是沒有用的，一定要把企業內部數據和企業外部的數據兩者聯合起來。企業過去的ERP數據在整個大數據平臺當中的分量大概是15%，另外85%的數據是企業外的數據、環境的數據。 以可口可樂倉儲分配為例，它現在用的不僅僅是企業內部ERP的數據，它要把歐洲國家去年氣象數據全部聯系起來。因為可樂的消費跟天氣的溫度是有關系的，在做了大量歐洲天象的數據和實時天氣變化的存儲之后，再做倉儲。所以大數據平臺的形成或者是兩化融合的深度，已經由內部向企業外部蔓延，正在突破企業邊界。 此外，還有數據的開放性和公共性，因為數據難以從一家公司或者機構、政府部門所獲得，所以必須要產生一個開放的、公共的網絡環境。數據的動態性和及時性也十分重要，對于進口等事項的判斷，65%的數據可能一天之后就沒有價值了，所以數據的動態性非常重要。 有了數據平臺以后，前期的研發、流程、渠道品牌都是在數據驅動的基礎上進行運營。產品的研發、流程的運營、品牌的傳播等都關系到決策問題。開發這個產品是否要上網，在哪個區域投放傳播媒介，最后將哪一群人作為重點客戶，這些都是決策問題。 在研究和利用數據支持之前，首先要把決策研究清楚，決策的區分有兩個方面，一個是可控性，就是當你做完這個決策以后你是不是對最后的結果還有影響。另一個是決策結果的衡量標準，即決策的成功是否與競爭對手有關。 呂本富指出，按照這兩個指標，可以將決策分成四個類型，第一叫判斷型決策，結果是絕對的和其他沒有關系。第二是生產型決策，結果也和自己有關和其他人沒有關系，其中間是可控的。第三是競爭型決策，結果是相對性的，過程是不可控的。第四是開拓型決策，結果是相對性的，在這個過程中可以施加影響。 數據化直接決定企業的行動 大數據、互聯網+形成大數據平臺以后，如何支持企業經常遇到的四類決策？呂本富認為，這需要不同的數據類型，不同的數據平臺支撐。比如對于判斷型決策，這個時候搜索數據和比價算法是最重要的。對于生產型決策，叫做結果尚未形成，中間可以調整，所以這時候是監控數據和激勵算法最重要。第三是競爭型決策，叫規則已經形成，這個時候是監控數據最重要，什么時候先發制人，什么時候后發制人，先發制人是有條件的，后發制人也是有條件的，博弈論的算法最重要，根據雙方的實力不斷調整自己的決策。第四是開拓型決策，目標已經確定，但是確定完之后戰略布局沒有完成，所以這時候就需要戰略布局，怎么做一個更好的戰略布局才能達到一個目標。最重要的是需要搜索數據和監控數據，要把信息盡量搜索全，同時把過程盡量描述的比較清晰。 呂本富指出，數據改變企業的戰略，過去靜態的五類模型分析已經不太適合了，所以產生了新的五類模型。第一是有沒有信號優勢，企業能夠察覺捕捉破解預示變化的信號并及時應變。第二是試錯優勢或者是迭代優勢，現在做互聯網都說迭代式開發，通過持續、大量、低成本的試驗和創新的機制，來尋找適合自己的路。第三是組織優勢，領導力、組織框架、人才儲備的彈性和活力，現在企業的組織結構是不是適應現在互聯網+時代。比如很多企業做互聯網轉型的時候，提倡內部創業，提倡小微團隊，一系列的組織變革都在進行。第四是系統優勢，管理并塑造多元業務系統形成生態，并保持其活力。諾基亞以單個產品向蘋果的生態系統挑戰注定要失敗。第五是社會優勢，企業發展的目標與社會發展方向和社會責任相結合。它要有利于做口碑傳播，反過來如果你的價值觀有問題，企業的行為和大的社會方向不一致，也會有極大的負面影響，所以這是新的五類模型。 如果利用數據能夠支撐決策，使企業改變了新的競爭戰略，那么信息化就邁向了數據化的時代，由IT邁向DT，實現由追求效率向追求結果轉變。信息化僅為管理決策提供參考價值，而數據化能夠直接決定企業的行動。信息化只是簡單的使用IT技術和數據提高企業運營效率，而數據化階段要求數據成為產品生產和運營的核心原材料，從而實現產品和供應鏈增值。 ●相關分析 決定企業的速度和高度 大數據將成為企業發展新動力 在不久的未來，數據資源將成為企業發展的新型動力源。數據分析系統是企業騰飛的動力系統，數據驅動將是企業轉型的本質和靈魂，并決定了企業的速度和高度。 SAP硅谷創新中心數據科學家、首席專家鄔學寧，借用愛因斯坦視角指出，數據爆炸比核爆炸還要厲害。核爆炸是一次性的，數據爆炸是每三年翻兩倍，這是永恒的持續不斷的核爆炸。 信息將完全控制物質世界 鄔學寧指出，人類社會在過去兩百年當中發生的變化可能超過以前幾十萬年的變化。接下去七年將發生20世紀100年的變化，這個變化速度還會不斷加快，如果用線性的歷史觀來衡量未來的話幾乎都是錯的。所以人類社會正在面臨一個大的范式轉移，就是從決定論轉到概率論。 社會范式的轉移是類似的，就是在科學界一百年前發生的東西在日常生活當中發生了。現在是從一個物理世界往信息世界、往數據世界轉移的過程當中，工業4.0的核心是數據信息和物理世界二者的融合。 鄔學寧指出，回顧四次工業革命的發展歷程，第一次工業革命是瓦特蒸汽機，但是瓦特并不是發明了蒸汽機，只是蒸汽機的改良者。在他之前一兩百年就有其他蒸汽機。原來蒸汽機轉的時候如果不斷地加熱，速度會越來越快，容易發生一些爆炸事故。瓦特的改良在于在蒸汽機上面加了一個測速器，轉的速度越快，離心的小錘會把閥門關閉。現在到了第四次工業革命，可以理解成是工業4.0或者是中國制造2025，其核心是信息對物質世界的完全控制，也可能理解為信息世界和物理世界、數據世界的完全融合。 大數據是所有智能的來源 工業4.0的核心是智能制造，智能來源于哪里？就是大數據，大數據是所有智能的來源。互聯網經濟發展經歷了三個階段：第一個階段是把所有服務器連接起來；第二階段是現在正在發生的社交互聯網、移動互聯網，把所有人都連起來；第三階段就是把全世界所有的物都連起來。在物與人，設備和人、產品和人之間建立無所不在的連接關系，被稱之為萬物互聯，但是萬物互聯之后是什么？現在可以用一種“地球腦”來比喻人類的社會。如電影里面提到的“天網”，物聯網相當于眼睛、鼻子這些感官，云計算相當于大腦的記憶，人類記住很多事情都放在云計算里。大數據是神經中樞，可以幫助人類進行決策。管理的本質在于決策，大數據是幫助人類在戰略戰術層面來優化決策。所以可以用一個人的大腦來比喻現在世界正在發生的變化。 十年前，英國一名統計學家就講過數據是新的石油，但更像是原油需要加工，沒有加工過的數據是不能用的。所以在第四次工業革命到來的時候，數據就像以前的石油一樣重要。有專家提出大數據不是礦藏，而是一種新經濟的土壤，是未來智能社會的土壤。未來所有行業數據化的過程都離不開大數據。最近還有一種提法是大數據是新的貨幣，將來大數據是可以交易的，所以數據不僅是石油，是土壤，還會是貨幣。 以美國哈雷戴維森為例，這家企業在2008年的時候瀕臨破產，通過定制化滿足客戶需求改造，使得這家在紐約邊上一個新的工廠里，每89秒便可下線一輛個性化定制的摩托車。企業的股價在過去五年里翻了7倍。這家企業數據的收集是無所不在的，包括生產過程中的數據，企業甚至收集到每個排風扇的轉速，來分析這個速度和產品的質量會不會有什么關系。 大數據不再是大企業的專利，小企業也可以用。“智慧啤酒”是一個創業公司，非常小的公司。他做的事情是在啤酒的橡皮管裝傳感器，這是放在酒吧里的。根據測算，在酒吧里22%的啤酒是被浪費掉的。現在使用云平臺把每一滴啤酒進行了收集，并且啤酒對保鮮要求比較高，鮮啤酒只有四天的保質期，不僅對酒吧來說可以很好地節約啤酒，對于啤酒的生產商也非常重要，原來搞不清楚哪種啤酒銷量怎么樣，現在可以知道各個品種在每個渠道上的銷量，可以更好地制定啤酒生產計劃來優化它的生產。 工業4.0另外一個非常重要的點就是大規模的個性化，通過大數據實現大規模的數據化。 ebay相當于美國版的阿里巴巴，一年的銷售額交易額超過全球三分之一國家的GDP。這家企業的CIO認為，他跟美聯儲主席的作用差不多。美聯儲主席通過調整利率來影響美國甚至全世界的利率，他可以通過調整政策來影響生態系統經濟的狀況。 鄔學寧指出，現在企業在大數據過程當中主要面臨兩大挑戰，第一個挑戰是對現有的數據利用不夠充分，通過對美國排名前1000個公司進行分析，發現目前企業對于數據的利用只有10%左右，第二是在物聯網時代，新類型的數據呼嘯而來，像物聯網傳感器數據，有特別多非結構化的數據，現在零售行業開始捕捉消費者的表情，看到這個產品是激動還是沮喪，抑或開心，所以對企業來說處理的難度非常大。最大的挑戰是沒有發揮集合洞見的威力，大數據的大，不僅僅是體積大，更重要的是維度高。數據收集與數據分析涉及到決策周期，隨著時間的消逝，決策的價值在下降。所以企業需要縮短數據收集、數據分析和決策的周期，這樣才能提升正確決策的價值。 ●相關報道 徐工：“中國制造2025”下的量化融合之路 近年來徐工正在轉型，嘗試著用信息技術和工業技術兩個技術的融合來產生更好的效益。對此，徐工信息化公司總經理張啟亮指出，《中國制造2025》的整個核心觀念是創新驅動智能轉型、網絡化、數字化和智能化。網絡化和數字化離不開信息技術的誕生，包括物聯網技術，包括大數據的分析。 在《中國制造2025》頒布以后，徐工著力于圍繞著集團目標和制造2025的戰略匹配展開各項工作。首先是企業的愿景，包括目標、舉措、項目的支持，徐工對其做了梳理和分析，對原有的生產線、產品及一系列的內容進行了改進和創新。其次是戰略，包括智能工廠、商業模式，包括互聯網的支柱，產品的智能化，后續的在線檢測，在線檢測也是物聯網技術和傳感技術在大批量工程機械生產方面的應用。 很多的企業現在處在不同的階段，有的還沒有集成，有的還沒有進行融合。徐工也是經歷了很多階段，從1985年到現在，從破冰、快速發展到整體提升。目前徐工兩化融合管理體系基本是圍繞著公司的戰略優勢，包括新興能力這條主線進行打造的。打造的過程中包括了組織，包括了技術，包括了業務流程，包括了一些改進。技術里包括了大數據的技術，包括了物聯網的技術。 針對《中國制造2025》，徐工仔細分解了企業的能力，包括汽車制造的能力，數字化營銷和快速響應市場的能力，這些能力離不開大數據的分析。如數字化的營銷，徐工全球所有設備的開工率都能夠掌握，通過設備的開工率可以看到每個區域經濟的變化。現在企業的數據直接對著國家統計局，特別是中國的經濟數據。現在，徐工可以把工程機械兩小時以上開工的設備進行統計，統計了之后可以根據工程實施，對GDP變化走勢做出判斷。以徐工的經驗，兩化融合應該結合企業自身的實際情況逐步實施，不能隨波逐流，無論是工業4.0還是互聯網+，不能一哄而上，都去做，倘若所有的基礎都不具備的話，實施起來是很難的。 張啟亮指出，商業智能化的發展，如果沒有企業模型的話是很難實現的。現在徐工集團所有的預算都在系統上，2015年做的預算如果和實際超過5%，系統會自動報警，包括平常的一些費用報銷，以及整個控制中心。研發方面，在全球布局，包括德國、美國、波蘭，包括一些采購、制造。還包括營銷服務，營銷服務的重點是物聯網平臺，目前徐工所有設備都會加一個黑匣子，這個產品生產出來以后一直跟蹤，除非這個產品報廢，企業把整個產品的位置信息，包括發動機的轉速，包括油壓都進行了管理。 徐工現在又增加了一些新的嘗試，比如工程機械可以分期付款。原來一些客戶逾期不還很難處理，現在有了互聯網這個平臺，有了物聯網技術，假設你買徐工的設備，今天到期不還的話，明天你設備的使用率就會變為80%。如一輛車200馬力，變化后只能跑160馬力，再踩油門也沒有用。如果第二天仍不付錢，能力降低到50%。第三天如果再不還的話，就降到20%。后期再不還，整臺車就鎖死了，管理風險非常有效，所以物聯網技術對未來商業模式，對未來產品的競爭力提供了非常有效的手段。 當前，徐工要在國際市場上布局，先要在國內試點生產線的快速復制模式，這種生產線不是傳統的生產線，人越少越好，而不是傳統手工的方式。包括AGV轉運、全自動焊接，通過生產計劃自動傳到各個位置。還有線性化的裝備，對工程機械生產帶來非常大的變化。原來工程機械是以庫存為生產模式的組織方式，如果現在都是單元化生產的話，將會逐漸走向非常柔性的、非常個性化的生產。包括一些新系統的應用，包括產品生命周期的管理。 徐工把整個研發，從數字化的設計、集成化、網絡化到虛擬化全部進行了改造，分三期來建設，包括三維工藝、模塊化，還有全球設計的規范，為智能制造打下了一個非常堅實的數據基礎。如果一家企業的產品前期不能實現數字化，后續的生產、銷售，包括其他的服務都是很難的。 生產模式的數字化和智能化給徐工帶來很多收益，設計周期降低20%，產品數據的準確率，包括生產計劃周期，包括市場響應能力，市場響應能力提高了很多，基本上兩周或者一周就可以產生出大型的設備。 未來徐工整體的智能化整體解決方案主要包括七個方面：決策的智能化、工藝設計的信息化、物流轉運自動化、生產制造柔性化、質量控制全程化、生產管理可視化、控制調度集中化，這都是未來制造業要努力的幾個方向。 
●大數據作為國家間、企業間的競爭焦點，正在引發深刻的技術與商業變革，在我國經濟轉型發展中釋放出令人欣喜的新動能。目前我國大數據的發展依然任重道遠，還有不少問題需要面對和破解。圖為今年5月在貴陽舉行的國際大數據產業博覽會外景一角。 |
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