通信世界网消息（CWW）2020年10月28日，“2020第三届中国（黄石）工业互联网创新发展大会”在湖北黄石隆重召开。在5G+工业互联网论坛上思迈特软件华中大区总经理张志刚作名为“大数据应用助力工业制造企业构建数字化运营系统”的主题演讲。

   演讲内容如下：

   很感谢中国黄石工业互联网大会的邀请。工业制造加上互联网，再加上5G时代，创造更大的数据，就像给老虎装上翅膀，可以飞起来了。互联网5G加上大数据环境下，怎么样利用大数据的应用，帮助工业企业构建数字化运营体系，帮助企业更好更快更科学的发展。

   我从这四个方面介绍，首先是公司，二是挑战与机遇，二是建设方案，四是落地案例跟大家分享。我们是国内最早，从2000年开始做BI，为企业客户提供一站式商业智能解决方案，包括企业报表、自助BI等。重点讲讲工业制造典型客户，我们用Smart BI实现企业的数字化转型。在大数据背景下，我们进入互联网时代，加上现在的5G，BI在生态圈里面，刚才各位专家提到了基础服务、技术厂商支持和数据提供。这样的大环境下做应用支撑，我们的数据量是体现了，但是如何利用数据做针对性分析，这就是大数据应用来完成的工作。技术中台，数据存取、数据建模，如何把数据变得更有价值，包括数据挖掘、分析预测、质量评估，在技术上没有问题。在业务层面讲，产销、质量、客户分析、财务分析、降本、风险等。整合工业制造面临着技术和业务两大问题。

   现代大数据时代下，如何解决中台问题，对业务进行扩展呢？所有都是在生态平台圈里面，像今天的大会一样，我们是达到了生态平台圈，里面有技术服务商，有硬件、设备、存储、5G网络，我们必须达成战略合作，这是战略合作商，通过这些战略合作实现整个数字化运营生态圈。

   我们面对的挑战是，互联网经济，市场就存在下行压力的情况下，行业竞争非常巨大。另外，面临各种成本，不管是人力物力成本的上升，如何用科学管理方法降本增效。第三，我们如何通过科学化管理提升产品的质量，如何实现节能降耗。第四，人才如何匹配企业的发展，不得不进行数字化转型，转化为产能以后才可以扶持企业更好发展，解决现在面临外部环境挑战，是挑战的问题，更是机遇的问题。

   大数据跟智能制造有什么关联关系呢？我们在生产制造过程中肯定会遇到各种各样的问题，怎么样把问题用数据的形式描述清楚，就形成了数字资产。我们将数据资产建模分析整理出来形成知识，那就是知识模型，来解决我们之前遇到的问题。对于工业制造圈来说就是进步。这样循环的过程中，就会把问题变成数据，数据变成知识，知识变成新的模型，模型来反馈给问题，这样问题就可以得到解决。

   大数据推动智能制造的方向，我们可见的那些问题直接解决掉，在这个方向过程中既然发现了问题，我们用大数据应用手段把这些问题用知识来描述清楚以后，就可以发现未来面临同样的问题，这样就可以达到了解决不可避免的问题。把这些不可避免的问题提前解决掉，我们进入方向二，模型建模以后可以找到隐藏的问题，就可以帮助我们把不可见的问题解决掉。方向三就是智能工业的方向，用数据终挖掘的新知识，把这些问题重新定义，把原来可能不是问题的问题，在以前观念里面不是问题，但是通过信息革命的发展，发现是存在问题的，又重新定义一次，它就是问题，这就是大数据推动信息革命的前进方向。

   整个企业数字化转型必要性，大数据时代我们有这么多生产制造的数据，我们要对数据进行管理，首先就要求数据质量。数据是真实的，而且利用大数据时代的5G，可以让数据真实、及时性，第一时间拿到企业经营数据，及时做出判断，及时帮我们做出调整，而不是等到一个月或者年报出来以后才反省出现多少问题再来解决，这就是时间很缓慢了。利用这样的大数据应用，可以第一时间反馈出来，可能前一个小时出现的问题，下面一个小时就可以及时做调整和规划，可以及时响应。

   数据运营方面，通过数据不断进行监控，对数据进行运营，可以把企业运营模型更加丰富。风险检测，只有做了风险把控，才可以把行业隐藏的风控点降到最低，保证企业最好平稳进展。关于预测挖掘，这是未来进入5G时代必不可少的方向。通过人工智能对数据进行观点挖掘，而不需要人为进行管控，人肯定会犯错误。利用数据挖掘人工智能学习，包括对于同行业的深度学习，可以发现隐藏的问题。人只了解你这个行业或者只了解你这片地区的情况，但利用大数据可以了解全球的行业情况，而且可以进一步挖掘学习，这是人脑无法算出来的，这也是大数据未来的方向。

   我们如何帮助企业完成数字化目标和转型呢？在技术上面，我们把现有企业的数据，不管是终端的还是上ERP或者软件上面的数据，保持统一的数据平台。在统一数据平台里面，不同厂商不同产品数据接口是不一样的，要做的就是在统一平台里面把数据统一标准化。统一标准化的情况下，我们才把这个数据融入到大数据分析目标里面，才可以完成挖掘分析。我们已经有了数据，大数据应用分析的目标，数据产生了价值，用数据反映企业面临的问题，或者指导企业做哪些步骤或者策略，让企业发展更好，这是业务方面了，数据驱动业务进行变革和发展。通过数据的方式辅助我们决策，可以做到企业更好稳健经营，而不是突然好，突然不好，这是很危险的。

   整个数字化建设运营的目标，建立以客户为中心，我们企业都是以订单为目标，订单是以客户为目标，所以这是以客户为中心的数字化运营体系。整个数字化运营体系里面，不管是大数据还是BI时代，企业的资产数据都叫做数据资产，通过大数据应用把这些数据资产变成信息辅助我们决策，这就是不停再循环过程中，包括管理变革，会产生新的数据应用，新的数据应用通过数据分析，会不停叠加和迭代，推动企业不停前进。这是数字化转型的落地路线，从外部、内部、利润率和收入，可以看到是在逐步提升利润率和收入的。

   我们数据源，不管是ERP还是MES系统或者其他的业务系统，统称为数据源。技术中台里面，包括数据存储、回归预测、记忆算法，我们真正服务的是业务，只有服务好业务，对于业务产销分析、质量管控分析和产品客户画像，业务做好以后才可以辅助好高管、领导和整个行业前进，将原来不可见的问题进行数据描述，会直接发现，就像医生看病一样的，通过一些工具仪器进行检测，检测以后的结果才知道这个人是不是病了，而不是看了一眼，除非是很传统的老中医望闻问切，如果没有这样的手段就只能通过工具检测，你去医院不知道病了没有，医生也不知道，通过检测了才知道。企业不用大数据应用分析来诊断的话，你也不知道会出现什么问题，大数据应用会帮助我们通过企业数据来发现企业的问题，基于企业的问题解决掉以后再帮助企业更好的发展。

   这是我们在大数据时代和BI系统架构建立的模型，这个不做更多的讲解，架构都是差不多的。

   数字化运营最重要的是梳理企业的指标体系，包括我们决策层关注销售、品质、效率、交期、库存、成本，以及二级指标管理层关注销售、财务、运营，以及下单下面执行者主要负责人的指标。我们把业务指标进行系统梳理，形成数字化运营。最终形成了包括生产、检测、质量、监控以及环保、库存、采购、分析，通过这些主题来发现企业可能面临的问题，还有未来的机遇挑战，帮助高层做好决策，这是很好的把脉过程，及时发现问题以及解决问题，帮助企业更好更快发展。

   高管领导驾驶舱，通过直观可视化界面帮助领导诊断整个企业宏观的问题，以及生产订单的预警、车间、设备运行以及生产计划，质量不良率分析。有些数据不是我们系统里就可以产生的，需要本地化数据在线提报或者在线录入，特别是年初计划好的运营值，需要我们进行本地化在线提报。最终这些手段都是为了增进在工业制造中各个部门各个业务板块很好的监控管理，只有管理好了，了解了情况以后，我们才可以对症下药，帮助领导让这个企业走向更好，发现问题才可以解决问题。数据方面，在大数据时代已经互通，这些都是实时关联的。生产经营中是什么样的数据，领导坐在办公室就可以直观看到现在的经营状况，而不需要各个部门打电话开会来了解。包括员工绩效分析看板。

   下面我们讲讲行业里面的案例落地，这个图上午大家也看到过，冰山一角，我们站在不同的数据角度来分析。企业里面上的业务系统太多，数据没有打通，没有整合数据平台，不能直观体现整体状态。有些东西可能还有部门之间数据独立，很影响领导的判断，只看到了冰山上面的一点点，冰山下面的东西看不到，就需要我们把下面的东西体现出来，这就需要大数据应用的手段帮助我们把底层的数据，冰山下面的数据挖掘出来，把这块价值利用好以后，领导才可以更直观看到数据和相关情况。 这是财务分析的看板应用，时间问题快速过一下，包括中转库存、信息查询，这是移动协同办公。

   整个数字化运营的实践价值，重点是帮助领导辅助决策，发现企业的问题，对问题进行解决，更好进行管理。以前决策就是拍脑袋，现在就用数据说话，用数据辅助决策。解放人力，现在通过大数据应用，可以用机器的手段、系统的方式把人员减少。降低沟通成本，各部门之间了解信息需要开会、反复讨论，现在在大数据应用里面全部解决掉了。可以看一下AI方面应用做的人机交互应用，以后智能方向，不需要预置那么多东西，主要是通过人机交互来实现。这就是以后智能时代带来的方向，是我们跟讯飞做的语音交互。以后的方向，就是通过人机的交互方式来达到直观的呈现。