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打通產(chǎn)業(yè)線數(shù)據(jù)，“大數(shù)點(diǎn)”為制造業(yè)做數(shù)據(jù)分析來預(yù)測(cè)問題
2016-09-29
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打通產(chǎn)業(yè)線數(shù)據(jù)，“大數(shù)點(diǎn)”為制造業(yè)做數(shù)據(jù)分析來預(yù)測(cè)問題

中國的制造業(yè)離工業(yè)4.0還有很長一段路要走， 目前普遍的觀點(diǎn)是大部分中國制造企業(yè)仍然徘徊在工業(yè)2.0-3.0之間 。工業(yè)2.0 指企業(yè)擁有自動(dòng)化生產(chǎn)線，據(jù)德意志銀行報(bào)告顯示，截止至2012 年，中國自動(dòng)化市場已達(dá)到千億美元。而 工業(yè)3.0 是把自動(dòng)化生產(chǎn)過程信息化，比如企業(yè)部署了ERP、MES（制造執(zhí)行系統(tǒng)）等軟件系統(tǒng)，來實(shí)時(shí)掌握生產(chǎn)信息。但這些產(chǎn)業(yè)線間的 信息是孤立的，數(shù)據(jù)沒有聯(lián)通，一旦某環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題，也不知道影響因素是什么，生產(chǎn)效率仍然上不去。

基于此， “大數(shù)點(diǎn)” 做了工業(yè)大數(shù)據(jù)引擎與物聯(lián)網(wǎng)解決方案， 其核心技術(shù)產(chǎn)品包括工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)總線 IoT Datahub 和基于Erlang構(gòu)建的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫。雖然該技術(shù)系統(tǒng)具備通用性 ，但要對(duì)接到具體的行業(yè)需要定制性開發(fā)，存在規(guī)?；膯栴}；加之，傳統(tǒng)制造業(yè)難以趕超美國、德國，因此 “大數(shù)點(diǎn)” 選擇 先做鋰電池、新能源等更具前景的制造行業(yè) ，其它行業(yè)如機(jī)械制造、石油天然氣等，交由經(jīng)其培訓(xùn)的代理商去做。

通俗的來說， “大數(shù)點(diǎn)” 是把所有產(chǎn)業(yè)線連接到云端，在云端集成相應(yīng)應(yīng)用，如ERP、MES、供應(yīng)鏈和CRM等，以實(shí)現(xiàn)一個(gè)云端管理多條產(chǎn)線，而整個(gè)云平臺(tái)由 “大數(shù)點(diǎn)” 來維護(hù)。這樣的 好處在于企業(yè)靈活性提升，并且降低了企業(yè)IT運(yùn)維成本。 更重要的是， 把 以往產(chǎn)業(yè)鏈中孤立的數(shù)據(jù)匯集到一起，能進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)串聯(lián)的效果是，企業(yè)對(duì)整個(gè)工業(yè)流程有明晰的認(rèn)識(shí)：在哪些環(huán)節(jié)上有問題、哪些環(huán)節(jié)比較關(guān)鍵等。此外還能基于機(jī)器的數(shù)據(jù)、生產(chǎn)的質(zhì)量及速度等，預(yù)測(cè)是哪些影響了生產(chǎn)質(zhì)量，哪些設(shè)備可能會(huì)出現(xiàn)狀況，“比如說能夠提前5小時(shí)或1天告知，有機(jī)器可能會(huì)宕機(jī)，企業(yè)能提前防范非計(jì)劃性停產(chǎn)，避免更大的損失。” 大數(shù)點(diǎn) CEO猶杰說。

那么我們自然會(huì)想到， 傳統(tǒng)制造業(yè)的生產(chǎn)設(shè)備宕機(jī)的可能性大嗎？ 或者說這種預(yù)測(cè)是否真的有幫助？猶杰告訴36氪，國內(nèi)大部分的做生產(chǎn)制造業(yè)的是中小型企業(yè)，由于資金沒那么充裕，采購的設(shè)備相對(duì)來說故障率很高。

商業(yè)模式上， 大數(shù)點(diǎn) 會(huì)按照連接設(shè)備數(shù)目的多少、以及產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量的大小收費(fèi)。另外，若通過大數(shù)點(diǎn)的數(shù)據(jù)分析，幫助企業(yè)預(yù)防了事故，會(huì)按照事故轉(zhuǎn)化的效益抽成。目前客單價(jià)在100-300萬。

與 大數(shù)點(diǎn) 做類似事情的公司還有 Thingworks , Predix of GE, ProfiNet of Ph?nix, Sinalytics of Siemens等，與其它競品相比，猶杰表示，“ 大數(shù)點(diǎn) 首創(chuàng)了在數(shù)據(jù)采集（流動(dòng)中）時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)過濾／處理的插件框架，支持過濾插件的可視化組合和動(dòng)態(tài)載入，和R統(tǒng)計(jì)語言的數(shù)據(jù)建模映射到Erlang的數(shù)據(jù)處理函數(shù)，能實(shí)時(shí)處理海量數(shù)據(jù)?！?/span>

可以看出， 大數(shù)點(diǎn)實(shí)際做的主要是數(shù)據(jù)分析這塊， 但傳統(tǒng)有采集能力的企業(yè)已有相應(yīng)的分析方案， 為什么需要大數(shù)點(diǎn)單獨(dú)提供數(shù)據(jù)分析呢？ 猶杰告訴36氪，傳統(tǒng)的采集做分析往往效率較低或者效果不好，而且他們并不理解各種工業(yè)企業(yè)的業(yè)務(wù)邏輯，難以實(shí)現(xiàn)深層次的分析。


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