大数据赋能传统产业转型升级的5个方向（下）
三、利用大数据创新商业模式
以消费者数据为基础的消费者喜好和需求画像倒逼到产品的设计、研发、生产、供应链、营销等制造业供给侧的多个环节，这就是C2B的本质。
索菲亚衣柜是C2B模式创新的代表，2015年的营收达到31.9亿元。索菲亚在探索C2B的实践过程中，数据对于其规模化和个性化的平衡起到关键作用。索菲亚认为自己不是家具制造企业，而是一家大数据企业。在调研时我们发现，索菲亚有强大的科技团队，超过400多人，而其中300多人是在做数据加工。索菲亚利用大数据提升客户体验，提高交付效率，减少差错和库存，基本可以做到零库存水平。在索菲亚的前端需求到后端的生产系统中，数据的共享、联通和流动是实现订单准确地从需求端传递到生产制造和采购端的关键。正是这种技术基础保障了索菲亚每天索菲亚目前通过打通线上线下数据，基于用户交易数据，用户行为和特征数据，以及产品和渠道数据，搭了一个大数据平台。基于用户画像的数据化，他们也比较好地实现了研发精准化。在研发精准化基础上，营销的精准化也通过线上线下数据的融合分析获得了很好的实现。
四、学习国际上工业大数据应用的实践
对于传统的大型制造企业来说，转型的挑战巨大，制造企业所搭建的内部信息系统比如ERP、CRM和SCM等收集处理的数据还是交易类结构化数据为主，对生产设备数据、机器数据以及日志数据的收集及关注比较低。而工业大数据应用未来很重要的一个方向就是如何能将这些实时产生的机器数据更好地用起来，尤其是在预测性维修类应用方面。
以美国通用集团为例，它的董事长伊梅尔特说到“我们昨天还是一家制造型企业，今天已经成为一家软件和数据公司了。”这家制造业巨头希望借助工业大数据平台实现制造业服务化的方向和目标。GE的工业大数据平台Predix的主要功能就是将各类数据按照统一的标准进行规范化地梳理，并提供随时调取和分析的能力。基于Predix目前已经推出了很多工业互联网应用，并且向合作伙伴和客户进行了开放。根据GE的资料显示，GE在2015年底把后一批发动机数据上传到Predix平台上，已经开始接收并处理GE公司庞大的发动机机队所产生的上亿条数据，对这些数据进行分析，并按照数据异常情况确定发出警告的等级，目前准确率接近90%。伴随着大数据与机器学习能力的加强，准确率也会逐渐提升。这是典型的利用设备数据进行预测性维修的例子，会成为工业大数据很重要的应用方向。GE希望通过这个工业大数据平台树立工业大数据领域的标准，使Predix平台成为像Andriod系统一样成为工业互联网领域的操作系统。
阿里巴巴目前也已经和徐工集团开始合作，希望利用阿里云上面的大数据能力，协助徐工建成中国工业大数据平台，实现“阿里云+徐工=中国Predix”的目标，在工业大数据平台、应用及生态建设方面探索一条新路。
五、从数据化到智慧化要循序渐进
正如前面所说，大部分中国制造企业依然还处在数据化和信息化的初级阶段，甚至有很多企业还没有建立内部的业务系统，因此业务数据化基础还尚未准备好。
以ERP、CRM、SCM、PLM等系统为代表的基本业务应用会是必备选项，只是在互联网+时代，有些应用可以使用云端应用进行创新，不必和以前一样再花费巨额的License费用。
在这个过程中，进一步加强数据的沉淀，通过云平台实现数据的共享、流动、整合，实现数据的价值大化，推动智能制造目标的实现。
其实，真正的智能制造或工业4.0不只是指工业制造的某个环节的智能化，而是从用户需求端到产品供给端的全链条的智慧化，涵盖产品设计、研发、生产、供应、仓储、配送、财务、客户关系管理、营销等多个环节，而这种智慧化的基础要素就是实现数据的全流程打通，这其中云计算、物联网、移动互联网、人工智能、机器人等都成为数据共享、流动和融合的关键技术。
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