大数据时代下的制造业数字化变革，打通各系统间数据的首要突破口在哪里？

Posted 2020-11-24

从传统角度来看，制造业一直是世界各国经济增长、繁荣和创新的引擎。当前的发达国家，如美、德、日、英，以及东亚工业国，莫不如此。

事实上，制造业本身就贡献了全球就业总量的近四分之一份额，这还没有算上其间接制造的就业机会。据估计，美国每诞生一个制造业全职岗位，非制造业领域就会出现3.4个同等全职岗位。制造业带动整个经济体的创新发展。例如，中国、德国、日本和韩国的制造业公司的研发投入约占国内企业研发投入的80%。

制造业特别是高端装备制造业的强大与否，是一个国家实力的体现。改革开放以后我国积极推进制造业的工业化和自动化水平建设进程，显著增强了综合国力。然而，与先进的发达国家相比，我国的制造业在自主创新、产业结构水平、资源利用效率、信息化程度、质量效益等方面依然有较大差距。

如何利用物联网、云计算和互联网技术进行制造业的转型升级，是我国赶超欧美、迈向制造强国迫切需要完成的任务。

那么，当前制造业的工业信息化水平发展到了什么程度呢？

据权威人士对北京31家高端装备制造企业大数据应用情况的调查显示：软件系统 CAD/CAM 、ERP 等在调查对象中应用比较广泛，CRM(客户关系管理) 和 SCM（供应链关系管理）的普及率则比较低；调查还发现，企业更愿意在研发和生产环节进行大数据应用投入。北京的高端制造业在人才、技术、产业等方面有着得天独厚的优势，一定程度上代表着制造业工业信息化的最高水平。由此可见，我国的工业信息化还缺乏全局思维，互联网+制造业依然局限于解决某一功能性应用的基础之上，而缺乏进行全局统筹管理的大数据思维。

另一方面，对于大型制造企业来说，除了ERP、CRM、分销系统以及生产系统之外，旗下的子公司、分公司也都各有十几套以上的系统，全公司上下有近百套系统的现象非常普遍。繁多的业务系统之间，数据彼此孤立形成“数据孤岛”，调取困难，导致信息反馈周期长，高层决策信息延迟，利用信息系统进行高效、便捷管理的目标大打折扣。

如何解决现有系统之间的“信息孤岛”问题？传统思维是升级旧系统或进行二次开发，两者都需要大量的资金，且开发周期不可预知。

在大数据时代，利用技术手段将许多不连通的系统打通，实现数据共享的功能已经实现。

小帮软件机器人，就实现了在不需要其他软件接口对接、不破坏各系统运行机制的基础下，自动采集不同软件之间的数据，进行结构化输出并储存的功能。该技术于2016年研发成功，并获得多项专利和数个软件著作权，目前已经在医疗大数据领域成功应用，帮助北京、广东、湖南、贵州等地，解决了医疗大数据平台建设中的数据对接问题。对于制造业或者其他企业管理中存在的数据孤岛问题，小帮软件机器人也同样适用。

实现制造企业不同软件之间的数据融合，是企业运用大数据进行产业转型升级的基础。

将制造企业的产品研发、设计、物料采购、生产、销售、使用到客户反馈等各个环节产生的数据整合并形成闭环，以客户反馈发现新需求，进而指导产品研发；
以使用数据分析了解机械产品的运行状况，提升售后服务质量、增加客户满意度；
以销售数据研究及时了解市场波动情况，预测销售额降低物料库存，规避现金流安全风险；
通过各环节衔接数据分析，让生产流程更科学，进而优化制造成本……

从制造业信息化到行业大数据应用之间的距离，是制造到“智造”的距离，也是我国走向经济强国、经济大国的距离。

随着《中国制造2025》的推进，这个距离必将渐渐缩小，并最终实现制造到“智造”的跨越。