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大数据时代传统工业企业的转型之路

2020-01-10 15:35:13  查看(491)

1.累积数据资产,构建“数据驱动型”企业

大数据时代,数据成为资产,并演变为相对独立的生产要素,参与企业价值创造过程。以消费者需求为导向的“拉式”生产方式回归本位,凸显出数据资产的战略价值。数据资产相对丰裕、数据价值应用较高的企业将更加贴近复杂易变的市场前沿,因而能够快速准确地应对消费群体的异质性需求。因此,通过直接或间接获取和累积数据资产,构建“数据驱动”型制造企业,是传统工业企业转型的必由之路。具体而言,主要包括以下方面:

一是构建数据聚合与分享平台。

实力较强的企业为消费者提供产品并进行数据资源积累,通过数据存储、挖掘和应用为产业链各环节提供数据增值服务,向产业链的上下游垂直整合,而实力较弱的中小企业可以融入平台实现数据资源的间接使用和共享。

二是实施数据驱动创新战略。

将大数据采集和应用技术渗透至产品设计研发、生产制造、质量控制、供应链管理、售后服务等价值创新的各个环节,缩短产品开发周期,优化生产过程、增加附加值,提升企业竞争力。

三是发挥大数据的“正反馈效应”。

企业通过获取消费者需求数据,为其提供产品的同时,又产生更大规模消费者的需求数据,从而激励企业创造更优质的产品,形成良性循环的正反馈效应。

四是探索“制造即服务”的云制造模式。

企业以云计算、物联网、智能化等技术为支撑,将软硬件、企业、知识等数据资源存放于云制造服务平台,消费者创造性地使用云制造满足异质性需求,真正实现消费者主导制造过程和数据资产服务于制造业。

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