北京高端裝備制造業大數據應用現狀調查分析
來源：未知 日期：2016-12-07 點擊：次
通過對北京高端裝備制造業相關企業的調研， 從四個方面總結大數據的應用現狀存在的問題， 并提出相應的對策： 樹立高端裝備產業中大數據應用的數據安全觀； 加強對高端裝備產業中大數據應用的理論和政策研究； 開展高端裝備產業中大數據應用的商業模式研究與經驗交流； 建設北京高端裝備產業大數據應用云中心。
高端裝備制造業處于價值鏈高端和產業鏈核心環節， 是現代產業體系的脊梁， 決定著整個產業鏈的綜合實力。 發展高端裝備制造業是提升我國產業核心競爭力的重要途徑， 是搶占科技制高點的必然選擇， 對于實現由制造業大國向制造業強國的轉變具有重要意義。 “十二五” 期間， 政府制定了一系列鼓勵和支持高端數控裝備產業的政策和措施， 重大專項《高檔數控機床與基礎制造裝備》 的實施， 進一步推進了高端數控裝備產業的發展。2015 年兩會特別指出， 高端裝備制造將成為下一片藍海， 到 2020 年， 我國將基本實現工業化，到 2050 年， 邁入世界工業強國； 同時， 要進一步加快信息化與工業化的深度融合， 提升工業產品的智能化水平， 鼓勵關鍵信息技術的攻關和創新應用。
北京市高端裝備制造業在人才、 技術、 產業等各方面都具備獨有的優勢， 在新形勢下面臨發展重點的調整和產業鏈的重新梳理。未來幾年是高端裝備制造業的重要戰略機遇期， 面對巨大的市場需求空間， 加快發展高端裝備制造業， 既是推進產業結構升級、 轉變經濟增長方式的內在要求， 又是構建競爭優勢的迫切需要。北京市大數據、 互聯網和物聯網等信息技術發展迅速， 位于全國的技術前沿， 所以要在發揮資源優勢的基礎上， 尋找切入點和突破口， 探索適合北京的發展模式， 主推高端裝備制造業轉型升級， 走出一條信息化與工業化相結合的道路。
本文對北京高端裝備制造業企業展開調查， 分析大數據應用現狀， 并提出大數據助推北京高端裝備業商業模式創新的對策與建議。
一、 北京高端裝備制造業企業大數據應用現狀
作者對北京 31 家高端裝備制造業企業進行了問卷調查， 問卷全部有效。問卷設計對象包括 9 家數控機床企業， 9家 3D 打印企業， 12 家智能機器人企業， 另有 1 家機構三個領域都有涉及 （機械科學研究總院先進制造技術研究中心 ） 。
（一 ） 企業概況
被調研企業的企業規模不等， 其中， 總資產有在 4 000 萬元以下的， 也有在 4 億以上的， 年銷售收入有 500 萬以下的，也有在 3 億以上的。 具體來說， 總資產 4 000 萬元以下有 13家， 4 000 萬以上、 4 億以上有 17 家， 4 億元以上有 1 家。 年銷售收入 500 萬以下有 5 家， 500~3 000 萬之間有 11 家， 3 000萬元以上 3 億以下有 13 家， 3 億元以上 2 家。從從業人員數目上看， 絕大部分企業的職工人數都在 300 人以下， 其中研發人員占企業當年員工總數的 10% 以上的企業比例達到67. 7% ， 專科及以上學歷員工占企業當年員工總數 30% 的企業比例達到 83. 9% 。
（二 ） 大數據應用情況
大數據的應用是指企業在生產經營過程中貫穿大數據技術， 將各個業務系統集成在一起運行， 獲取數據， 并對數據進行深度挖掘， 然后再反饋并指導研發、 生產、 銷售和倉儲等環節。目前來看， 北京高端裝備制造業大數據的應用程度還不是很高 （見下頁表 1 ） 。
調查結果顯示， 軟件系統 CAD／CAM 、 ERP 等應用比較廣泛， 但 CRM 和 SCM 卻普及度還比較低。大多數企業選擇將軟件系統集成在一起運行。調研還發現， 目前企業更傾向于在研發和生產環節進行大數據技術的投入 （見下頁表 2 ） 。
二、 大數據應用于北京高端裝備業的問題與對策
（一 ） 樹立高端裝備產業中大數據應用的數據安全觀
目前， 我國信息化水平與發達國家之間還存在很大差距， 信息基礎設施建設和應用水平仍然滯后于發達國家。在對北京優秀企業調研過程中發現， 企業的數據應用大多局限于內部。究其原因， 是我國的大數據環境還存在巨大的安全隱患， 這嚴重阻礙著技術創新和發展， 是大數據背景下亟待解決的重要問題。 高端裝備制造業的未來趨勢是與信息技術全面綜合集成， 以數字化、 網絡化應用為特點的新階段， 此階段特別重視大數據下的安全問題。 我國在充分引入大數據技術的同時， 也應該特別重視行業、 企業中利用大數據技術所引發的不公平競爭行為。
基于我國信息化尚處于發展初期的事實， 應該及時在高端裝備制造產業中樹立大數據應用的數據安全觀， 要加快推動新一代信息技術在大數據安全中的應用。一方面， 國家要緊跟大數據技術發展步伐， 及時彌補法律、 法規中存在的漏洞， 從法律層面保證企業、 個人的數據安全； 另一方面， 企業要特別重視經營中的數據安全問題， 對敏感數據采取特別的保護措施， 在充分利用大數據共享平臺的同時， 也要注意審視信息系統中是否存在敏感數據， 對于有條件的企業， 要建立數據安全部門。
（二） 加強對高端裝備產業中大數據應用理論和政策的研究
工信部副部長懷進鵬在第五屆云計算大會中指出， 大數據技術的應用一方面需要對理論和技術進行拓展和原始創新， 另一方面需要對有目標導向的應用進行拓展合作， 比如以行業應用、 移動互聯網和工業互聯網為基礎， 推動大數據在具體應用領域的發展和完善。 大數據的應用不僅需要在企業中進行推廣引用， 同樣也需要理論和政策層面的基礎性研究， 建議在政府層面設立大數據應用研究專項資金， 鼓勵和引導企業、 高校、 研究機構加強對制造業中大數據的理論與應用的研究， 探討產業發展中共性問題以及不同產業應用的特性問題。
積極推進大數據理論和政策研究能夠提升我國實體經濟和兩化融合下新型制造業的發展， 也能促進信息消費的發展， 使之成為大眾創業創新的重要載體， 最后在推進產業結構向中高端邁進中也扮演重要角色。
（三） 加強高端裝備產業中大數據應用的商業模式研究與經驗交流
近年來， 為促進大數據技術在各行業中的推廣應用， 相關領域組織了中國大數據論壇、 百度大數據論壇、 大數據顛覆營銷高峰論壇、 全域大數據峰會等一系列交流活動。這些經驗交流活動旨在利用大數據技術加快社會生產要素的資源共享、 集約整合和協作開發， 為企業轉變生產方式和經營模式提供創新思路。 通過研究大數據論壇中的成功案例可以發現， 大數據在互聯網企業中的應用最為廣泛， 其中較為典型的案例是阿里巴巴集團的大數據信用評級體系， 這種信用評級體系收集網上客戶的消費行為、 網上瀏覽行為等活動， 通過企業內部一套完整的網絡數據模型及信用體系整理出信用數據。通過信用數據為每一個商鋪、 每一個店家做信用等級的評分， 根據這個評分為客戶發放微貸， 從 500 元 ~100 萬元不等。阿里金融利用互聯網技術收集大量客戶數據， 建立大數據評價體系， 這種做法打破了傳統銀行需要抵押貸款的商業模式。 阿里巴巴集團對大數據技術的應用可以為高端裝備制造業商業模式創新提供思路。
北京是高端裝備制造企業較為集中的地區， 可以充分發揮北京地區高等院校、 研究機構多的優勢， 一方面， 在政府的指導下通過項目建立企業、 高校、 研究機構一體的 “產學研”組織， 通過項目攻關加強各部門之間的交流合作； 另一方面，可以在政府之外通過建立民間學術團體、 協會促進各行業間的經驗總結交流。
（四 ） 建設北京高端裝備產業大數據應用云中心
目前， 大數據在一些領域特別是電子商務、 智能交通、 政府決策、 輔助醫療等領域應用較為廣泛并取得了很多成果。 但是在工業應用領域， 特別是在高端裝備制造業中應用的效果并不理想。作者調研的這幾家企業規模都不大， 數據處理部門都剛剛開始建立， 數據處理專門技術人員缺乏， 數據存儲和數據處理設備有限。 企業面對大數據時代還沒有做好充足的準備， 不能妥善處理在生產經營中產生的大數據。 因此， 作為政府主管部門要為企業解決一些有共性的問題和困難。 筆者認為有必要與阿里巴巴等云計算服務商合作建立北京高端裝備產業云中心， 引導企業把自己數據存儲到云端來進行運算。這樣做有很多好處， 一是節省企業投資， 二是安全性好， 三是計算能力強， 四是服務好。未來， 云計算是一個互聯網里面的基礎設施， 所以交給專業的云服務的基礎設施供應商來服務， 是最好的選擇。
通過調研發現， 北京的高端裝備制造業企業普遍還缺乏大數據意識， 沒有大數據戰略規劃， 企業運營的各個環節大數據技術應用都不普遍， 企業應用大數據技術仍需要多方面的支持。 本文從行業角度總結北京高端裝備制造業四個方面的問題和對策。 高端裝備制造業需要加強大數據理論的研究和實踐的探討交流， 要建立大數據應用的數據安全觀念， 整合行業資源建立大數據應用云中心。
因此， 北京高端裝備制造業企業大數據技術應用的推進仍需要企業自身和政府共同的努力推進。首先， 企業自身要積極制定大數據戰略規劃， 逐步推進大數據技術硬件和軟件的建立， 在企業運行的各個環節都要樹立大數據意識。 所以，企業需要加大科研投入重點突破核心技術， 此外要推進高端裝備制造業大數據的應用， 除了加強技術創新與資本投入之外， 更重要的是要培養既懂大數據技術又懂高端裝備制造業業務流程的專業人員， 企業要積極引進國內外專業人才， 為技術創新提供人員保障。其次， 政府一方面要在政策上支持大數據技術的應用， 可以從稅收優惠政策和研發經費補貼等方面入手。 此外， 政府還要推進行業資源整合， 搭建創新平臺促使產學研的合作交流， 逐步形成多領域、 深層次的產學研合作體系。
