大數據應用工業智造

㈠ 志翔科技參展數博會 大數據技術驅動工業和安全領域數智化升級

北京志翔 科技 股份有限公司(以下簡稱「志翔 科技 」)利用大數據技術 探索 出一套數智化轉型解決方案：結合智能電能表的回傳 歷史 數據，以及電表設備計量相關的信息數據，進行監測和分析。在此基礎上先進行小規模的抽樣和建模研判，而後再進行大規模抽檢，進而有效判斷出相應區域的失准器具，精準更換失准設備。

5月26日至28日，志翔 科技 的工業大數據和大數據安全技術產品將亮相中國國際大數據產業博覽會(以下簡稱「數博會」)，圍繞「數智變 物致新」主題展示最新技術應用成果。

大數據技術為企業節省數十億元

志翔 科技 的智能電能表狀態評價與更換產品，通過對智能電能表的在線監測、精準研判,對電力大數據檢測實現從「定期檢定」到「全程監控」的轉變。大數據技術應用成果反映到財務數據中，志翔 科技 僅這一款產品，通過精準定位和更換失准智能電表，每年就能為電力企業節約數十億元費用。

隨著智能電表覆蓋率的提升，大數據分析在電力行業的重要作用日益凸顯。根據國家電網數據顯示，目前國網系統接入的終端設備超過5億只，國家電網規劃預計到2025年接入終端設備將超過10億只，2030年接入的終端設備數量將達到20億只。

海量的電力大數據具有多重屬性。國家電網有限公司大數據中心副主任程志華表示，電力大數據具有覆蓋面廣、實時性強、真實性高、經濟屬性強、行業分類規范、數據基礎相對理想等特點。電力大數據的復雜性，以及智能化需求不斷升級，為管理工作帶來挑戰。

早在2016年，志翔 科技 就洞察到電力大數據領域的商機，並根據市場需求逐步孵化拓展出大數據運維平台、服務平台和終端產品三大業務。

開篇所述的失准智能電表分析，定位即為其大數據平台和運維產品線中的一個產品。除此之外，市場新趨勢如新能源 汽車 的發展，也推動電力行業的新支撐性應用出現，志翔 科技 也根據電力企業的需求，將大數據分析異常發現、定位和報警等功能應用於關口表、充電樁和戶變等方面。

如果說大數據平台和運維產品是利用新方法解決新問題，那麼志翔 科技 的電力大數據服務平台則是應用新技術解決老問題發展到新規模的挑戰，促進電力行業的精細化運營管理。典型的應用場景便是構建異常用電分析模型，實現智能化竊電診斷，以及利用線損分析模型自動診斷結合專家人工診斷，進行智能線損治理。

電力大數據終端產品則是更具未來感的業務，主要是通過端點部署，解決電力IoT的智能優化需求，數據可用於輔助居民、電力公司、機構政府等做出科學決策。

志翔 科技 高級副總裁伍海桑解釋道，通過終端產品對用電數據的分析處理，能了解用戶用電負荷類別及使用狀態；分析功能可集成為模塊與下一代電能表搭售，可用於環保監測、用電安全監測、碳計量等事關 社會 發展大方向的場景。目前志翔 科技 的一系列電力大數據分析產品和服務以及應用已經覆蓋全國20多個省市，在電力行業積累了豐富的經驗，隨著電力產品的演進而不斷優化，其大數據分析模型在實踐驗證中已經迭代到第四代。

清華系創始團隊瞄準安全業務

2020年，志翔 科技 來自工業領域的大數據技術應用的收入已佔據公司營收的重要部分。而最早，志翔 科技 將其這塊業務定義為大安全，作為公司創業起步的方向——大數據安全中的一部分。

清華系的創始團隊背景，讓志翔 科技 甫一誕生便將技術根植於公司的基因中。公司創始人之一蔣天儀本科畢業於清華大學電子工程系，在美國完成博士學位後，曾服務過晶元企業Marvell；創始團隊的許多成員包括伍海桑等也都畢業於清華電子系。目前，志翔 科技 團隊中研發、產品相關人員佔比達到60%，其中半數以上學歷都在研究生以上。

數字經濟時代，網路安全服務需求激增，催生了巨大的市場空間。賽迪顧問報告顯示，2020年中國網路安全市場規模達到734.6億元，同比增長20.8%。志翔 科技 自2014年開始聚焦大數據、雲計算等一系列技術發展帶來的安全問題，為集成電路設計、政府、金融等行業客戶提供解決方案，開拓了紫光展銳、寒武紀、中興、國家開發銀行、中國農業銀行等行業標桿客戶。

公司的大數據安全產品基於「零信任」和「無邊界」的理念，面向政法、金融、高 科技 行業數字化轉型所面臨的「上雲」和「雲上」的提供數據與業務安全等問題。2019-2020年，志翔 科技 的至明產品連續兩年入選Gartner《雲工作負載保護平台市場指南》。

高 科技 定位的公司和清華系創始團隊，令志翔 科技 備受資本青睞。2014年8月成立的志翔 科技 ，在成立一年內即獲得近千萬元的天使輪投資和數千萬元的A輪融資，2017年6月獲得國家基金領投的B輪融資，並在2019年10月完成B+輪融資。

談及未來發展方向，在伍海桑看來，公司所具有的服務能力不僅在縱深上可以向更多的電力行業企業拓展，進入電力系統中「發輸變配用」各個環節，從廣度上也能將服務延伸至太陽能發電、智能製造等其他能源領域和工業門類。在「2030年前碳達峰、2060年前碳中和」的目標下，大數據技術還將釋放新紅利。

㈡ 大數據主要應用於哪些行業，有什麼價值

大數據無處不在，大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、體能和娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的印跡，下面詳細介紹一下大數據在各行各業的具體應用。

製造業， 利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程

金融行業 ，大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

汽車行業， 利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

互聯網行業， 藉助於大數據技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

餐飲行業， 利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式

電信行業 ，利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施

能源行業， 隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。

物流行業， 利用大數據優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本

城市管理， 可以利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防

生物醫學， 大數據可以幫助我們實現流行病預測、智慧醫療、健康管理，同時還可以幫助我們解讀DNA,了解更多的生命奧秘

體育娛樂 ，大數據可以幫助我們訓練球隊，決定投拍哪種題財的影視作品，以及預測比賽結果

安全領域， 政府可以利用大數據技術構建起強大的國家安全保障體系，企業可以利用大數據抵禦網路攻擊，警察可以藉助大數據來預防犯罪。

個人生活 ，大數據還可以應用於個人生活，利用與每個人相關聯的「個人大數據」，分析個人生活行為習慣，為其提供更加周到的個性化服務。

大數據的價值，遠遠不止於此，大數據對各行各業的滲透，大大推動了社會生產和生活，未來必將產生重大而深遠的影響，對大數據感興趣的可以到科多大數據進行更深入的了解咨詢~

㈢ 大數據技術有在工業領域的成功應用案例嗎

. 深圳市兒童醫院成功部署IBM集成平台與商業智能分析系統
IBM利用其行業領先的大數據與分析技術，支持深圳市兒童醫院搭建信息集成平台，整合原有分散在多系統中的海量數據，實現各部門的信息共享;同時通過商業智能分析對集成數據進行深入挖掘，為醫院各部門人員的科學決策提供全面的輔助，提升醫院的服務水平和管理能力。
2. Informatica幫助紫金農商銀行深挖數據價值
紫金農商銀行ODS數據倉庫項目建設使用Informatica產品完成數據的載入、清洗、轉換工作顯得尤為簡單，圖形化、流程化設計使維護人員能夠快速、順暢的操作，即使數據源結構發生變化，也不會像以前必須修改大量的程序代碼，只需要在PowerCenter中配置一下即可。
3. 華為大數據一體機服務於北大重點實驗室
經過大量的前期調查，比較和分析准備工作，北大重點實驗室選擇了華為基於高性能伺服器RH5885 V2的HANA數據處理平台。HANA提供的對大量實時業務數據進行快速查詢和分析以及實時數據計算等功能，在很大程度上得益於華為RH5885 V2伺服器的高可靠、高性能和高可用性的支撐。
4. IBM攜手漢端科技為飛鶴乳業打造全產業鏈可追溯體系
IBM、漢端科技與中國飛鶴乳業聯合宣布，通過利用IBM業界領先的全面大數據與分析能力，和漢端科技在商業智能領域豐富的行業經驗，飛鶴乳業實現了產品的可追溯與食品安全的數字化管理，完成了系統數字化、透明化、服務化的升級。
5. 浪潮大數據平台大大提升了濟南的警務工作能力
浪潮在幫助濟南公安局在搭建雲數據中心的基礎上構建了大數據平台，以開展行為軌跡分析、社會關系分析、生物特徵識別、音視頻識別、銀行電信詐騙行為分析、輿情分析等多種大數據研判手段的應用，為指揮決策、各警種情報分析、研判提供支持，做到圍繞治安焦點能夠快速精確定位、及時全面掌握信息、科學指揮調度警力和社會安保力量迅速解決問題。
6. 英特爾攜杭州誠道科技構建智能交通
面對大數據挑戰，杭州市和杭州誠道科技有限公司緊密合作，部署了基於英特爾大數據解決方案的誠道重點車輛動態監管系統，通過集中的數據中心將全市卡口、電子警察、視頻監控、流量檢測設備、信號機、誘導設備等有效地連接起來，從交通案件偵破能力、交通警察對機動車輛的監管能力到利用關聯車輛的數據分析能力，都得到了極大提升。
7. 步步高集團借Oracle Exadata 大大提高了IT投資回報率
步步高集團採用 Oracle Exadata資料庫雲伺服器搭建信息化平台，憑借Oracle Exadata資料庫雲伺服器的高擴展性、安全性和冗餘性，步步高集團得以在該基礎架構上運行一系列Oracle零售行業以及Oracle的應用軟體。此外，基於Oracle Exadata的步步高IT新架構比傳統架構擁有更好的性價比，最大限度地增加了IT的投資回報率。
8. 華為Anti-DDoS助阿里巴巴檢測DDoS變革
阿里巴巴現網多個數據中心出口都部署了華為的Anti-DDoS解決方案，平均每天防護的DDoS攻擊次數超過100次，每年達數萬次，峰值防護的DDoS攻擊流量超過100Gbps。如今，DDoS攻擊在阿里巴巴安全工程師眼裡已經習以為常，由華為Anti-DDoS方案自動調度進行清洗防護即可。「雙11」期間，華為Anti-DDoS方案一如既往地成功防護了多輪DDoS攻擊事件，有力保障了阿里巴巴網路交易的順暢平穩。
9. 華為大數據方案在福建移動的應用
為進一步提升外呼成功率，從2014年初開始，福建移動聯合華為公司開展基於大數據的精準營銷工作，採用大數據分析的方法選擇外呼目標價值用戶。基於大數據分析方法和傳統外呼方法分別提供20萬目標客戶清單，在前台無感知下進行對比驗證，確保對比效果不受人為因素影響，經過外呼驗證，基於大數據分析方法較傳統方法外呼成功率提升50%以上，有效支撐了福建移動4G用戶發展戰略。
10. 北京市人民政府「12345」便民電話中心選擇Oracle Exadata 實現便攜服務
為了進一步提升部門的調度能力、辦理水平和群眾滿意度，北京市人民政府「12345」便民電話中心選擇Oracle Exadata資料庫雲伺服器，升級成為北京市非緊急救助服務綜合受理調度平台，通過Oracle Exadata Database Machine支撐起新平台的資料庫訪問需求。升級後的平台能夠整合全市的便民呼叫服務，支撐來自群眾的各類訴求、求助、批評和建議，並可為公眾提供方便、快捷的公共信息服務，真正成為全市的輿情中心、信息匯集中心和城市名片。

11. 民生銀行借IBM BigInsights應對金融業的大數據挑戰
IBM BigInsights大數據解決方案和企業級NoSQL資料庫SequoiaDB合作，為民生銀行搭建低成本、高性能、高可靠且水平擴張的數據平台，幫助民生銀行通過大數據分析應對金融業的大數據挑戰，完善交易流水查詢分析系統,產業鏈金融管理系統，以及私人銀行產品貨架管理系統。
12. 中信銀行信用卡實施EMC Greenplum 數據倉庫解決方案
中信銀行信用卡中心選擇實施EMC Greenplum 數據倉庫解決方案。Greenplum 數據倉庫解決方案為中信銀行信用卡中心提供了統一的客戶視圖，藉助客戶統一視圖，中信銀行信用卡中心可以更清楚地了解其客戶價值體系，從而能夠為客戶提供更有針對性和相關性的營銷活動。基於數據倉庫，中信銀行信用卡中心現在可以從交易、服務、風險、權益等多個層面分析數據。通過提供全面的客戶數據，營銷團隊可以對客戶按照低、中、高價值來進行分類，根據銀行整體經營策略積極地提供相應的個性化服務。
13. 惠普助力雅昌集團掘金大數據
成立於1993年的雅昌集團首創「傳統印刷+IT技術+文化藝術」的商業模式，形成環環相扣的文化產業鏈，為藝術市場提供全面、綜合的一站式服務。基於企業內容數據管理體系，惠普為雅昌搭建了從數據採集、處理、管理到應用的全過程處理流程，使雅昌可以快速利用所需數據，縮短新品上線時間，快速響應市場變化。
14. 德國足球隊採用SAP大數據方案迎戰世界盃
德國足協和SAP公司通過聯合創新引入SAP Match Insights解決方案，該方案基於SAP HANA平台運行處理海量數據，可以為球員和教練提供一個簡明的用戶界面，幫助雙方開展互動性更強的對話，分析球隊訓練、備戰和比賽情況，從而提升球員和球隊的成績。
15. 1號店借Oracle Exadata改善終端客戶體驗
1號店採用Oracle Exadata資料庫雲伺服器成功優化統一整合的數據平台，滿足了不斷增長的業務處理需求，並進一步改善了終端客戶體驗。經過Oracle Exadata整合後的新平台採用混合負載互備架構，將平均處理性能提升7倍，既可以支持目前規劃業務量的業務處理，還能夠隨著業務量的增長進行在線升級、擴容，滿足處理能力和數據量的增長需求。軟、硬體集成設計的Oracle Exadata 協助解決了1號店的I/O瓶頸問題，實現了比傳統架構更高的性能和可擴展性。同時，基於Exadata的1號店IT新架構比傳統架構擁有更好的性價比，最大限度地發揮了IT投資回報率。
16. 大數據在青島銀行：提升銀行交易性能、簡化運營和管理
利用IBM大數據專家PureData，青島銀行能夠高效集成業務數據，簡化運維。PureData for Transactions作為青島銀行重要業務處理系統，能夠在一個系統中整合超過幾十個資料庫，同時提供良好的性能、可用性和可擴展性支持實現廣泛的業務目標，例如地域擴張，突發的業務交易高峰，新櫃面、流程銀行等大規模的業務上線等。
17. Informatica方案幫助南京兒童醫院實現信息互通共享
南京市兒童醫院目前已建成包括HIS、LIS、PACS、電子病歷EMR、醫生工作站、移動護理、病案、財務管理、庫房管理和手術麻醉等幾十個應用系統，這些異構系統間數據調用分散，不能集中統一標准化管理。通過採用Informatica ETL工具構建數據倉庫系統，並基於數據倉庫建設醫院數據調用公共資源中心庫，南京市兒童醫院實現了實時的數據交互和信息共享，干凈、標準的數據為跨應用系統數據關聯分析打下扎實基礎。
18. 東吳大學採用達索系統EXALEAD啟動大數據應用暨產學合作
台灣東吳大學採用達索系統EXALEAD大數據智能應用開發解決方案，全方位地整合校務信息，積極開發校務經營發展的各項應用。此外還將啟動三方產學合作計劃，協助建立校內大數據相關課程、人才培訓和實習機制，使學生自入學就開始不斷提升其未來職場所需的關鍵競爭力，學用合一，實現學校、學生、企業三贏。
19. 網路大腦PK人腦 大數據押高考作文題
為了幫助考生更好地備考，網路高考作文預測通過對過去八年高考作文題及作文範文、海量年度搜索風雲熱詞、歷年新聞熱點等原始數據與實時更新的「活數據」進行深度挖掘分析，以「概率主題模型」模擬人腦思考，反向推導出作文主題及關聯詞彙，為考生預測出2014年高考作文的六大命題方向。

20. IBM助力同仁醫院構築強大的分析體系
同仁醫院通過與IBM合作，同仁醫院建立起了強大的分析能力和體系，包括對臨床、運營、科研、考核等信息的分析，實現智慧的醫院管理與考核;同時也能看到醫療設備的平均故障間隔周期，從而降低了設備的故障率、平均維修時間。這一切都讓工作效率穩步提升，也緩解了病人看病難的問題，提高了患者就醫滿意度。
21. 微軟助上海市浦東新區衛生局更加智能化
作為上海市公共衛生的主導部門，浦東新區衛生局在微軟SQL Server 2012的幫助之下，積極利用大數據，推動衛生醫療信息化走上新的高度：公共衛生部門可通過覆蓋區域的居民健康檔案和電子病歷資料庫，快速檢測傳染病，進行全面的疫情監測，並通過集成疾病監測和響應程序，快速進行響應。與此同時，得益於非結構化數據的分析能力的日益加強，大數據分析技術也使得臨床決策支持系統更智能。
22. 湖南電信通過分析掌握電信市場動向、針對性定製營銷計劃
利用IBM大數據專家PureData，湖南電信實現了通過分析掌握市場整體經營情況、快速制定市場策略以及加強客戶經理營銷維系的高效執行。PureData for Analytics作為湖南電信本地數據集市建設工程重要組成部分，高效整合了湖南電信旗下各本地網數據，為進一步分析創造先機。
23. 攜程借SQL Server增強了數據採集和掌控
作為國內領先的綜合性旅行服務公司，攜程計算機技術有限公司曾面臨分支機構、服務城市和員工數量的增長所帶來的運營數據分散和數據集成難的 IT 問題。藉助微軟SQL Server 2012 商業智能解決方案，攜程增強了其對所有下屬分支機構的數據採集和掌控，大大減少了計劃性停機時間以及非計劃性停機的時間，靈活的部署選項也可以根據攜程的需要實現從伺服器到雲的擴展。
24. 上海公共研發平台部署Oracle Exadata應對擴展需求
上海公共研發平台部署Oracle Exadata資料庫雲伺服器，以應對其系統和應用的擴展需求。Oracle Exadata融合了一系列同類最佳的預配置的伺服器、網路、存儲和軟體，能為數據倉庫和在線事務處理應用程序提供超強性能。上海公共研發平台運行Oracle Exadata期間相對穩定，CPU佔用率控制在5%以內，極大改善了用戶應用體驗。同時，Exadata平台的可擴展性極好的滿足了上海公共研發平台的系統需求，目前整個公共研發平台的20多個應用系統已經全部遷移到Exadata上，應用部署量增長1倍，且運行十分穩定。
25. 360手機衛士10KB解決iPhone騷擾
360手機衛士通過對海量數據的運算和精準匹配下發，將一組大小僅為10KB的數據即1000個騷擾號碼同步到用戶手機上，打造個性化的騷擾號碼資料庫，此外，每天更新的騷擾號碼庫數據，會依據標記趨勢調整騷擾號碼庫中各類數據比例，即每一位360手機衛士用戶手機中的1000個騷擾號碼都是動態的，隨地域、身份以及騷擾趨勢的變化而變化。
26. 神州數碼助張家港市更「智慧」
在張家港實踐的城市案例中，市民登錄這款「神州數碼」研發的市民公共信息服務平台後，市民只要憑借自己的身份證和密碼，即可通過該系統平台進行240餘項「在線預審」服務、130餘項「網上辦事」服務等，還可通過手機及時查看辦事狀態。相比於以前來說，市民辦事的時間最少可以節省一半以上。

27. IBM助中網組委會構建安全和敏捷的內聯網
IBM專門為中網設計了具有實時大數據分析功能的MatchTracker(賽事追蹤系統)，可以為球迷提供數據呈現、計分等功能。 MatchTracker基於IBM SlamTracker分析技術，使球迷能夠利用歷史和實時性數據，洞悉比分之後的態勢和策略。此外，IBM還為中網組委會構建了安全和敏捷的內聯網。
28. Cortana基於微軟Bing大數據預測世界盃
微軟為Cortana增加了世界盃預測的功能，基於微軟Bing大數據，並綜合考慮世界盃各支球隊的過往比賽結果、比賽時間、天氣情況、主場優勢以及其他因素，使用大量的博彩市場公開數據、民意調查、社交媒體以及其它在線數據，利用大數據分析來判斷每場比賽的結果。
29. 中科曙光助同濟大學科研領域再創新高
為了滿足爆炸式增長的用戶和數據量，同濟大學攜手中科曙光，在全面整合雲計算平台和現有資產的基礎上，採用 DS800-F20存儲系統、Gridview集群管理系統，以及Hadoop分布式計算平台構建出了業內領先的大數據柔性處理平台，使得同濟大學在信息學科及其交叉學科研究領域邁上一個新台階。
30. 華為助農行完成海量數據分布式處理的需求
華為向農行提供了良好的計算平台，基於華為RH2288 V2伺服器的分布式並行計算集群進行測試，以及還提供了快速響應客戶需求的研發能力，以及業界最快捷的售後服務。農行的測試結果表明，華為解決方案完全滿足農行對海量數據進行分布式處理的要求。

㈣ 大數據可以應用在哪些方面

可以應用在雲計算方面。

大數據具體的應用：

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

7、及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。

8、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

9、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

10、根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。

(4)大數據應用工業智造擴展閱讀：

大數據的用處：

1、與雲計算的深度結合。大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。

自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

2、科學理論的突破。隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

參考資料：

網路--大數據

㈤ 大數據驅動工業智慧化"二次革命" 企業亟待轉變觀念怎麼理解

智能製造將先進自動化技術、感測技術、控制技術、數字製造技術以及回物聯網、大數據、雲計答算等新一代信息技術相結合，使工廠設備「能說話、能思考」，進而最大限度地降低生產成本、減少能源資源消耗、縮短產品開發周期，有效提高生產效率，推動生產方式向定製化、分散化、服務化轉變。而這些正是工業企業欲在未來長期保持競爭優勢的核心要素。因此，盡管面臨的挑戰不盡相同，但無論是美國的「製造業回歸」、德國的「工業4.0」，還是中國的「中國製造2025」戰略，都異曲同工地表達了同樣的內容：用雲計算、大數據、物聯網、人工智慧等技術引領工業生產方式的變革，推動製造業的轉型升級。

㈥ 大數據技術的應用

大數據的應用是以大數據技術為基礎，對各行各業或生產生活方面提供決策參考。

大數據應用的典型有：電商領悟、傳媒領領域、金融領域、交通領域、電信領域、安防領域、醫療領域等。

同時大數據的應用是把雙刃劍，一方面可以為我們帶來便利，另一方面也會造成個人隱私泄露的問題。

㈦ ​​發力萬億產業互聯網，「協創雲」助工業智能化轉型｜灣區智造

文丨 施燕芬

編輯 | 江倩君 菠蘿氪

「過去二十年可以說是屬於消費互聯網的時代，而這個時代正在遠去。」 協創雲 科技 （深圳）有限公司（下稱「協創雲」）創始人鍾鵬飛說。鍾鵬飛曾是QQ增值業務體系和信息流廣告團隊技術負責人，在多年互聯網從業中，他認識到消費互聯網的紅利正在逐漸在消退。消費互聯網市場已經充分挖掘消費用戶需求， 對於初創企業、中小企來說將越來越難在消費互聯網中掘金 。

鍾鵬飛認為：「過去二十年，消費的各個領域可以說是用互聯網技術重做了一遍，從衣食住行到 娛樂 都產生了萬億級別的巨頭，而未來二十年或更長的周期，在消費領域發生過的故事將在產業領域上重演，如何用智能化+信息化技術重構和提升生產力將成為時代主題。」同樣的觀點，騰訊也在2018年提出， 「互聯網的下半場屬於產業互聯網」 。

鍾鵬飛認為要做智慧工廠的協創雲，可以先切入智能倉儲的智慧場景。

「在當前，智慧工廠不可能一蹴而就， 短時間內要實現完全無人化的智慧工廠道路仍很漫長 。」鍾鵬飛表示，「 視覺領域是工業AI最有機會，也大有可為的場景。 機器視覺領域是AI技術非常少能夠做到接近甚至超過人類水平的AI應用場景，且無主觀意志和疲勞造成的誤差，能實現標准化檢測」。

而倉儲是工廠中核心的一環，也是貫穿工廠入庫和出庫的重要環節，承載著入庫檢驗、庫存檔點、生產備料、產品交付等多個功能。除了記錄數字化之外，入庫與出庫的材料與產品檢測是倉儲作業主要的工作量。因此， 識別系統成了智能倉儲系統成型的第一步，也是協創雲 科技 的切入場景 。

協創雲 科技 通過大量調研發現，在機械類的加工企業中，一些傳統的技術無法做到零部件復雜缺陷的檢測，也無法做到高度相似物料的准確區分，且這類問題在產業中普遍存在。目前市面上，針對這類問題，可以通過有演算法能力的智能設備分辨出基本產品形狀是否有嚴重缺陷，以及進行大致的物料分類，但對於不同產品表面復雜的花紋工藝、或是熱處理的過程中造成產品顏色的細微變化，卻無法准確識別。

因此，鍾鵬飛認為， 在智能倉儲的這個賽道上，實現多維度、高標準的質量檢測和物料識別是關鍵，這無疑也是協創雲的「招牌」 。

產業互聯網的商業模式有別於消費互聯網的「眼球經濟」，以「價值經濟」為主。 產業互聯網要服務於產業，為產業提供更好的服務體驗，創造出更高價值的產業形態。

在智能倉儲上雲智匯、宇航股份等多家公司也進行了相應的布局，他們為產業提供定製化的智能軟體服務或檢測軟體套件。但鍾鵬飛認為，這些並不利於智能倉儲場景的快速實現落地。對於IT能力不足的傳統工廠，只為其提供軟體服務，難以實現高效率的落地部署。

為了加速產業互聯網落地的進程，協創雲提供一套端對端，即軟硬體結合的一體化解決方案。 鍾鵬飛形容這套方案是「開箱即用」。 協創雲團隊中的首席產業官陳朝波，有著15年以上精密機械工業的經驗。這讓協創雲能夠快速布局智能倉儲方案中的硬體設施，為企業提供一體化解決方案。

協創雲目前已經引入了智能物料機、智能拍攝設備、智能平行帶、智能AGV、智能貨架等多個硬體產品，而協創雲也正在與智能硬體的團隊進行合作，將機械臂、機器人的結構和能力賦予到物料系統中，拓展整個智能解決方案的邊界和應用場景。

2019年成立的協創雲，在過去一年的 探索 中，鍾鵬飛也發現盡管中小型企業對產業智能化的需求迫切，但存在著付費能力不足的問題。為了服務、賦能於產業互聯網的發展， 協創雲在溫州落地了一套專門針對中小企付費痛點的解決方案 。這套解決方案將管理庫存的種類降低，成本也能得到相應的降低，價格設置在萬元及以下，並且解決方案的效果與原有版本相當。

有了協創雲的這套系統，在領取物料環節，過去領取生產材料需要5-10分鍾，現在工人15秒內可以自主完成，生產效率得到顯著提升， 操作與自動售貨機相似，工人上手簡單 ，與ERP（企業資源計劃）和MES（製造企業生產過程執行管理系統）系統自動打通，通過人臉識別或員工卡刷卡即可快速領取該崗位當前工序所需物料。使用協創雲AI質量檢測解決方案的一家拉鏈廠，每天需要生產10萬件左右的產品，原需要30個質檢工人，而現在只需要一兩個工人對設備和物料進行管理，就能完成等量的質檢工作。同時， 每家工廠能節省平均20%的物料消耗 。其中，自控閥門廠浙江中德集團原來每年需要消耗100萬耗材，如今能節省掉20萬物料成本。

目前，協創雲已在數十家工廠落地，智能硬體每月產能400台。今年協創雲將會完成服務200家工廠的計劃，收入預計達到800萬元；明年將會拓展到1000家企業，收入預估8200萬元。

鍾鵬飛表示： 「協創雲首先在機械加工領域落地是我們主動選擇的結果。」

與消費互聯網贏家通吃的格局不同，產業互聯網中會有更多細分領域的機遇。當前各領域產業信息化水平都處於較低水平，各企業和系統之間沒有打通和連接，企業數據、產業數據的價值都無法得到充分發揮。

而協創雲抓住了機械加工領域，連貫產業鏈中的上下游的倉儲環節，目的是為了能夠打通這一垂直行業的數據。協創雲能夠深入企業的耗材管理和供應鏈管理，幫助企業清晰的統計耗材使用情況和庫存數據，同時系統具備著庫存預警功能，當企業某品類庫存不足時，系統會提醒客戶進行采購並生成采購單。因此，協創雲很容易通過集采推薦用戶性價比更高的采購方案，並可直接配送， 實現產業協同增值 。

除了這一場景外， 在大數據的基礎上，協創雲 科技 將發展出更多的新的商業模式，構建一套包括垂直供應鏈整合、廣告、MRO/O2O、產業金融在內的產業協同增值體系 。

產業互聯網是互聯網對各產業生產、交易、流通等各個環節的打造。產業互聯網將會因為更高效的生產、資源配置、交易能力的提升而得到快速推進。在大數據時代，得數據者得天下。鍾鵬飛相信， 當協創雲在垂直領域里產生了足夠多的企業連接時，將會產生更大的乘數效應和商業價值 。

今年新冠疫情大大推進了整個 社會 的數字化進程，這對於產業互聯網而言也是一個難得的契機。鍾鵬飛表示， 新冠疫情對產業互聯網起到了良好的教育作用，令企業開始思考遇到如何提升企業的抵抗沖擊的能力 。

當前，協創雲總部的設在深圳，除了看中深圳的創新能力外，也是希望業務輻射到珠三角製造產業聚集區。此外，在國內另一個製造業聚集區長三角，協創雲也設立了溫州分公司。在鍾鵬飛的計劃中，上海和蘇州也會進行相應的布局，並且目前已基本打通了這兩個市場，正在以城市合夥人的方式去進行更快的復制。

目前，協創雲的整個技術體系和產品體系已基本成型，希望以10%-15%的股權融資1500萬-2000萬。鍾鵬飛表示，Pre-A輪資金的加入，目的是進一步加快在產業和市場上的布局，並預計在明年年中完成A輪融資。去年10月，協創雲獲得了螞蟻金服首席風控官俞勝法數百萬元的天使輪融資。