上圖為：三一集團CIO潘睿剛
大數據 智能制造之基礎
潘睿剛說：“美國的工業互聯網，德國的工業4.0，或者說中國制造2025，大家描述的前景都非常美好，但到底如何選擇?如何去做?是前端客戶的整體解決方案，還是后端的產業鏈，或者是縱向的單純把智能制造的程度提升，把大數據分析與客戶需求進行結合。但如何結合?這是每一個CIO都會碰到的真實問題。“
但顯然，所謂的“智能制造”，就是給予 “制造”新的“智能”。“智能”的獲得離不開數據。
大數據：從積累開始 重點是分析
潘睿剛介紹，三一目前有20萬臺在外設備安裝了自主研發的工業智能控制終端，已累積40TB的工況數據，且每天增量達兩億條。
2014年，三一集團啟動大數據平臺建設，通過自主研發，建立基于HADOOP的大數據存儲與分析平臺，具備工業級各類型大數據存儲與分析能力，最終目的是實現低成本海量設備數據接入與分析，完美實現服務承諾，敏銳洞察用戶行為，全生命周期閉環反饋。
在應用上基于工況數據開展大數據分析工作，目前正在進行國家宏觀經濟相關性分析，挖掘機、泵車故障預測模型，配件需求預測模型，客戶征信模型研制開發工作，應用于國家經濟宏觀環境了解與預測、工程機械設備故障預測，市場銷售預測、銀行保險客戶信用評估等領域，進而提升備件水平，降低庫存，提升營銷、服務能力。同時開發數據質量管理系統，對研發、服務都有較好的指導意義。
三一重工的大數據結構
三一大數據平臺架構如下圖：
大數據：應重視分析模型的建立
數據存儲是一切應用的基礎，三一重工集團的數據庫每天必須承受來自全球多達20萬臺設備的寫入請求，保證數據服務持續、穩定運行是建立工程機械物聯網的首要難點，三一通過分布式工況數據存儲集群技術，實現了低成本、無上限數據存儲，降低車輛接入運營成本達80%以上。
建立良好的分析模型也是大數據應用結果的關鍵所在，三一重工與一些科研機構合作(比如IMS、清華大學)，借用資源，為三一重工的分析模型提供更多的參考。
大數據應用的三大場景
目前，三一重工的大數據應用已應用到以下幾個重要環節：
1、首先可對宏觀經濟趨勢與開工率趨勢進行相關性和偏相關性分析，并建立了宏觀經濟趨勢與開工率趨勢的定量預測模型，而這些數據每個月都會定期遞送給馬凱副總理的辦公室，為國家宏觀經濟的分析提供支撐。
2、三一售后配件SKU已達8萬，代理商庫存13.5億，為進一步優化配件周轉狀況，通過對泵車常用件(如眼鏡板、切割環等)結合工況、訂單、宏觀經濟等因素進行預測。通過大數據手段預測分析，實現在保證服務水平不變的前提下，庫存水平下降48%;配件需求預測準確率由現有的45.4%提升至70%;改變現有旬計劃采購策略，臨時計劃占比下降20%。
3、為未來研發提供科學依據：從后臺數據中統計的一段時間內按月統計得到的泵車操作手排量設置偏好分析結果顯示，操作手施工的時候會較多的在低排量下使用三一重工的產品，同時一般采用的量設置集中在30%~70%之間，而春秋兩季和冬夏兩季的排量設置偏好是各不相同的，這為未來三一重工研發新型節能產品便具有十分重要的指導意義。
大數據對重型制造業的思考：既是共性也是個性
潘睿剛認為：“大數據分析可為企業帶來效益，三一重工所面臨的難題對于重型制造業來講既是共性問題也是個性問題。應從兩個維度來看，技術上是共性問題，業務層面則是共性和個性問題各一半。“
技術層面，各企業都會遇到如何優化大數據平臺架構、如何存儲數據，分析數據、利用數據，如何獲取各個系統的異構數據并使其發揮作用，這些問題對于大多數重型制造業是可以復制的。
但另外一個層面，雖然都為重型制造業，三一重工產品的終端客戶、產品質量要求、產品或服務的盈利模式、決策層關注的熱點都有不同，所以具體的分析模型與產出結果則因企業不同而要有所變化;比如說雖然都可以做配件的預測，但各地都有區域倉庫的和只有總部倉庫的明顯就會不同，所以三一重工有分析施工熱度、分析配件的維修更換、倉庫配件的庫存保障、分析產品結構變化、分析產品區間的作業頻度、分析操作手的偏好等等，這些經驗對于后來的企業可以參照，但絕對不是簡單的復制，需要根據企業自身情況做相應的調整，才能更好的支撐企業的運營發展。
采訪小記：
大數據真的很熱很火，也一直被認為具有價值。但這種價值究竟體現在哪里?應該如何入手?三一重工的探索與實踐我相信可以帶給行業內一些思索。正如潘睿剛所言：“大數據的確可為企業帶來效益，但每家企業所面臨的問題都既有共性也有個性。”如果技術可能解決共性問題，那么業務層面的個性問題就需要各CIO們獨立思索后與企業的CEO們共同實踐，才能挖掘出適合自身企業數據價值。
潘睿剛個人簡介：
現任三一集團CIO。1995年畢業于復旦大學，在快消、零售、高科技以及汽車等行業有著將近19年業務和IT系統變革的咨詢經驗，曾經在多家跨國及大型本土企業負責業務變革的實施和落地、以及各大應用系統、電商平臺、移動的規劃及實施。曾在埃森哲、IBM等知名企業擔任高級職位。
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