數據化是新工業革命下製造業轉型關鍵

　　中國經濟進入“新常態”，第三産業崛起，消費成為增長的主要力量。在第四次工業革命影響下，中國製造未來的發展方向在哪？供給側改革的動力問題該如何解決？未來的社會形態又將如何？就這些問題，浪潮集團有限公司董事長孫丕恕接受了《經濟參考報》記者採訪。

　　“智”從數據中來

　　孫丕恕表示，隨著第四次工業革命的到來，中國製造業未來將由“賣産品”轉向“産品+服務”，通過服務更好地為用戶帶來新的産品體驗，通過開展服務型製造，向産業鏈兩端延伸，佔領價值鏈高端，實現整個製造業轉型升級和質效雙增，這也是智慧製造的核心目標之一。

　　“在智慧製造這個話題上，各家各有説法、各有工具。”孫丕恕表示，比如有的人提出要將機器人這種終端進行大規模應用。但是，如果僅僅用機器人，用感測器、探頭、測量儀等精密儀器去解決傳統流程上的問題，它們完成的只能算是生産流程和工藝的高級自動化，不是數據化，更達不到智慧製造的程度。“我們甚至可以説，如果機器人不具備自我感知、學習和決策的能力，它到底是‘機器人’還是‘機器’，這需要打一個問號。”

　　到底什麼是智慧化，怎樣才能實現真正的智慧製造呢？孫丕恕表示，一定要打破傳統思路，主動以用數據化新思維驅動製造業的智慧化轉型過程；要以數據為核心，利用資訊技術挖掘併發揮出數據的價值，將數據作用在製造流程的每一個環節，推動實現供給側和需求側的有效對接，讓産業變得智慧。中國智造，“智”從數據中來。

　　孫丕恕表示，真正的智慧製造，意味著我們要把數據用起來，能夠用數據本身以及基於數據分析得出的結果去改變整個製造業的形態，産生價值，這才是關鍵。在真正的智慧製造環境下，我們能抓取並分析來自生産流程、內部管理和消費市場等不同環節、不同對象的數據，再以數據的方式將分析結論和洞察返回到生産操作流程上，去改變、優化生産鏈各個環節。

　　以來自生産流程的數據為例，如果把機器人、精密儀器産生和積累的數據進行分析，發現某産品的問題是由上游的材料及設計流程造成的，人們就可以基於這個結果，提示上游去檢測發生問題的環節，進而改變材料的選擇、改進設計工藝，最終實現産品的優化，甚至實現整個産業鏈的升級。

　　數據可解決供需對接困境

　　“在整個過程中，我們究竟能不能對數據施加作用力、挖掘出數據的價值，最主要應用到的還是雲計算、大數據分析、物聯網等新興資訊技術。”孫丕恕表示，要“計算+製造”，即發揮出資訊化對智慧製造的支撐作用，構造滿足所需的基礎環境，為智慧製造提供先進的技術及計算力支援。在新興資訊技術的應用和對製造業的經驗積累及知識理解二者之間形成合力，幫助人們更好地理解數據、分析數據、運作數據，真正發揮出數據的價值。

　　孫丕恕認為，數據化將有望在供給側改革中起到重要的作用。他説，第四次工業革命的深入推進可以實現供給側和需求側的有效對接，消費者可以通過網際網路參與設計，跟蹤整個生産進度，而且廣泛、實時參與生産和價值創造的全過程，促使製造業由大規模批量生産轉向大規模定制化生産，進而通過符合消費者需求的個性化、定制化、精細化生産和服務，解決産能過剩的問題。

　　他表示，實現真正的智慧製造，發揮數據的價值，改變的不只是企業的內部管理、生産流程、設計工藝等問題，還能解決供給側、需求側兩方有效對接的困境。來自需求側相對開放的個性化、定制化要求，消費者個體的愛好、行為等數據，會推動數據相對封閉的供給側發生改變。基於需求側相對開放的數據，我們能分析甚至創造出更多消費者需求，進而將這些數據聯通並反饋到供給側的生産、研發過程中。在這樣的模式下，供給側改革的動力，是由需求側來提供的。

　　“另一方面，我們還可以通過數據解決供給側標準化與需求側個性化之間的矛盾。”孫丕恕説，生産方面的供給側是標準生産、標準作業、標準流程，而需求側是個性化、定制化的。解決這個矛盾，還是要靠數據。傳統的製造環境裏，個性化的需求要先回傳到生産的最前端進行分析，然後再根據指令和決策依次作用於後端需要改變的環節中。這種模式下生産出來的個性化産品成本高、製作週期長、産品價格也會相對昂貴。在智慧製造環境下，個性化、定制化的需求將通過數據，以智慧化的手段導入並作用在生産線的各個流程上，這是過去線性流程無法滿足的。

　　孫丕恕認為，打通供給側和需求側的數據，不僅意味著供給側能夠抓取並聯通需求側的數據，更意味著要用需求側的數據去指導和引領供給側的行動。讓數據的交流變成企業的快速行動，以達成客戶的期望，智慧化地驅動産業升級，實現供給側和需求側的對接。從商業模式的角度看，智慧製造會逐步實現全面服務化，由大規模製造轉向大規模定制，實現消費者賦能，交付出更好的用戶體驗。

　　未來有望實現“數據社會化”

　　孫丕恕表示，其實要實現智慧製造，技術、設備都不是問題，關鍵是人的思維。數據化的新思維是要把數據看成核心資産，而不是流程上産生出來的一個産物。對於企業來説，要打破傳統的觀念，主動以數據化的新思維，用數據本身去驅動彈性的、隨需而變的生産模式、商業模式、創新模式，這樣才是完成了向智慧化轉型的過程。

　　“我們經歷過自動化時代，也正在完成資訊化階段。現在，我們正進入一個數據化的時代，一個智慧化的時代。我們提出一個‘數據社會化’的概念，全社會都會在數據化的形態下進入更智慧、高效和不斷創新的運作狀態。”孫丕恕説，製造業是驅動整個社會走入“數據社會化”時代的一個非常重要的行業，甚至可以説是基礎行業。製造業的智慧化能夠加速整個社會進入智慧化的進程，讓每個人可以公開和分享的行為、觀點和需求等資訊，能夠以數據的形式被實時收錄和分析，每一個個體都會産生綜合的數據源，成為代表個人在數據世界的價值。

　　孫丕恕認為，這也正是未來實現“數據社會化”的狀態，不僅僅是人與人之間的交流，人與環境的互動、人與商業組織産生的交互和交換，都會以數據的形式産生相應的價值。基於資訊技術對數據價值的挖掘，商業機構對個人和市場需求的精準把握和實時産出將成為可能、個性化、定制化的服務和産品，成為商業競爭的基本模式，所有的商業機構都可以為每個個人創造獨特的服務和産品體驗。在這個過程中，政府和社會機構將成為數據資源的保障者和平衡者，讓數據的價值真正能夠在全社會得到釋放。

　　在發展數據化的過程中，孫丕恕認為，雲計算、大數據、物聯網行業將得到蓬勃發展的大好機會；機械製造、服裝、電器等傳統製造業將迎來新的快發展期，其潛在市場之巨大，難以估量。