大數據如何影響傳統產業
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關鍵還在產業本身
“目前，我國制造業應用大數據的水平并不高。”潘文坦言，大數據從消費端向生產端滲透是一個漸進的過程，此外我國制造業本身各行業之間智能化水平差異較大，這兩方面都直接影響到大數據的應用水平。
“舉一個簡單的例子，日本工廠的一條生產線有上千個傳感器，國內企業則只有幾百個。少這么多不是為了省錢，而是因為國內企業不知道還能在哪些地方放傳感器。由此可見制造工藝水平越高，對精準操控的要求就越高，對傳感器的要求也就越多。”李冠宇說。
由此可見，大數據要與傳統產業更好地融合，關鍵還在于產業本身的發展和應用。比如，最靠近消費者的服務業把大數據用得最好。“大數據引發了醫療健康革命，基于大數據的在線教育成為發展潮流，大數據切入的線上營銷帶動線下消費的模式已然成為商業模式成功的典范。”潘文歸納說，服務業成功應用大數據的經驗可以總結為3點，一是從過程看，大數據實現了要素間的互聯互通和綜合集成，借鑒到制造端就是現在大家熟知的信息物理系統。二是從要素看，大數據平臺搭建推進了要素的優化整合和高效配置，借鑒到制造端就是工業大數據。三是從決策看，大數據成為精準投放決策的重要支撐，借鑒到制造端就是商業智能。
“傳統產業首先要有融合創新的意識，結合自身業務特點，主動尋找應用創新機會。其次，要加強行業合作和產業鏈合作，整合形成行業公共信息大平臺，這樣才有大數據可用。”樊會文說。
一方面，要重視收集數據資源。要推動信息資源開放、共享，發展用戶參與設計、云設計等新興研發模式，鼓勵大企業向中小微企業和創業團隊開放平臺入口、數據信息、計算能力等資源，提供研發資源。
另一方面，要打通數據，讓數據互聯互通起來。要大力發展智能裝備，建設智能工廠，實現機器、設備、系統、車間、產品之間的互聯互通，企業生產與市場之間的實時信息交互等，努力提升制造全過程的網絡化、數字化和智能化水平。
“更重要的是，以大數據為代表的創新意識和傳統產業長期孕育的工匠精神要結合起來，才能讓新舊動能融合發展，從而改造提升傳統產業，打造中國經濟發展的新引擎。”潘文說。