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三是为机器控制建立的自我调节式传感执行网络逐渐增多，此类网络更加精密、数据吞吐量更大。
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四是“万物互联”趋势开创了人际自动交互新模式——如客户与客户之间或者企业员工之间。
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五是社交媒体数据推动了实时市场推广，创新了企业内外协作方式。
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下面，我们来简要关注一下企业的现实情况。从中不难看出，数据分析策略将成为工业企业的必备条件。
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工业制品逐渐实现了与负责数据采集的传感技术的结合。例如，现代飞机或列车中装有数千个传感器，目的是为制造商和用户提供广泛的数据，表明可采取哪些措施或进行哪些设计或服务方面的改进。
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目前，许多企业已经做到（如优步和爱彼迎）仅从数字数据中提取价值，而不再利用实体资产。过去，人们一直认为这些企业所在行业的本质是实体资产，因而是不可能被颠覆的。可谁能想到，经营着全世界最大酒店业务的爱彼迎却一家酒店都没有，而全世界最大的出租车公司优步连一辆出租车都没有。
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因此我们有理由相信，专业的智能分析企业即使不靠实体产品或资产，也同样能够成为行业颠覆者。
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假设有一家服务于公用事业或采矿行业的工业泵制造商。另一家颇具创新意识的初创企业若是将传感器和配套分析软件嵌入制造商的工业泵中，就能从中采集数据，并以此为基础向客户提供服务，而这些数据和客户原本都是属于工业泵制造商的。
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这对一切设备制造商而言都是一个巨大风险，其他企业利用其数据实现商品化的同时，设备制造商的产品也损失了巨大价值。此处制造商和初创企业的目标一致，都是尽一切办法增加或保持与终端客户的接触。只有这样，才能掌握有价值的数据。因此，企业必须现在就着手制定数据策略——才能根据自身情况量身打造。
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格局瞬息万变，创收就趁现在
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一般情况下，工业企业在制定全面的数据策略时，不需要从零开始。工业设备领域的大多数产品通常已经配备传感技术。原则上，设备使用者可以收集并使用数据，但他们尚未这样做。又或者已经收集并存储了数据，但还未开始分析。
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以现代采矿作业为例。一般情况下，制造商会为大多数设备配备数据技术。整个矿区都能连接到移动或无线网络，可以对所有卡车、碎石机、传送带以及地面情况和地质状况进行监控。
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然而，这些数据流通常被分隔在不同的谷仓当中，没有实现连通和汇总，因而无法进行分析。这类矿业公司的控制室里通常有大约50个显示屏，每块显示屏上的信息都来自一个不同的设备供应商。仅凭这些信息，矿井主管无法得知矿井是否已经达到转移生产的目标——这就是未从大数据中得出有用洞察的典例。
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明确这一点之后，要想做出改进，第一步就是搜罗现有数据库以获得洞见。接下来，企业可以尝试处理新数据，为当今的前沿技术——从实时运营数据中提取洞见——打好基础。
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数据经过分析得到规整，总结出关键绩效指标（KPI）和可行信息。可以实时刷新并发送到监管人员的平板电脑上，以便随处携带、随时查看。
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这样一来，就能从来自四面八方的不同数据中得出有用信息，否则就只是一团浆糊。
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对制造业而言，在基于智能数据推出适销对路的数字服务和内部运营流程之前，还有一个关键的准备阶段：打破谷仓式的循环数据回路和系统，实现数据的融合或流通。所幸近期取得的技术进步为此提供了极大便利。
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数字技术已经足够成熟，能有效地将大数据转化为可行知识——例如，通过结合数据操控不同工厂的分散式控制系统。另外，嵌入式传感器和控制体系早已成为工厂车间众多机械的动力来源。
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得益于运营技术和信息技术的融合——即数据网络和IT系统的连通，前者控制机器和机器人，后者为整个企业提供支持——机器和设备通常能够连入数据系统，如生产管理、制造执行、物流和企业计划等，而这些数据系统过去与机器设备是毫无关联的。
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制造执行系统（Manufacturing Execution Systems，简称MES）负责跟踪并记录原材料是如何转化为产品的。许多工业领域过去都是各工厂各自为政，而现在，各个工厂的制造执行系统均被归入企业资产管理（Enterprise Asset Management，简称EAM）系统下面的一个控制单元，实现了统筹。企业资产管理系统负责监控机器生命周期和企业的其他实体组件。
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如此一来，许多制造商就可以实时查看其生产流程。虽然产能依旧存在限制，但企业可以通过分析，发现并预测性能瓶颈，针对工厂运营改进、员工队伍管理和供应链风险管理做出更加智能的决策。
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用不了多久，这一企业中枢的雏形就会新增业务部门，为企业提供外部原材料，或准确描述客户对产品的规格需求。在这一阶段，行业运营会变得更加灵活，成本效益更高，能够为客户提供高度定制化的成果。
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总而言之，格局在不断发展，可以说是瞬息万变，但只要从现在开始做起，就能即刻收获回报。还是那句话，小处着手，一旦有效则迅速推广。
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公用事业公司如何运用大数据分析
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