大数据时代，个性化定制助推中国制造业创新升

进入21世纪以后，伴随着科学技术的突飞猛进，各行各业都在发生着巨大的变革以适应市场竞争。从英国提出物联网，到德国的工业4.0，的应用让我们能够以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得具有巨大价值的产品和服务，或者深刻的洞见，进而引发全球市场新一轮的科技革命和产业变革。

为了抓住新一轮工业革命的重大机遇，加快从“中国制造”向“中国智造”的转变，不论是早两年发布的《中国制造2025》、《促进大数据发展行动纲要》，还是去年1月工业和信息化部印发的《大数据产业发展规划(2016－2020年)》(以下简称《规划》)，都明确提出要发展工业大数据，促进大数据在企业中落地应用。尤其在《规划》中，更是将深化工业大数据创新应用独立于其他行业作为一个单独的战略任务，再次凸显了我国对于发展工业大数据的重视。

一、中国工业制造业中大数据应用现状

在国家政策持续推动下，我国大数据产业落地进程加快，产业价值被进一步发掘。根据中国信息通信研究院结合对大数据相关企业的调研测算显示，2017年我国大数据产业规模为4700亿元人民币，同比增长30%。在这其中，大数据软硬件产品的产值约为234亿元人民币，同比增长39%。而中国信息通信研究院《中国数字经济发展与就业白皮书（2018年）》中的数据显示，2017年我国数字经济总量达到27.2万亿元，同比名义增长超过20.3%，占GDP比重达到32.9%，以大数据为代表的新一代信息技术对于数字经济的贡献功不可没。

我国大数据产业市场规模（单位：亿元）

数据来源：公开资料整理

根据统计，2017年我国规模已达到946亿元，同比增长32%。增速超过全球平均增速。

2013-2017年全球IDC市场及增速

资料来源：公开资料整理

2013-2017年中国IDC市场及增速

中国大数据发展水平情况：

据统计数据显示，2017年中国大数据发展指数总数为1087.8，同比增长179.32;各省市增长的平均值为5.78。其中，浙江和重庆的大数据发展指数增长均超过10，北京、江苏、广东、浙江、上海味蕾大数据产业发展的第一梯队，大数据指数增长平均值为8.13。总的来看，中国大数据发展已形成了8个国家大数据综合试验区为引领，多区域集聚发展、第一梯队领先优势明显的格局。

分区域大数据发展水平情况：

在中国分区域大数据发展指数中，东部地区大数据发展水平最高，2017年大数据发展总指数为470.51，占中国大数据发展总指数的43.25%;西部地区排名第二，2017年大数据发展总指数为347.13，占比为31.91%;其后是中部地区和东北地区，大数据发展指数分别为185.53和84.62，在中国大数据产业发展总指数的占比分布为17.06%和7.78%。

数据来源：中商产业研究院整理

二、推进我国工业大数据应用发展的对策分析

1．企业管理理念和运作模式变革

《中国大数据发展调查报告(2017)》显示，目前近六成企业已成立数据分析相关部门，超过1/3的企业已经应用大数据，大数据应用为企业带来最明显的效果是实现了智能决策和提升了运营效率。

2018-2023年中国大数据产业市场规模预测

数据来源：公开资料整理

但不少工业制造企业在将其它企业收购之后，未能够对企业整合加强重视，从实际情况来看许多企业基本都不实行整合，大多数自身企业与收购企业在实际运行过程中仍以及其原本机制，而这种情况的出现必然会对企业发展产生十分不利影响。当前整个行业均在很大程度上被大数据的智能化及创新化所影响，应当尽快将传统生产理念转变，在工业制造业发展过程中加快大数据应用。

2．加强培养大数据领域专业人才

目前，我国大数据产业整体实力与国外相比仍有较大差距，大数据专业人才队伍不足是一个重要差距。鉴于此，我们应着力于以下两方面：一方面，积极培养大数据重点领域关键核心技术研发人才，充分发挥政府的主动引领作用，实施人才引进战略，重点引进一批活跃在大数据技术发展前沿、国际领先水平的高端专业人才和团队。另一方面是完善人才激励机制，注重对大数据人才的就业创业引导，制定更加开放、有效的人才激励政策，建立适用的人才奖励基金，激发创业、创新、创造活力。

3．建设智能化生产工厂实现个性化定制

“工业4.0”本质是基于信息物理系统(CPS)实现“智能工厂”，使智能设备根据处理后的信息，进行判断、分析、自我调整、自动驱动生产加工，直至最后的产品完成等步骤，最终使消费者需求能够得到满足实现消费者个性化需求。

最近几年，我国的大数据产业和应用取得了迅猛发展，以信息化驱动为特征的数字经济，在我国已经取得了巨大成就，但如何抓住以大数据技术和产业为推动的工业大数据竞争的制高点，贏得下一波数字意争中的重要地位，是摆在我们面前的巨大挑战。在当前工业制造业发展过程中，各个企业为能够得到更好发展，必须要对大数据进行合理有效应用，应当在分析大数据应用现状基础上，在工业制造企业生产及营销过程中有效应用大数据，从而促进企业得以更好发展，使企业利益实现最大化。

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