用大数据分析来分析工业互联网的发展趋势

　　用大数据分析来分析工业互联网的发展趋势。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。

大数据分析

　　工业互联网的发展正在从补贴导向为主，转变为需求导向为主的市场行为。一名长期关注工业互联网赛道的投资人告诉中国企业家杂志，过去几年看的不少工业互联网项目，营收主要依赖政府补贴，头部项目对补贴的依赖越来越低。“这与新能源汽车产业的发展有点相似，越来越多（工业互联网）企业开始实现自我造血，意味着产业已经到了爆发的边缘。

　　刘震院士创建的傲林科技，最近服务了一家钢铁企业。他告诉中国企业家杂志，这家钢企最初找到傲林科技是希望将工业互联网应用到轧辊管理这个生产环节上，但与傲林科技的团队沟通过后，钢企改变了最初的想法。

　　轧辊是轧机上常用的一种耗材，需要定时的进行维护，而且每一次更换轧辊的时候，轧钢这一道工序都得需要停产几十分钟。对于钢铁企业来说等呀，停产就会影响产能和生产的效率，加上轧辊的维护和更换本身也有一定的成本，所以他们想借助物联网技术，弄清楚什么时候、什么频次更换或者维护轧辊合适，对生产的影响较小。

　　“从节约成本角度来思考，想到用物联网技术来管理轧辊是值得肯定的；但是从经营的角度来思考，轧辊这个环节的降本对钢铁企业的总成本控制来说并不显著。”刘震院士替钢企算了一笔账——钢企是典型的流转型企业，最主要的成本在上游的原材料采购，占到总成本的60%多。轧辊一年虽然也要花掉几百万采购费，但相比企业的总支出而言，连千分之一都达不到。还不如企业支付的信息服务费和物联网的投入高，但投入产出比相对经营价值说是比较有限。

　　“我们从钢企经营角度出发，认为首先要改进的是配料管理。”刘震院士说道，“我们给企业分析了他们的配矿和配料比例，对企业配矿、配料和采购流程进行了优化。最终的结果是把企业的生产成本降低了数个百分点，一年节省近亿元，远远超过轧辊（物）联网创造的价值。”

　　纵观国内外，大数据已经形成产业规模，并上升到国家战略层面，大数据技术和应用呈现纵深发展趋势。面向大数据的云计算技术、大数据计算框架等不断推出，新型大数据挖掘方法和算法大量出现，大数据新模式、新业态层出不穷，传统产业开始利用大数据实现转型升级。