当前，大数据已成为业界公认工业升级的关键技术要素，是支撑智能制造的核心动力。鹏博士与航天云网以各自优势技术资源搭建“云计算+大数据”技术体系，依托云计算的分布式处理、存储等对海量数据进行采集、挖掘，把工业大数据进行智能分析与决策，助力制造业发展，促进实体经济与数字经济融合。

　　在产品层，鹏博士与航天云网优势互补，共建大数据云网边生态产品体系。以鹏博士数据中心、网络接入服务为底层基础设施，以 “多云+组网+边缘”的能力支撑为融合平台，通过大数据算法与行业机理模型的业务应用，为各行业企业连接IT基础服务商和大数据厂商，提供个性化定制解决方案，赋能企业工业互联网智能化。

　　大数据在企业工业互联网进程中贯穿了管理、成本、质量、交期多个方面，通过打通各个环节、各个部门进行大数据数字化改造，打通价值链，才能从根本上提升效率，实现工业互联网的智能进化。

　　大数据打通企业管理 进行数据实时治理

　　在传统企业中，各部门信息独立不能实时共享，各类数据、指标的准确度、及时性、真实性无法保证，现有的运营能力很难支撑更高的管理目标等，各种信息不对称的问题纷至沓来。如何实现企业部门之间业务流、数据流全面打通，形成战略层、管理层、执行层的精准统一显得尤为重要。

　　通过大数据“业务与数据打通”的核心理念，以各部门可视统一的大数据管理平台为实现手段，充分利用数据资源互通、调动各部门协同作战、提高绩效运营，最终推进企业由“人”治理转变为依靠“数据”治理，最终达到提升管理效率、降低人力成本、提升执行效率、辅助战略决策等管理目的。

　　大数据合理把控成本 设备材料耗材全优化

　　设备管理，是所有生产、质量、安全等结果性诉求的基础和承载，但又往往因为投入大或者实施起来复杂，或者不具备立竿见影的指标变化而往往被忽略。

　　企业追求设备投入产出最大化，也就是设备利用和运营效率的最大化。尽可能降低设备资金产出、库存占用、故障及时诊断与维护等，是企业经营者急需解决的实际问题。

　　大数据设备管理系统集成多源数据，快速优化算法，达到可视化的现场管理，预防、诊断、处理设备故障，稳定健康运行环境，保证企业生产效率最大化。

　　在原材料损耗优化系统上，将生产部、设备部、质检部以统一信息流串联，提供实时数据关联分析、多种行业算法模型、在线优化等，以减少耗材及运营成本。

　　大数据完善质量管理体系 建立全流程追溯

　　在企业内部，常常面临检验出问题才分析调整工艺;成品数量庞大，检验人员水平参差不齐，仍会有次品漏检入库;对产品进行质量追溯，无法追溯到源头……

　　大数据可以有效完善质量管理体系，通过MES制造管理系统，反映双向制造信息。通过ERP平台，可以在战略业务层面监控产品质量水平。当然，对于一个企业来说，仅是对内部质量数据的分析是不够的，还需要把内、外数据结合起来，建立质量大数据。

　　企业对成本、设备、材料、生产、库存建立相应的数据中心，形成企业内部的大数据平台。再结合企业外部的行业标准、市场行情、各层级经销商、消费者、网络平台等，形成企业外部的大数据平台。内部与外部数据结合，按照客户、产品、业务方向从多个角度进行数据信息组织与关联，建立企业大数据模型。此数据模型可做到，在任意环节发现质量问题均能实现溯源及召回。

　　大数据规避交期风险 实现生产销售一体化

　　生产计划与排程环节，大数据可以集成企业ERP、MES系统，结合APS软件，可以快速动态调整并滚动生产计划，帮助企业解决交期不准、插单频繁、订单延迟、产能不足等问题。APS可帮助产品按期交付率提高20%，关键资源利用率提高25%，响应客户需求速度增加30%。

　　生产销售一体化系统，不同于ERP、MES、APS，是投资小、见效快的信息系统，适用于各种信息化水平的企业。生产销售一体化系统从相关信息系统抓取数据，直达客户需求、销售人员、生产现场人员与信息系统间的数据信息流，使端到端的信息完全打通，不需要在庞杂的信息中寻找，大幅提高沟通效率，提升订单交付率。

　　无论企业是何种规模，处在自动化、信息化、智能化的哪个阶段，都有相对应的大数据解决方案。企业需要从自身业务出发点来选择最适合自己的，以逐步从人效提升，到产效提升，最后达到各方面的能力提升，达到增效减损的最终收益。

　　目前，鹏博士大数据已在政府、电子、汽车、纺织、金融、连锁、快消等行业服务了众多知名客户，为各行业企业数字化进程提供核心大数据支撑，帮助企业规范和优化业务流程，同时及时获取外部销售和市场信息，快速应对市场变化，从而带动企业从日常运作多方面来改进和完善管理，节约运营成本，提高企业经济效益。

　　制造业转型升级，大数据驱动未来全行业提升生产效率、改进产品质量、节约资源消耗、保障生产安全、优化销售服务的必经之路，通过与人工智能、移动互联网、云计算及物联网等技术的协同发展，工业大数据驱动下的工业互联网必将深度融入实体经济，成为数字经济时代的新引擎。