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联想大数据携手清华大学 助力广东经信委实施智

摘要  近日,广东经信委实施的“广东省 2018 年中小企业人才培育项目”之一粤商高级研修班在清华大学成功举办,在这次高规格活动中,国家统计局总经济师兼新闻发言人姚景源亲临现场参

近日,广东经信委实施的“广东省 2018 年中小企业人才培育项目”之一粤商高级研修班在清华大学成功举办,在这次高规格活动中,国家统计局总经济师兼新闻发言人姚景源亲临现场参与。该课程主要针对广东重点培育的民营企业、高成长中小企业董事长、总经理等高层经营管理人员,就粤商转型时期面临的战略定位,突破瓶颈和发展传承问题进行培训学习,以此引领粤商不断增强核心竞争力,助力广东民营经济再次腾飞。

作为工业大数据方面的权威专家,联想集团执行总监,首席科学家于辰涛受邀和企业家们进行深入研讨,结合多年的实战经验和丰富的专业知识,对现代工业面临的问题做了一场以《面向未来的转型思维及应用案例分享》为主题的演讲,清晰透彻地解析了互联网经济下的实业难题和应对措施,同时联想大数据充分而深厚的产业实践赢得了高度好评。

粤商高级研修班在清华大学成功举办

于辰涛首先就工业3.0大规模高效生产模式带来的挑战做了精准分析,并提出该模式下的主要问题是缺少全面的数据,而解决这个问题也是实现数字化、智能化、技术深度融合,最终迈入第四次工业革命的制胜法宝。他提出:“工业4.0的本质是解决更快更好地满足用户不断演进的个性化需求能力,实现高效、定制化的生产,而互联网+的本质就是‘数据的流动’,通过数据把世界连接起来,实现高效和定制化,两者不谋而合。但面对当前复杂的工业链接和海量异构数据,要充分挖掘数据的潜在价值,实现生产过程智能化、管理流程数字化和决策过程的自动化等难题,仅依靠互联网还远远不够,只有当智能制造贯穿于整个价值链网络,才能真正推动工业企业的数字化转型。”

联想集团执行总监,首席科学家于辰涛受邀和企业家们进行深入研讨,联想大数据充分而深厚的产业实践赢得了高度好评

产品数据全面整合,驱动产品研发过程智能化

联想大数据的智能化研发,是读懂未落到纸面上的东西,想清楚用户将来要什么,并为之做好准备。联想大数据站在用户立场,想其所想,通过监控超过2亿台联想设备,每秒处理超过350GB的设备数据,每5秒钟对全球销售设备进行实时追踪,从关键部件、应用、用户画像、销售渠道到客户服务,构建各种级别的分析优化能力,从而实现产品数据全面整合,驱动产品研发过程的智能化,通过大数据显著提升了产品质量。

数据化和智能化,将生产制造模式转变成“预测性制造”

智能化生产的目标是实时动态地优化整个生产过程,减少人工因素,减员增效。它主要以监控生产设备和产品的使用状况为起点,形成历史数据,再汇总所有的生产、流通、产品和用户的历史数据进行全量分析,最后通过预测性建模的智能计算工具,实现对整个生产过程的透明化。

联想智能工厂站在一个系统的思维角度去考虑联想制造的挑战,突破工业物联网,实时监控产线,显著优化柔性制造能力,使得准时交货率提升超过8%,制造质量提升超过12%,制造效率也提升10%以上。

市场需求变化与先进制造战略推动供应链管理变革

市场需求的变化和先进制造战略推动着供应链不断实行管理变革,基于对用户行为特征的柔性供应优化,智能化供应链实施个性化用户下单、个性化订单排产、柔性生产制造和定制化客户服务,使得供应链能力取得了显著的提升效果。

结合用户定制操作行为特征,联想通过提取用户群体画像和互联网产品舆情分析,进而优化定制需求、提取效率与精确度,使得定制化比例从35%提升到70%。同时,在供应链管理中引入用户行为分析,构建并完善用户知识图谱,通过对用户特征抽取与聚类,精细化预测定制化零部件供应,实现预测性订单排产,使得定制化生产周期从17分钟缩短到3分钟。

无独有偶,在智能化供应链方面,智能化Moto全球供应链通过采用CQM质量管理监控体系,帮助制造企业在根因分析上缩短70%时间,质量预测准确度达90%以上。

智能化销售和客户管理提升运营效率

智能化销售是通过人的创新及创意智慧将先进的计算机、网络、物联网等科学技术融合应用于品牌营销领域的新思维、新理念、新方法和新工具的创新营销,包含了优化渠道管理能力、实现销售人员管理、提升用户订单转化率和优化产品结构及定价系统等。通过以人工智能优化渠道管理能力,某世界500强医药公司提升效率达90倍;通过建立存量用户画像进行精准营销定向区域广告投放,某大型车企每季度节约营销广告费用500万~800万,销量提升约3%~5%。

在客户管理方面,联想统一用户画像系统向其客户服务呼叫中心提供数据支持,当客户联系呼叫中心时,会显示一般信息和软件状态,快速得到客户信息,发现问题根源并提供高质量的服务。

当前,中国已从工业时代迈入后工业时代,从稀缺经济迈入后稀缺时代。未来的中国制造2025更多的将是依靠创新驱动,企业间的竞争也将由数量型、同质化转向个性化的竞争。在这样的大背景下,现代工业借助智能研发、智能化生产、智能供应链、智能化销售和客户管理,通过开源技术、物联网和人工智能的技术融合,助力中国制造全面转型升级,实现全面的预测性制造和智能化制造。

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