2015第3期 总第3期，发布时间 2015年9月21日
工业经济动态
2015年8月中国品牌乘用车市场份额保持增长
据中国汽车工业协会提供，2015年1－8月，中国品牌乘用车销量523.72万辆，同比增长12.2%，占乘用车销售总量的41%，比上年同期提高3.5个百分点。8月，中国品牌乘用车共销售55.90万辆，同比增长2.5%，占乘用车销售总量的39.4%，市场份额同比提高2.3个百分点。
CIMdata与e-works联合发布2015 CIMdata中国PLM研究报告
2015年9月10日，CIMDATA与e-works正式联合发布2015 CIMdata中国PLM研究报告。该报告研究了中国主流PLM发展趋势、PLM软件和服务领域的投入、PLM在各行业的应用情况以及对中国PLM市场增长的预测。该报告由CIMdata和e-works Research 共同完成。
CIMdata研究副总裁Stan Przybylinski表示：“去年全球PLM市场得到强劲增长，中国市场以12%的增速领先，达到9.44亿美元。预计2015年中国主流PLM市场增长将达到14.3%。”在中国PLM市场投资靠前的几个行业分别是：航空航天、汽车、高科技和机械行业。
3D打印进入模具行业抢夺发展先机
3D打印已出现就掀起了整个制造业的飓风，工业之母的模具就将3D打印纳入自己的发展规划。目前超过90%的工业品由模具制造而来，但这种趋势正在被3D打印所改写。3D打印技术无需机械加工或任何模具，就能直接从计算机图形数据中生成任何形状的产品，从而极大地缩短产品的研制周期，提高生产率，实现低生产成本。国际模具及五金塑胶产业供应商协会常务副会长兼秘书长罗百辉预测，如果东莞以模具制造的先发优势推广3D打印，预计未来3D模具打印所拉动的工业产值将在200亿元以上。
重庆永川六大优势打造全国智能制造基地
2015年4月，永川被中国科协确定为“创新驱动助力工程示范区”。永川的机器人产业发展模式很先进。通过引进和培育龙头企业，衍生或吸引配套企业聚集，同时，坚持集群化发展思路，以整机组装带动通用基础性零部件和控制系统、伺服电机等关键零部件研发制造本地化，同步推进机器人研发、测试、制造、系统集成、应用服务等，打造完整产业链条。
2015年，成渝区域的汽车整车产量将达600万辆，重庆的笔记本电脑年产量将达1亿台，汽车和笔电两大支柱产业将对各类工业机器人和数控机床形成了强大的市场需求。同时永川区已经集聚了机器人和数控机床产业方面的一批产业链上下游企业，产品零部件配套能力强劲。
慈兴轴承打造宁波“智能工厂”样板
2015宁波市自动化(智能化)成套装备培育试点项目经过多轮较量角逐，最终从60多个项目中筛选出4个，宁波慈兴轴承有限公司（以下简称‘慈兴轴承’）“轴承制造车间数字化改造提升试点项目”名列其中，这也是宁波轴承行业首个智能化成套装备试点专项。
慈兴轴承“轴承制造车间数字化改造提升试点项目”为期两年，在装备自动化基础上，研制和采用一系列智能化设备和软件体系，基于云数据分析管控平台，实施以数据规划、数据分析、数据驱动为主线的车间数字化提升改造，通过数据采集分析、流程模式匹配、资源在线优化，实现机器与机器、机器与人的多层次数字化闭环运作体系。通过信息化管理、大数据汇集、云计算技术，从送料、热处理、磨/装、检测到产品包装，每天千万条信息汇集在一起，通过大数据分析以及对设备状态的实时监控，完善设备的预警机制和对现有检测手段的反馈机制。自动调整生产节拍、工艺，整体提升制造环节质效。今年初规划实施以来进展顺利，试点车间共有3条智能化装配线，目前，热处理车间已实现智能化无人操作。整体完成后人员可减少30%左右。
军工开放提速 武器装备许可目录“瘦身”逾六成
9月8日，国防科工局和中国人民解放军总装备部联合公布了新版武器装备科研生产许可目录。新版许可目录分核武器与军用动力、军用航空器等11大类，共755项，与2005年版许可目录相比减少约2/3。
专家称，许可管理范围的大幅缩小，对于推动军工开放，充分利用优质社会资源，加快吸纳优势民营企业进入武器装备科研生产和维修领域，促进有序竞争，推动军民融合深度发展具有重大意义。而据了解，军民融合的大戏才刚刚开始，在“大安全”、“大防务”的思路之下，预计接下来还会有更多的政策“红包”登场亮相，给予军工产业更广阔的发展空间。
行业研究
中国制造业在寒冬中热追工业大数据
来源： 21世纪经济报道 2015-09-19
如何顺利地完成这场新时代的工业革命？制造业+大数据，一切才刚刚开始。
9月17日，一场关于工业4 .0与中国制造2025的研讨会，在北京朝阳区举行。会场坐满包括川渝皖鄂等全国各地来取经的企业。
被许多人视作工业4.0三大基础技术之一的工业大数据，在此次会议上被频繁地提及。而在现场的企业看来，这些探讨，多在理论阶段。风口上的大数据，与寒冬里的制造业，如何组合才能挽回颓势？
实际上，从产品生产、企业运营、物流运输再到精准营销，大数据似乎可以从各个方面参与。并且改变制造业的发展现状。而在风险与机遇并存的转型过程中，制造业企业必将遭遇众多的技术困难与理念障碍。
风口与凛冬，制造业热“追”大数据
今年夏天，一位进京招商的南方某县县委书记，在中关村某科技园看了两天智能制造项目后，用“震撼”两个字，来感慨互联网和大数据给传统制造业带来的变化。他此行的目的，是引进一家基于大数据的智能制造企业，来改造他所在县的传统纺织业。
在他看来，一方面经济下行，传统制造业遭遇寒冬，县域传统制造业开工率降低，同时，人口红利消减，制造业生产成本增加，企业生产比较困难。他认为，当下地方发展智能制造企业的需求十分迫切，也是地方经济转型的重要风向标。
大数据、云计算、工业物联网，种种新名词让很多企业以及地方招商官员眼花缭乱。大数据被当作制造业连接互联网的命脉，互联网大佬们称，大数据是区别传统制造业和智能制造的关键。大数据给制造业带来的价值，似乎正在逐渐被认可。
事实上，不只是国内，德国作为工业4..0发展的先行者和探路者，其业界对大数据的重视程度也相当之高。在9月17日的关于工业4.0的会议上，一位来自德国的专家，将数据与数据质量列为德国实现工业4.0的四大驱动力之一，与工业传统、劳动力和材料、能源成本并列。
不仅仅是业界和地方政府，在决策层面，推进大数据与制造业结合的步伐也在加快。
9月10日上午，工信部召开发布会解读《促进大数据发展纲要》，其中提到工业大数据工程。21世纪经济报道记者在会场获悉，工信部重点提到，将推进利用大数据推动信息化和工业化深度融合，研究推动大数据在研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产业链各环节的应用，积极推动制造业网络化和智能化。
工信部长苗圩撰文解读我国制造业如何由大变强时称，当前的重点是推动互联网在制造业领域深化应用，积极发展云制造等基于互联网的新型制造模式，培育工业互联网新应用，建设一批工业云服务和工业大数据平台。
制造业+大数据探路，颠覆还是辅助？
一般认为，以大数据、云计算、物联网为基础的新一轮工业革命，有两个根本任务，一是以互联网新思维创造新业态，二是用新的信息技术改造旧行业。在这两个思路下，都有先行者正在探索大数据在制造业的应用。
9月10日下午，工信部组织召开智能制造试点示范经验交流电视电话会议。海尔集团轮值总裁梁海山在交流会上发言。
据梁海山介绍，从2005年开始，张瑞敏提出要把传统制造变成大规模定制。2008年，海尔对企业的产品设计和制造体系进行了模块化改造，同时在虚拟设计、实体制造方面进行了系统的建设。从模块化到自动化，到黑灯工厂，再到现在的智能制造互联工厂，在一次次转型中，海尔官方口径经常用到一个词？？“颠覆”。梁海山称，海尔智能制造互联工厂不是一个工厂的概念，而是一个生态系统，整个企业全系统、全流程都要进行颠覆。
海尔一位负责人告诉21世纪经济报道记者，试图脱离传统家电制造企业范畴的海尔，现在的定位是“一家开放的平台型企业”。而过去三年，围绕如何使大数据及时形成价值，海尔已经基本形成了一整套转型布局。
在数据源和数据搜集方面，海尔从2012年开始搭建了SCRM数据平台(社交化客户关系管理系统)，到目前海尔共积累的线下实名数据达到1.2亿，线上的匿名数据有7.8亿。同时，海尔强调“回款不是市场销售的结束，而是用户交互的开始，企业应从追求产品销量转变成追求用户流量”。
海尔数据发展战略总监孙鲲鹏介绍，海尔要求产品成交后，必须采集用户数据。并且不再单纯采集送货信息，而是记录用户姓名、详细住址等等全方位的数据，用以在数据库生成完整的用户画像，预测用户需求。
在数据分析上，海尔曾经采用先搜集再分析的传统路子。现在则倒了过来，将数据视作变量。先实现生态圈和用户交互，再通过对数据流的即时处理，完成对数据的动态价值实现。
对于大数据的功用，孙鲲鹏总结了四个方面，一是大数据为海尔提供交互创新数据支撑，二是帮助企业做好精准营销，三是为企业提供决策支持，四是数据本身也可以成为商品。
以交互创新为例，海尔通过SCRM积累了1亿以上的用户数据。以亿为单位的样本，在做用户分析开发新产品方面，效果显著。比如其开发的某款新功能的洗衣机，即通过大数据平台，获悉大量用户数据吐槽和建议，然后再通过相应的平台跟121万用户进行交互沟通，搜集了1322条关于新款洗衣机的建议数据，然后再拿出相应的方案。
在精准营销方面，海尔目前已经将传统意义的广而告之、大面积投放广告，改成基于数据的精准交互营销，通过对用户数据的积累，了解用户是谁，用户在哪里，用户要什么，然后做精准营销。据介绍，今年1到7月份，海尔通过对用户的数据挖掘和预测需求进行交互带来的精准营销，转化的销售额超过40亿元。
如果说海尔选择了转型成为“颠覆性”的新企业，一些传统的技术和服务提供商，则似乎更偏向于为制造业企业提供大数据服务与技术，帮助企业完成业务升级。
以GE通用电气推出的 Predix 工业大数据平台为例，通用电气工业互联网大中华区总经理杨涛介绍，基于Predix平台的APM(资产性能管理)系统，可以智能化完成对生产设备资产生命周期管理、监视与诊断、基于状态的维护和实时运营智能等多方面任务，达到控制点检人数、提高设备性能、发现设备隐患等效果。
据悉，目前这些技术在航空业应用最为成熟，国内或已有多家航空公司与GE达成了合作。
此外，德国中小企业联合会德国-中国常驻代表吴婷在8月的一次大数据会议上透露，在德国，纯粹的工业大数据企业也还没有出现，制造业+大数据的应用还是以提供企业解决方案为主要形式。目前，在德国的制造业领域，已经出现了一批通过大数据手段，实现对生产线流程优化升级的外包服务。
硬件天堑，大数据效益短期变现难
在金融、交通等领域，大数据作为资产管理变现的理念，已经越来越受到认可。但在制造业生产过程中，对于大数据应用的价值实现，还有不少企业反馈无从下手。
中国运载火箭技术研究院研究发展中心高级工程师张京男告诉21世纪经济报道记者，传统工业基础设备面临升级改造，在工业4.0的大趋势下，生产流程中的很多数据采集手段需要进行升级改造。基础数据统计的问题不解决，制造业+大数据就无从下手。他认为，短期看还没有特别好的应用形式出现，当下主要还是要着重改进数据采集手段。
对于生产线上的大数据把握，张京男认为，只有在生产线上实现了智能化，完成信息采集手段的提升，才能统计到大量的生产实时数据；只有数据丰富了，才有挖掘、分析和应用的可能，才能真正了解整个生产系统运行的情况，全面开展智能化生产和个性化生产。
然而，不同于其他行业，工业和制造业对大数据的要求更为严格。不仅对数据“清洁度”要求更高，其分析手段也不再仅以统计分析为主，而对包括数学、机械、人工智能在内的专业分析流程和技术体系提出了更高要求。这也是阻挠制造业+大数据实现其价值的重要技术难题。
清华大学数据科学研究院副院长韩亦舜认为，制造业+大数据，实际上是制造业的一次内部优化升级的过程，带来的是效率提升、智能化和个性化生产等改变。大数据效益最终不是体现在直接的经济收益，而在于帮助企业提升竞争力，能够更清楚地应对客户需求，提供优质服务，“只要我们的制造业水平能随之得以提高，制造业+大数据的做法就应该坚持下去。”
而在另一些专家看来，未来十到二十年，是从工业3..0到工业4.0的过渡时期，也有专家称，现在3.0还没有做好，4.0还比较遥远。
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