工业大数据将重构大生态圈

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[摘要]：服务业大数据交易平台代替O2O平台成为产业链整合的手段，它的整合能力到底怎样呢？别急，工业大数据开始要发言权了。

[关键词]：工业4.0、智能制造、工业大数据、服务业大数据、金融大数据、结构性数据、大数据大生态圈、价值交换、价值增加、合伙人制度

脆弱的价值链

传统的大产业链一般由终端客户、O2O交易平台、消费品工业、装备工业等价值链交换者，以及为价值链交换各环节提供咨询、物流、金融等服务的组织或团体构成。这个大产业链因价值交换而存在，而价值确认则是价值交换的前提和瓶颈，同时也是维系大产业链各环节脆弱关系的基础。随着产业链分工的细化，这种脆弱的关系越来越成为产业链紧密协同的障碍。严重影响了产业链的稳定性和可持续性。

人们寄予厚望的信息化应用，如ERP、PLM、MES、CRM、SCM等管理应用系统，以及不断涌现的O2O电商平台等的“服务业大数据”。这些并没有能有效的解决价值确认的效率和质量等问题，实质上成为某种意义的价值交换的电子台账。产业链的长足发展仍然受限。

为什么呢？！

价值链的源头

产业链的源头——“价值增加“过程没有参与价值交换。

也就是价值链的源头——制造业的“价值增加”或“价值赋予”过程没有参与交换。价值确认过程的效率、质量甚至“黑箱”一直存在。这是交期、质量不能保证的原因，这也是淘宝网站的假货、次品多的原因……

“价值增加”或“价值赋予”过程就是我们通常说的制造过程，描述价值增加”或“价值赋予”过程的就是“工业大数据”。必须得说明，当前“工业大数据”还不存在或者尚未形成。德国“工业4.0”的“CPS”，或者中国的“智能制造”便是实现“工业大数据”的工具。

工业大数据的战略意义

无论是制造业、还是服务业，核心竞争力必然体现在两个维度：对外的客户服务能力和对内的总体成本控制能力。工业大数据如果存在，将能够重塑大产业链各环节的核心竞争力，形成可持续的大数据大生态圈。初步评估，工业大数据的战略价值如下表所示：

表一、工业大数据战略价值表

贵阳大数据交易平台的尴尬

贵阳大数据交易平台，说的直接一点，还是一个O2O交易平台，在工业大数据没有接入之前，它仍然要重复传统的价值交换方式。传统的价值链的平衡点在于价值确认、价值认同。并且需要不停的重复，才能形成有效的价值交换。这势必成为其尴尬之处。

大数据交易平台主要做价值交换，但价值交换是以制造业所完成的价值增加为基础的。所以大数据交易平台必须向前打通价值增加的数据--工业大数据。

交易平台的发言权之争

工业大数据是价值交换的源头。工业大数据尚未形成，一旦工业大数据的价值被发现，必然催生制造业服务化转型，而制造业服务化转型将加速“工业大数据”的形成。“工业大数据交易平台”在可预计的未来必然出现，与已有的大数据交易平台形成竞争。

不言而喻，谁控制数据入口，谁有发言权。

工业大数据的形成

由上表描述的工业大数据价值推论，客户倒逼供应商提供制造数据的时代来临了！一种基于“工业大数据”的全新“供应链协同平台”，将用来衡量项目总承方的项目能力，所提供的项目清单的制造过程数据颗粒度越细，项目控制能力越强。客户交付能力、客户体验度等的需求推动制造业服务化转型。智能制造将在制造业服务化转型中扮演不可替代的角色。这将促进“工业大数据”形成。

大数据大生态圈

制造业智能制造的有效切入点，由对外的客户服务能力和对内的总体成本控制能力双重驱动下的管理创新来实现。

这个创新理所当然由智能制造来实现，一旦智能制造大范围实现，必然释放巨大的能量，推动产业链的数字化整合，形成可持续的大数据大生态圈。

这个大生态圈将包括制造业及其供应链、O2O平台、客户、咨询服务、物流、投资、金融机构和政府等。

金融服务机构的产品服务贯穿价值增加和价值交换过程，金融机构要实现对外的客户服务能力和对内的总体成本、风险控制能力的有效提升，将强势触发“金融大数据”与“工业大数据”和“服务业大数据”的有效整合。最终形成稳固的可持续的大数据大生态圈。

这个可持续的大生态圈将突破传统的价值交换体系，有工业大数据的支撑，可形成更稳固的类似合伙人体系。体系中的各组织关系、标准和规则等都将被重新定义。

非结构性数据必然消失

随着服务业（包括金融服务业）数字化模型的结构化调整，以及即将形成的工业大数据与服务大数据（包括金融大数据）的有效对接，同时在数据使用成本和数据应用智能下的双重驱动下，非结构性数据必然被倒逼着向结构化调整。最终实现大数据的全面结构化。