数据策略助力企业解锁五种价值来源

为了帮助企业更好地做出选择，我们列举了数据分析为工业企业带来的五大优势，这些优势都能为企业创造价值。

（1）客户体验得到优化。对联网产品传回的数据进行压缩并转化为可行洞察，能为企业（包括制造商、客户以及客户的客户）创造直接价值。例如，汽车制造商根据汽车传回的数据发送软件更新，汽车则能迅速接收更新。此举刷新、改变也因此极大改善了用户的驾驶体验。数据分析能让企业明确“现在要做什么”和“下一步该做什么”，这对企业而言是个重大机遇。同样，生命周期服务也能够快速改善客户体验，全球工业设备制造集团施耐德电气以及工业厂房、风力发电厂和建筑群相关企业就提供了类似服务。越来越多的工业企业开始从数据中提取客户资料，为每位客户提供定制化服务。

图5.3　行业分析用例⁽⁵⁾

（2）产品性能得到优化。软件赋予联网产品以生命，较之于非智能硬件，联网产品能够实现更多价值。结合智能电表与数据分析可使公用事业公司实现更加有效的电网和能源管理。借助人工智能应用和联网产品及其组件传回的性能数据，可以提高担保管理效率。工业机器中的联网组件能够精确预测各个零件检查、保养或更换的时间点。重型卡车组件供应商德国采埃孚集团（ZF Friedrichshafen）就是个极具说服力的例子。该集团开发了一个省油变速系统，能够根据GPS反馈的数据分析地形，提前告知驾驶员何时换挡。⁽⁶⁾

（3）员工效率得到优化。显然，数据分析能为工业企业的员工管理提供极大帮助。油田可通过工人佩戴的电子跟踪器对其进行监视，从而提高人员作业的安全性。供水公司可借助预测性分析发布管道破裂预警，确保工程师的安全。对员工跟踪器记录的数据加以分析不仅能够提高安全性，还能对复杂的现场干预进行优化，从而缩短总停机时间。譬如，美国制造服务企业捷普集团（Jabil）在安装了大规模应用分析解决方案后，其月停工时间缩短至原来的50%，财务部门的人工操作也仅为原来的30%。⁽⁷⁾

（4）运营效率得到优化。毫无疑问，对原始工业数据运用高级分析可帮助企业大幅提高总体运营效率。可通过数据分析调整水资源、能源和原材料的使用，尽可能地降低资源消耗；还可借助数据分析充分调动制造工厂内外的物流车队，发挥最大的生产率，并根据高效的安排对机械进行保养维护。然而，数据分析的优势远不止于此。通过数据分析，企业可以明确工厂车间资产的最佳维护周期，优化产品组合，降低保修成本。

（5）新产品和新服务组合得到优化。数据分析是开发全新的客户解决方案的基础。工业企业可利用数据洞察，创造大量与硬件产品和运营管理相关的新服务，开辟新的营销和商贸方法。部分公司利用自身软件采集数据，再以此为基础开发新型维护服务。