通信世界网消息（CWW）2019年11月14日，“2019中国（黄石）工业互联网创新发展大会”正式开幕。美林数据总监杨晓辉分享了大数据时代下的制造业数字化变革的主题演讲。
演讲全文如下：
各位领导，各位来宾大家下午好！我是美林数据的杨晓辉，今天下午由我分享一下数据划时代下大数据整个制造也数字化变革的路径。是这样的，因为我这两天来黄石，看到黄石的建筑企业的围栏边上写了一个口号，“晴天大干，雨天巧干”。因为工业互联网本身的概念和范畴特别大，今天下午我代表我们公司，把我们公司这几年在工业企业里面针对大数据，对于企业的转型路径进行分享。第一个，目前大部分企业信息化的水平相对来说都比较高，整个来说企业的数据管理水平，整个都上了一个台阶，目前对于没有信息化支撑的企业，或者说信息化管理水平比较弱的企业，我们应该抓紧时间将自己本身的信息化水平提高，对于信息化有一个数据管理的支撑，在目前发展环境下，不管是企业的本身的结构化数据，还是非结构化数据，虽然互联网技术的发展，企业的量级会产生非常多，这样的化对企业来说，企业需要新一代的本身的数据管理的手段和平台。
第二个，企业在有了一定的数据之后，我们如何应用这些数据，我们如何用这些数据对企业的管理提供一些支撑，所以第二个，我们结合工业企业，目前从工业企业来说的话，更多的是围绕工业企业的设计，还有方针数据，还有生产、制造、实验还有售后服务数据，围绕这也数据我们给企业提供什么样的服务和什么样的能力呢？第一个我们结合企业全价值链对企业本身的竞争能力在哪个方面来体现我们可以快速的构件出来，第二个，我们可以结合企业本身的项目情况，我们本身可以针对企业的客户，我们可以形成企业的画像，结合企业的本身的内在能力实现整个对接。
第三，围绕企业本身的产品，我们利用大数据技术提升企业的竞争力，无非几个方面，第一个我们能够提升企业产品研发的效率，第二提升企业研发的质量，第三个降低企业生产的成本。结合这样的话，我们形成企业产品的画像提升企业整个的能力。为了达到这个目标，我们需要对企业的数据，目前来说数据也是企业的资产，我们对企业的数据要按资产的模式进行整个的管理，我们的信息部门围绕企业的研发系统产生的数据，生产系统数据，制造系统产生的数据，还有供应链整个产生的数据，我们把数据当一种对象，在企业内部形成统一的管理模式，这些数据管理以后，我们就要提供数据应用的方式。我主要是以场景和案例来介绍。从我们来说的话，我们面向复杂装备制造型企业，我们给企业从企业的前端的项目，从企业前端的产品，研发、制造、售后服务整个全价值链的数据，整个的可视化的展示，我们可以面向我们的客户，面向企业本身的客户，面向企业的上级管理部门，面向企业的内部管理部门，我们本身能力提升企业整个的管理的可是化的水平，能把企业运营、管理、生产制造过程、第一个能够以实时态势的情况展示出来。这是我们给国内一个大型的复杂装备制造型企业做的一个面向装备制造型企业运营管理的看板，这主要是经营数据的展示。这一块的话，从复杂装备制造型企业来说，生产的配套，生产的交付，是企业目的的难点，我们如何能够将生产的配套的及时率，如何将企业的生产交付的现状实时的反映出来，我们如何结合包括前端的毛坯，后面整个机器的加工，整个的全流程如何有效的衔接起来，我们通过这几年在国内的一些企业里面做了一些实践，可视化的过程，我们能够将企业展示出来，能够让企业发现生产制造中存在的问题。
这个是我们针对除了企业的数据我们统一管理以后，从可视化的角度讲的。第二个利用大数据的技术，针对企业的产品，还有企业本身产品的质量，这个是我们给国内一个比较大的汽车企业，基于机器、视觉、大数据的分析提升企业冲压的效率。这个过程中，数据跟他的系统的关系比较复杂，这个企业的话，每天在几个产线上的量特别大，企业的产线上有四个质检人员，通过目视的方式来检测是否人格，会出现检测的遗漏，本身这种检测的不稳定现象比较明显，在这个产线上家了像机以后，我们从拍照到本身的缺陷的对比，他这个缺陷有比较大缺陷，有有比较小的缺陷。那么，我们大概在三到五秒之中是否有缺陷标识出来，我们这个门板通过数据集成以后，门板就画到另外一个需要维修的产线上去了。这是我们整个产线当时改造完现场的场景，这是我们系统的截面。其实客户还有一个问题是，我这个钢板统一批次的钢板买过来以后进行质检，我这个质检是合格的，通过冲压以后为什么存在不合格的情况？我们对本身有故障的进行分析以后，我们回过头来再根据当时的质检数据，再回过头来结合工艺参数的设定，第一个优化工艺参数，第二对质检和产品采购这方面做重要的支撑，这是我们新的方向。这一块是我们给国内大型的核电设备做的一个远程的故障的诊断和健康管理的平台，大家都可能知道核电设备运行的稳定性和可靠性的要求非常高，所以说，第一快，我们跟核电设备合作以后，我们将数据能够实时的采集回来，采集回来以后，第二个对于本身核电设备运营过程中的故障进行实时的告知。第二，本身的核电设备健康状态我们结合运行的数据进行预判，对于核电设备健康运行提供很大的支撑，这个是我们对健康分析过程中分析的模型，大家可以看一下。这个整个系统的界面，分析的过程。非常有幸，我们这个项目是在今年100多家产品里面我们获得十佳大数据的案例。本身来说，从我们来说，企业在现代的大数据环境下要转型，除了数据以外还不够，我们的观点就是说，企业除了数据以外还需要AI的能力。
本身从AI这一块来说，对企业来说大数据时代，企业转型的路径，这个路径大家在很多地方都看过，从原来的业务的信息化的过程，对大部分企业来说，除了有信息化的人才以外，还需要有AI的数据分析的人才，第二个需要有基础设施的投入。这样的话，本身投入就非常的巨大，我们如何减轻这个投入，能够快速获得收益呢？从我们来说的话，我们每年有自己的产品，第一，我们每年大数据分析产品，这个产品我们大概是从2009年，跟西安交通大学合作研发的到现在差不多十年时间，我们这个平台集成了目前业界用到的所有的算法，通过这么多年时间以后，我们还有很多分析的模型，在类似企业里面，对企业的产品质量改进提升，这样的话可以直接减少企业整个的投资和整个成本。我们这个产品有一个理念，“307”，学习起来相对比较简单，三分钟学习，七分钟有应用。但是，相对来说，这个产品不需要开发，也不需要编代码，尤其是一些业务人员构件场景，提出分析的结果，这样从我们目前来看效率是非常高的。我们有自己的核心的算法，相关的大概有100多种算法，基本上都涵盖。
目前来说，我们目前主要围绕的是最早每年做能源行业的，现在还做金融行业、教育行业，我们有相应的案例。下面我大概对美林做一个介绍，美林是一个数据治理和分析的提供商，我们是国家工业大数据的组长单位，我们有联合的数据算法和工程实验室，我们是2017年供应商，我们也是下面也可以看一下，我们是连续2016、2017年、2018中国大数据五十强。这是企业的模式和产品体系，这是我们这些年做了一些试点的项目，这是我们编写的大数据标准的白皮书，我的演讲就到这里了，谢谢大家！
