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“会说话”的挖掘机

时间:2022-02-14 理论教育 版权反馈
【摘要】:2015年12月21日新华每日电讯登载一篇报道,这篇报道描述了三一重工是如何凭借挖掘机“挖”出来的海量数据,运用“挖掘机指数”在浩繁的数据中找出背后相关联的价值而成为一家“大数据公司”的。2015年前11个月的“挖掘机指数”显示,起重机、履带吊的施工时长和开机率降幅收窄。三一重工的挖掘机为经济结构调整描述了一条生动的大数据曲线。

三一重工是中国最大、全球第五的工程机械制造商。2011年7月,三一重工以215.84亿美元的市值荣登英国《金融时报》全球市值500强,位列第431位,成为中国工程机械行业首家进入世界500强的企业。2012年1月,三一重工收购了“世界混凝土第一品牌”德国普茨迈斯特(Putzmeister),一举改变全球行业竞争格局。

由于机械制造业的传统个性,一般都是依靠技术的封闭来维持自己的优势,因此,对互联网思维这个概念是非常陌生的,更谈不上对客户需求的数据分析,所以,也导致一些传统产品渐渐失去市场优势。

进入大数据时代,在机械行业谁能与机器进行对话和交流,谁就成为竞争的强者。因而,通过自己生产、销售的产品来掌握客户的数据,分析预测客户的个性化需求,然后,通过大数据进行多维度分析整合,呈现给企业管理者的不仅仅是数据本身,更是产品技术的升级和经营战略的调整。2012年,三一重工开始建设电商平台,在传统销售环节的代理商模式中引入互联网电商。与此同时,三一重工启动了研发领域信息技术的变革,从2015年10月开始,三一集团专注于工业4.0领域和物联网的创新投资,利用大数据和物联网技术改造50个传统项目。

由于三一重工是行业龙头,一些类别的机械国内市场占有率超过了40%,数据代表性远超过统计抽样,具备指数条件。因此,三一重工也从工程机械制造商实现了另一个角色的转换——数据制造商。

三一重工从2008年开始构建“终端+云端”工业大数据平台。基于自主的控制器和自主研发智能器件、专用传感器等“终端”,实现了132类工程机械装备的位置、油温、油位、压力、温度、作时等6143种状态信息的实时采集,实现了全球范围内212549台工程机械数据接入,至今积累了1000多亿条的工程机械工业大数据。

不仅如此,三一重工还利用“挖掘机指数”来精准反映经济晴雨,预测中国和国际市场走势,进而描绘出中国经济的现状和发展的趋势。

2015年12月21日新华每日电讯登载一篇报道,这篇报道描述了三一重工是如何凭借挖掘机“挖”出来的海量数据,运用“挖掘机指数”在浩繁的数据中找出背后相关联的价值而成为一家“大数据公司”的。

这里所说的“挖掘机指数”就是借助大数据和物联网技术,将遍布全国各地各种机械通过机载控制器、传感器和无线通信模块,与一个庞大的网络连接,每挥动一铲、行动一步,都形成数据痕迹,留下数据的脚印,进而形成可供分析判断的数据链。三一重工的挖掘机“挖”的不仅是土,还有新时代最值钱的财富——数据。

在三一重工销售给用户的每一台机械设备中,运行的每一个动作都会形成跳动的字节记录着这台设备运行的质量。同时,也从工程设备不同的功能形成的特殊维度揭示着中国经济运行的结构和现状。

比如,挖掘机械传输的数据可以判断出全国各地投资项目的开工状况。2015年前11个月的“挖掘机指数”显示,起重机、履带吊的施工时长和开机率降幅收窄。起重机应用广泛,而履带吊是风能和核电设备施工装配的重要机械。摊铺机和压路机,同比去年都有一定增长,显示路桥建设回暖。统计数据也佐证了挖掘机的“判断”:2015年1—11月,全国固定资产投资(不含农户)497182亿元。其中,道路运输业投资增长17.5%。

再如,混凝土机械传输的数据可以判断出全国各地房地产业的走势。三一重工的混凝土机械市场占有率超40%,2015年前11个月,混凝土设备的使用率同比出现大幅下降。其中,水泥搅拌站1—11月的施工量跌幅30%,最直观地反映出房地产建设市场的不景气。这个数据具有相当大的说服力。

另外,筑路机械传输的数据可以判断出全国各地公路铺设施工的情况,进而了解政府公共财政投资预算进度,等等。三一重工的挖掘机为经济结构调整描述了一条生动的大数据曲线。

“万物互联”不但使“万物皆数”得到了有力的证明,也使挖掘机具有了智能。机载控制器、传感器在实时向数据平台传回信息,以生产挖掘机等重型机械闻名的三一重工也成为一家“大数据”公司。

在位于湖南长沙的三一重工,数据中心的巨大屏幕上,混凝土、挖掘、吊装、路面、港口、桩工等20余万台工程机械的大数据实时铺展出来,一个又一个的不同类别的数据判断最终形成了经济发展的晴雨表呈现在人们的眼前。这就是“挖掘机指数”——借助大数据和物联网技术,一台台机械通过机载控制器、传感器和无线通线通信模块,与一个庞大的网络连接,每挥动一铲、行动一步,都形成数据痕迹。

更为重要的是,三一重工已经形成了5000多个维度,每天2亿条,超过40TB的大数据资源,形成了一个数据“金矿”。由于这些数据与经济的相关性非常强,已成为把脉经济动向,进行宏观经济决策的参考。

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