制造业大数据商业化赋能生产效率提升研究

制造业大数据商业化赋能生产效率提升研究 向双 作者简介：向双，（1989.9-），女，汉，重庆人，本科/ 中级，重庆美迪智能家居股份有限公司，研究方 向：大数据     【摘要】制造业数字化转型深入推进，大数据商业化已成为提升生产效率的关键路径。本研究阐述了大数据商业化在驱动生产决策精准化、促进产业链协同及催生新商业模式方面的核心价值，进而从数据价值转化、技术融合创新、价值网络协同等维度剖析其内在机理，并据此提出数据治理、技术融合、生态构建与人才培育等实施策略，以期为制造业企业提质增效提供理论与实操参考。     【关键词】制造业；大数据；商业化；生产效率提升     引言     随着全球制造业进入智能化时代，智能生产已成为推动产业经济高质量发展的关键力量。在此背景下，制造业作为国民经济的支柱，发展水平直接影响到国家经济的竞争力和可持续发展。基于此，本研究从商业化视角出发，探讨大数据在制造业生产过程中的赋能作用，旨在为制造业企业提供可行的实践路径，推动大数据技术与制造业深度融合，促进产业高质量发展。     一、制造业大数据商业化赋能生产效率提升的价值     （一）驱动生产决策精准化     制造业大数据商业化正以前所未有的深度介入生产核心环节，为决策精准化注入强大动力。海量生产现场数据经过系统汇聚与智能解析，揭示设备运行真实状态、物料流转关键节点以及工艺参数细微变化。管理者基于这些深度洞察，能够动态调整生产计划、精准优化资源配置、前瞻性排除潜在故障。数据驱动的决策模式显著压缩了传统经验判断的模糊空间，使生产指令更贴近实际需求与运行规律，大幅降低了因决策偏差导致的效率折损与资源浪费，生产系统整体响应速度与执行精度获得实质性跃升。     （二）促进产业链协同优化     大数据技术有效打通产业链上下游信息壁垒，推动协同效率实现质的飞跃。原材料供应波动、物流环节瓶颈、终端市场动态变化等信息，通过统一数据平台实现接近实时的共享与交换。制造商能够提前感知供应链潜在风险，主动协调供应商调整交付节奏，优化库存结构减轻资金压力。围绕产品设计、工艺改良、质量控制的跨企业协作也因数据透明而变得高效顺畅。协同优化显著缩短了产品从研发到量产的周期，降低了全链条的摩擦成本，资源在更大范围内实现了动态最优配置，整体产业链韧性获得增强。     （三）激发创新商业模式涌现     数据商业化正持续催生制造业新业态，为效率提升开辟新路径。通过挖掘设备、能耗、产品使用等数据价值，制造商加速从产品提供者向增值服务商转型。预测性维护依托实时监测，有效避免非计划停机；产品即服务模式按使用效果付费，促使企业提升产品性能；共享制造平台则优化了产能配置效率。这些创新模式重塑了价值创造方式，推动制造企业迈向价值链高端，构筑起差异化效率优势。     二、制造业大数据商业化赋能生产效率提升的机理     （一）数据要素价值转化     近年来，我国大力推进数据要素市场化改革，通过政府数据开放、产权登记、交易平台建设与法律法规完善等措施，促进数据资源合规高效流通。随着制造业数字化转型深入，数据价值转化已成为提升生产效率的核心驱动力。     企业借助物联网、边缘计算等技术，全面采集产线、设备、环境与质量等多维数据，并利用数据中台进行集成治理与可视化分析，将原始信息转化为可指导业务的决策资源。经治理的数据资产有助于精准识别生产瓶颈与异常，实现工艺优化、预测性维护和资源弹性配置。     更重要的是，数据在复用与算法迭代中持续增值，形成“数据驱动决策—决策优化生产—生产反馈数据”的闭环，持续提升生产效率。     （二）技术融合创新作用     随着大数据技术与物联网（IoT）、人工智能（AI）、云计算和数字孪生等新一代信息技术的深度融合与协同创新，制造业的生产模式与管理范式正在发生根本性变革。各类技术互为支撑、集成应用，共同构建起一个全面感知、实时传输、集约存储、深度分析与智能决策的生产管理生态系统。物联网传感器广泛部署于车间层，实时采集设备振动、温度、能耗等运行参数；云计算平台为海量数据提供弹性可扩展的存储空间与高性能算力支持；人工智能算法则依托机器学习、深度学习模型实现对质量异常的自动诊断、生产参数的自主优化，甚至生产调度的智能推荐。     这种技术融合不仅显著提升了单点环节的自动化与智能化水平，更增强了整个制造系统在复杂多变环境中的灵活性、适应性与鲁棒性。多技术协同推动生产线从传统的固定程式、刚性组织，向以数据为驱动的动态调整、柔性重构转变，从而有效缩短产品生产周期，降低单位产出的能耗与物耗，实现制造效率的跨越式进步。     （三）业务流程重构运行     面对日益增长的个性化需求与成本压力，制造企业正积极运用大数据推动业务流程重构与运营机制优化。通过数据驱动，企业对生产计划、物料调度、质量控制和库存管理等核心环节进行端到端的重新设计，建立以数据为纽带、以价值流为主线的扁平化运作体系。     重构后的流程实现了横向协同与纵向贯通，实现跨部门、跨层级的实时数据联动，有效减少工序等待时间、消除冗余环节、降低协调成本。生产指令传递与执行更加精准敏捷，异常事件可通过规则引擎或AI 模型实现快速识别与闭环处理，从而显著提升资源利用效率、运营效能和市场响应速度。     最终，企业通过缩短交付周期、提高产能利用率、降低质量损失等方式，进一步强化了自身的核心竞争力。     （四）价值网络协同创造     在产业竞争格局从企业单点向价值链整体协同演进的当前，价值网络协同创造正成为制造业提升系统效率的关键途径。大数据技术的应用极大促进了供应链上下游之间的信息共享与业务协作，构建起透明、互信的合作网络。制造商能够实时获取供应商的库存状况、物流进度和生产能力，从而精准制定排产计划与交货日期，有效避免物料短缺或积压。客户需求数据也可直接反馈至产品设计与生产环节，推动柔性制造和定制化服务发展，促进技术创新与知识在网络内的快速扩散，加速行业整体水平的提升。     三、制造业大数据商业化赋能生产效率提升的策略     （一）数据治理，构建全价值链数据体系     在制造业大数据商业化实践中，企业需要建立完善的数据治理体系，实现对全价值链数据的有效管理和利用。具体而言，企业应当制定统一的数据标准和规范，明确数据采集、存储、处理和应用各环节的具体要求，确保数据的准确性、一致性和安全性。通过建立数据质量管理机制，定期对数据进行清洗、校验和更新，消除数据孤岛，提高数据的可用性和可靠性。例如，某大型制造企业通过构建覆盖研发、生产、供应链、销售等全环节的数据采集网络，实现了对生产过程的实时监控和数据采集。企业采用区块链技术确保数据在流转过程中的可信度和安全性，建立了数据资产化管理体系，将数据作为重要资产进行管理和运营。在这个过程中，企业成立了专门的数据治理部门，负责制定数据管理规范，协调各部门的数据工作，开展数据质量评估和改进活动。提高数据质量和价值，为生产效率提升提供了可靠的数据支撑。     （二）技术融合，打造智能决策中枢平台     制造业企业应积极推进工业物联网、云计算、人工智能与数字孪生等技术的融合应用，构建企业级智能决策中枢平台，实现对生产全过程的精准感知、动态调控与持续优化。     该平台需贯穿数据采集、传输、建模到控制的全技术链，将传统经验与数据洞察有机结合，形成可迭代的决策支持体系。通过构建高保真数字孪生模型，实现物理系统与虚拟空间的双向映射，支持过程仿真、故障预演与策略验证，为生产调度与质量控制提供科学依据。     例如，某装备企业通过集成传感器与机器学习算法，实时预测设备故障并动态优化排产，显著提升了设备综合效率与资源利用率。     （三）生态构建，培育数据驱动创新共同体     制造业企业应当积极构建开放协同的创新生态系统，推动形成数据驱动的产业创新共同体。企业需要打破传统封闭的创新模式，主动与上下游合作伙伴、科研院所、技术服务商建立战略合作关系，共同探索大数据在制造业中的应用场景和价值空间。通过建立数据共享机制和合作创新平台，促进各方资源的有效整合和优势互补，形成协同创新的良好生态。例如，某汽车制造集团联合零部件供应商、软件开发商和高校科研团队，共同组建智能制造创新联盟，建设行业数据开放平台。该平台汇聚各方生产数据和研发资源，联盟成员可以共享数据资源、共同开发算法模型、联合开展技术攻关。在合作过程中，企业提供实际应用场景和数据支持，科研机构提供理论指导和技术方案，技术服务商负责系统开发和实施落地。协同创新模式不仅加速了技术创新和成果转化，还降低了单个企业的研发成本和风险，形成了互利共赢的发展格局，让制造业能够更好地释放大数据价值，推动整个产业向数字化、智能化方向转型升级。     （四）人才培育，建设复合型数字人才梯队     制造业企业需要高度重视人才培养工作，加快建设既懂制造技术又精通数据科学的复合型人才队伍。企业应当制定系统性的人才培养规划，建立覆盖不同层级、不同岗位的培训体系，通过内部培养与外部引进相结合的方式，持续优化人才队伍结构。特别是在数字化转型过程中，要注重培养员工的数据思维和分析能力，使其能够熟练运用大数据工具解决实际生产问题。例如，某电子制造企业实施“数字工匠”培养计划，与职业院校合作开设智能制造特色课程，组织员工参加工业大数据分析与应用专项培训。     企业建立内部导师制度，由经验丰富的技术专家带领青年员工参与实际项目，在实践中提升技能水平。同时，企业还设立创新实验室和技能竞赛平台，鼓励员工开展技术攻关和创新实践，对取得突出成果的团队给予奖励和晋升机会。通过这些措施，企业不仅培养了一批掌握先进数字技术的专业人才，还营造了重视创新、鼓励学习的良好氛围，为数字化转型提供了坚实的人才保障，确保大数据技术能够在生产实践中真正发挥作用，持续推动生产效率提升。     四、结语     制造业的数字化转型正深刻依托于大数据商业化应用，持续推动生产效率的提升。数据要素的价值转化、多技术融合创新、业务流程重构以及价值网络协同，共同形成了赋能生产效率的核心机制。大数据商业化所带来的不单是局部效率提高，更是生产体系全局的协同优化与持续演进。未来，进一步深化数据驱动决策、打破组织内外部壁垒，将成为释放制造业效能新空间的重要方向。 参考文献 [1] 王宏鹏, 宋紫川, 张梦云, 廖婷婷, 邱露. 高质量发展背景下制造业数字化与绿色化融合发展的路径研究[J]. 商场现代化,2025,(16):147-149. [2] 马栋栋, 黄甜甜, 刘康宁, 李贵芳. 新质生产力赋能传统制造业“三化”发展的理论逻辑与实现路径[J]. 黄河科技学院学报,2025,27(07):42-49. [3] 牟粼琳, 付志华, 王静熙, 谭骏, 朱清. 新质生产力赋能体育用品制造业全要素生产率提升——基于空间溢出效应与门槛效应的实证分析[J]. 中国体育科技,2025,61(07):83-97. [4] 高芮, 田恒玮. 智能生产视角下制造业产业经济高质量发展策略研究[J]. 现代工业经济和信息化,2025,15(06):12-14. [5] 汪芳, 张赞, 赵玉林. 数据要素市场化与制造企业市场势力——来自国家大数据综合试验区的证据[J]. 经济学动态,2025,(04):87-105.