案例分析｜传统行业巨头利用大数据技术提质增效

　　时下，作为互联网时代最重要的基础设施之一的大数据技术越来越受到市场的重视。如果说高新科技企业希望通过新技术的应用实现“弯道超车”，那么作为传统行业的巨头企业则更应抢占新技术风口，通过技术驱动促进企业驶入运营快车道。本文将通过对两案例的深度分析，揭示企业进行高新技术研发投入的必要性和必然性。

　　在汽车制造领域，大数据技术已被引入到具体的生产流程当中。制造车间的运营会产生很多数据，这些数据被收集整理后会反馈到车辆制造过程中。以宝马公司为例，车间会记录下对螺栓每一次的拧紧程度。这些数据可以用来监测对相同操作的检测和监督，以便在可能出现问题时进行干预，以防止出现质量问题。可以说，无论是在用户看得见的地方，还是看不见的地方，宝马都在努力做到更加人性化，以生产出更高品质的车辆。

　　另一案例选自快消品行业。近年来，伊利通过推动智能制造，促进提质升级，实现智能化布局。企业相关负责人透露，伊利在厂区建成了亚洲最大的乳业智能仓储系统，部署了不同类型的机器人以最大限度地提升生产效率。同时根据实时供需情况，对生产环节做出科学调节。不仅如此，伊利还搭建了覆盖250多个数据源、有效数据量级达到全网90%以上的大数据雷达平台，全方位扫描、抓取、分析消费者留存于互联网以及不同线下场景的海量数据，洞察消费者的深层次需求。更重要的是，伊利将这些分析结果反馈至奶源建设、生产制造、质量管理、研发创新等不同环节，要求相关产业链环节实时做出调整，以最大限度地满足消费者需求。在中国最大的智能制造产业集群地之一的天津，伊利建立了乳业智能工厂，利用智能化、信息化手段，提升产业链效能，实现不同产业链环节的实时联动，生产高附加值乳制品。

　　大数据处理信息服务商金盛网聚WJFabric认为，正是由于数据本身的特点决定了其可以满足企业优化升级的需求。首先，数据具有精确性，这样可以获得运营的一手资料，提高透明度，通过与行业平均水平以及竞品相关指标的比较，明确差距所在；其次，数据具有直观性，客观的记录能够直击问题要害，明确发力方向；同时，运营过程中的每一点进步均可通过数据得以体现，易于形成正反馈。因此，大数据技术的应用对于提升企业精准化运营水平至关重要。

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