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进阶“会分析的钢厂”需要几步?

时间:2023-02-01 10:54:18  来源:/gangtiezhishi/2023-02-01/中国钢铁新闻网  作者:
? ? ? 数据作为新型生产要素,是数字化、网络化、智能化的基础,已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节,深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。可见,数据基础制度建设事关国家发展和安全大局。
  近日印发的《中共中央 国务院日博体育,日博best365官网构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》(以下简称“数据二十条”),明确了数据要素市场制度建设的基本框架、前进方向和工作重点,被称为“建立数据生态体系的纲领”。在1月13日召开的2022年(第三届)钢铁工业智能制造标准与技术大会上,国家智能制造专家委员会委员丛力群在做《激活数据要素潜能 赋能行业转型发展》报告时,结合数据二十条,对当前工业数据应用的现状及困境进行了分析。
  数据≠智能
  进阶“会分析的钢厂”须模式创新
  丛力群表示,当前,企业数据应用存在缺少工具和方法、难以形成完整数据样本、使用者对数据结果体验不佳、使用者获取数据渠道不畅、数据价值挖掘不满足需求等现状,导致数据不能协同工作,无法产生期望的价值。“一方面,大量已有制造过程数据被闲置甚至放弃;另一方面,又缺少基本的数据环境来解决企业所存在的问题。”他说道。
  回归到钢企智能化问题,丛力群表示,当前的现状其实是一个必经的过程。“我们必须从‘会管控的钢厂’发展到‘会分析的钢厂’,再发展到‘会思考的钢厂’,我们目前正处于向‘会分析的钢厂’进化的‘焦虑’阶段。”他进一步解释道,“会分析的钢厂”即从流程中提取数据,再通过数据分析,改进和优化流程。
  在丛力群看来,要通过大数据应用成为“会分析的钢厂”,钢企必须进行模式创新。第一,要利用好存量数据,这是成本较低、速度较快的工作。第二,要让产品产生数据,这是扩大数据规模、快速兑现价值最有效的办法。第三,要推进数据资产数字化,这意味着通过数字孪生空间的构建、实物资产的虚拟描述,实现在虚拟环境中利用软件工具、基于数据开展各项工作,从根本上消除不确定性带来的风险和成本。第四,要整合更大范围数据。即追求全样本、全周期数据的融合集成,流程越长、要素越多,数据所承载的内在价值就越高。第五,进行数据交互,这是在更高层面统筹数据质和量的重要方法。第六,数据服务的产品化,这是大数据应用的更高阶段,即在业务数据化基础上形成更高的数据应用专业能力,将数据服务能力产品化、差异化变成一种独特的能力。
  应用≠照搬
  工业企业须着力突破自身瓶颈
  丛力群提出,要真正激活数据要素潜能,赋能行业转型发展,工业企业还需重点关注以下几方面问题。
  工业数据生态环境建设的瓶颈问题。丛力群认为,瓶颈主要体现在管理意识和技术瓶颈两方面。日博体育,日博best365官网管理意识,丛力群提醒道,工业企业应明确数据治理的目的,是在确保安全的前提下让数据发挥价值。“强烈的数据保护意识和垄断数据的潜在冲动,或将被‘伪装’成‘合情合理’的诉求被接纳进入企业的数据治理体系中,缩减数据作为新生产要素应有的作用空间。”他说。对于技术瓶颈,他认为,工业企业迫切需要找到有效的技术方法,既消除对敏感数据安全的担忧,又强化数据赋能业务价值的预期,这是实现数据交互、增加数据样本、扩大数据适用范围、融合长链多维数据的重要手段。“消费互联网数据生态环境的构建方法和过程不能照搬,工业需要找到适合自己的有效路径和方法。”丛力群特别强调。
  数据应用中价值权益的界定问题。“这主要要求界定好数据应用中的两个经济权益事项,既要保护数据权属方的利益,又要避免这种主张无边界扩大化。”丛力群指出。首先是数据权属方的权益,这是要优先保证的。丛力群表示,没有这一权益的充分保证,就不能激发权属方对数据应用的兴趣,就免谈后面的一切价值挖掘工作。其次是数据挖掘产生额外价值的权益归属问题——增值权益。“各企业要科学地界定数据的初始产权与增值产权,平等保护数据流通不同环节各类产权的合理权益,才是充分发挥数据价值的有效途径。”他强调。
  如何“让专业的人干专业的事”的问题。“数据应用不是‘个人全能’赛。”在丛力群看来,熟悉业务和精通IT(信息技术)的人员相互结合,虽然快速应对了具体问题,但全局效率不高。分工是现代社会之必然,专业人要干专业的事,IT人员不能总是“不懂业务”的“背锅侠”。“数据服务者和使用者的角色定位关乎企业数据应用的水平乃至成败。”他强调。
  基于此,丛力群表示,数据赋能业务中必须存在3种角色。首先是管理者,使命是让数据“循规蹈矩”,即要进行数据治理而非管死数据。其次是服务者,让数据“水到渠成”,即要改变传统的数据集成和交付方式,满足非数据专业员工便捷的数据应用需求,同时要持续进行能力构建,不断优化数据环境。最后是使用者,让数据“点石成金”。在这一模式下,员工不再是数据分析的旁观者,而是数据的消费者,通过服务接口获取模型化、关联化处理的完整数据。
  “只有让专业的人做专业的事,形成完整的链条,才能最大限度发挥不同专业的不同技能,充分激发数据要素的潜能。”丛力群表示。
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