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当今，中国制造业传统的以经验为导向的业务流程已无法顺应时代的发展，大数据时代的到来为制造企业带来了巨大的发展机遇。本次研究旨在探究大数据应用对制造业企业业务流程的影响，以为实现大数据驱动的制造业数字化转型提供思路。本文选取作为积极践行“中国制造2025”的排头兵的美的集团为分析对象，通过互联网搜集了有关美的集团大数据应用方面的数据资料，整理发现大数据的应用帮助美的集团实现了从制造到智造，促进了美的全面驱动企业研产销全价值链的数字化转型，这将为中国其他制造型企业利用大数据实现产业转型提供一个新的思考方向。
一、引言
随着时代的发展，我们对制造业的要求也越来越严格，产业转型升级正在成为全球经济发展的新一轮竞争。过去，制造业一直以传统的经验驱动为主，衍生出了对竞争品牌了解的局限性，对用户需求的主观判断性等问题，无法实现按需设计和按需生产，限制了制造型企业的发展速度。随着“智能制造2025”国家战略的实施，大数据应用已成为制造业生产力、竞争力和创新能力增强的助推器，它是推动业务流程、产品、模式、管理及服务标准化和智能化的根底，并反映在产品生命周期的所有阶段。因此，应该如何推动中国的工业企业升级？中国制造企业如何成为大数据驱动的智能企业？这是目前我国发展的焦点问题。本次研究旨在探究大数据应用对制造业企业业务流程的影响，以为我国制造业借助大数据发展指明方向。
二、美的传统业务流程的局限性及转型的必要性
今年是美的成立的50周年，站在企业创立50周年的新起点上，美的集团正在从一家传统的家电制造企业，向一家全球化科技创新集团快速转型。对于中国家电企业来说，美的50年正是不断创新变革的50年，也是中国家电科技、产品、品牌、营销、服务全面升级的50年。
正如美的集团大数据体系创始人黄侃在一次演讲当中提到的那样。在过去，美的从家电设计研发、采购、生产、仓储、物流及销售等各业务流程一直以传统的经验驱动为主，衍生出了对竞争品牌了解的局限性，对用户需求的主观判断性等一系列问题，无法实现按需设计和按需生产，限制了美的家电发展速度。伴随着互联网、电商和大数据技术的蓬勃发展，产品变得越发极致，服务变得无微不至，营销变得无孔不入，企业迫切需要通过数据分析、数据驱动来解决一些问题。比如，产品研发和企业经营解决拍脑袋的问题，生产制作要解决精益化和协同的问题，营销要解决不了解用户的问题。大数据的应用为美的集团带来了一场从制造到智造的伟大变革。
三、大数据驱动：从制造到智造
（一）美的大数据产品体系
美的集团的IT部门的定位是：流程与IT中心。由该中心负责监控美的集团基本流程的设置与运行，可以实现数据与流程一体化的运作，为大数据提供了很好的发挥基础。美的IT流程中心使用开源技术框架，通过拉通内部数据、融合外部数据、整合用户数据以及运营IOT数据构建了美的开普勒（Midea Kepler）大数据产品体系。该体系包括一系列产品，包括水晶球、观星台、地动仪、服务号和陀螺仪，其中水晶球主要用于内部数据内在逻辑的树立，助力美的企业运营和经营决策;观星台主要用于外部数据的融合，助力美的把握市场竞争格局;地动仪主要用于用户数据挖掘和构建用户画像，助力美的做好用户管理和精准营销;陀螺仪为基础平台，是整个大数据产品体系强大的并行计算能力和海量数据处理能力的基础;服务号为移动数据产品，主要用于传递数据，不断提升业务快速响应能力，培养用户看数和用数习惯，培养企业的数据文化。这些产品帮助美的实现对内部业务数据、外部互联网数据、智能设备数据等的有效利用，为集团和事业部在精细化经营管理、用户营销和服务、产品优化和创新等方面提供强有力的大数据支持，让美的成功打破家电行业各个领域的数据障碍，实现产品研发、生产和销售各个环节的数据全覆盖，进而实现研产销一体化闭环管理，落地数据运营体系，形成美的数据文化。
（二）美的大数据智造三环节
整个美的大数据智造由三个重要环节组成。大数据分析，按需设计;大数据决策，按需生产;大数据驱动，精准营销。针对产品设计、生产、销售、服务整个业务流程都做了数据采集准备，负责数据的收集，然后利用大数据技术处理数据，促进三大环节的实现，从而保证良好的生产运行。
1.大数据分析，按需设计
实施采集各大电商平台数据、全局掌握家电行业市场格局，进行线上剖析+线下探究+智慧洞察，为产品设计和开发提供战略支持，并准确定位产品的痛点。图3-1展示了美的智造环节中线上剖析的具体流程：
2.大数据决策，按需生产
在大数据分析的基础上实现按需生产也是美的集团非常关注的一个环节，该环节利用大数据实现了计划拉通+以销定产+品质管控。为了生产更好的产品，这意味着更好地预测订单，更精细地管理决策和制造流程。这是美的在制造里面另外的一個大的思路。美的拥有自己的MES，这是美的智能制造的核心，所有智能制造工厂的数字化，包括机器人，材料链接的自动化和数字化均是美的智造的重要组成部分，也是整个大数据平台非常重要的数据来源。与此同时，美的不断升级其信息物理系统，将工业机器人与MES相结合，设计软硬件组合，从而获得柔性制造的性能。美的使用大数据在IQC上实现错料预防等也为工业制造商提供了更好的发展助推力。此外，对于失败产品的个案分析通常是徒劳无功的，有价值的信息常常遗失在量测误差、实验噪声或不科学的实验设计中，而利用大数据技术对大量生产数据进行分析恰好可以完美地解决这一问题，随着数据的增多，噪声信息会减少甚至完全消失，差异点会被累加放大，生产过程中产生的数据越多，分析也就越细致，在信息量充分到一定的程度后，工程师甚至可以将问题具体到机台的某个机构，进而使得整个实验设计也能更加合理，目的性增强，大大加快产品优良率提升的步伐。产品的质量监控方面就更不用提了，这在高新科技制造业已经是常识——没有好的过程管控，是不可能控制好产品质量的。而收集并自动监控生产过程中的各种特征值，也是美的业务流程大数据应用的一部分。 3.大数据驱动，精准营销
用户画像、精准营销、产品推荐这些需要大量的数据资源——商品资源、用户基数、用户行为和标签属性资源。没有这些资源，我们就无法真正实现用户认知，也没有这么精细的分类产品去进行推送，而美的正是握有这些资源。小到热水器、电饭煲电磁炉、中到风扇、大到空调电冰箱，美的的家用电器产品体系非常全面，实现了中国家庭全覆盖。对于美的而言利用大数据来挖掘自有数据的价值是最正确也是最迫切的一件事。
美的通过开普勒大数据产品体系进行内外数据整合，最后识别了有近1.5亿的带手机的唯一身份用户，并且每天以至少12万的数据在递增。并且最重要的是，用户的消费记录、购买渠道、所在区域、使用偏好等都以标签的形式被记录下来，一位用户可以被打上近600个标签和多级标签属性，进而形成一个完整的360度的用户画像。美的利用这些用户画像实现精准营销、商品推荐，用户转化率得到极大的提高。最重要的是，这些用户画像推荐模型还能指导服务一线导购，包括售后，这就完成了从线上线下整个立体空间对用户进行了解和定位，以前需要是什么、目前在关注什么、后面可能需要什么，可能需要美的提供什么样的服务，大数据平台统统清楚。
（三）大数据应用对美的业务流程的影响
过去，对作为传统制造型企业的美的来说，其业务流程的痛点主要体现在三个方面：1.控制不足。由于缺乏对生产、销售各环节的数据分析和跨领域整合，无法做到事前预警分析，各业务流程之间无法做到即时灵活地衔接。2.市场趋势判断失灵。由于无法做到对市场数据的即时整合和分析，企业无法准确把控市场格局，无论是竞争对手的最新动向、用户的最新诉求还是自己产品的痛点，企业都无从得知，以至于企业战略、策略制定没有明确方向。3.顾客需求把握不准。由于美的的销售渠道较长，无法直接接触到客户，从经销商处间接取得的客户信息缺乏有效性、准确性，公司难以准确把握客户需求。大数据针对美的集团业务流程的痛點制定了对应的解决方案，实现了从制造到智造，帮助美的打破各领域数据壁垒，全面驱动企业研产销全价值链数字化转型。具体来说，大数据为美的集团构建了财务、运营、营销等12大业务领域的分析体系，全面支撑企业经营决策及运营管理。通过对经营情况及潜在风险的实时监控与分析、企业运营效率的闭环管理，以及内外销等业务领域的深入管理剖析，为美的集团的盈利提升、效率提速、风险管控提供了精准、全面、高效的数据支持。同时，帮助美的各业务部门对市场商机、用户洞察、产品企划、企业形象有了全面的了解和分析，驱动业务践行研产销闭环管理。品质部门通过品质指标体系驱动产品品质的提升，企划部门通过爆款分析、用户诉求等功能提炼产品概念和创意，销售部门了解竞争格局、商机分析等做好渠道策略及品类部署，电商部门利用店铺运营、促销监控等功能提升店铺口碑及运营，品牌部门通过舆情监控、热点追踪等功能提升企业形象。美的集团上到CEO，下到生产组组长都会使用美的集团大数据平台提供的各种数据信息，时时突破各流程中的问题并得到及时反馈，最终实现美的集团业务流程的闭环优化。数字化的转型带动了整个美的集团高质量发展，引领了业务提升，帮助美的在市场经营、产品企划、渠道运营、用户洞察、品质改善和舆情监控变得更简单高效，显著提高了公司利润率和现金存量，员工的人均工作效率也得到了大大的提高，助推美的高效率实现企业流程管理及商业模式的变革。
四、结论
大数据的出现不断的改变着人们现有的生活习惯和固有的模式，同时也逐渐改变了制造业的业务流程。传统的生产模式对设备的使用率较低、产品品质监管控制成本高、对竞争品牌了解甚少、对用户需求的判断不准确，无法实现按需设计和按需生产，限制了制造型企业的发展速度。而大数据时代的出现为传统的生产模式提供了新的生产方式：通过传感器等先进手段，就可以得知生产过程哪里出现了故障、出现何种故障、最优的解决方案以及所需的维修配件等。利用大数据搜集分析由消费者和生产者交往所产生海量数据，通过对这些数据的挖掘来为企业带来巨大的数据支持。同时，在对这些数据进行的分析的基础上制定生产策略和营销策略，能够避免产品生产出来难以销售，进而提高生产效率和销售速度。美的集团大数据的应用助力其实现制造到智造的数字化转型，其成功的路径可以为中国其他制造型企业所效仿。（作者单位：广西大学商学院）
一、引言
随着时代的发展，我们对制造业的要求也越来越严格，产业转型升级正在成为全球经济发展的新一轮竞争。过去，制造业一直以传统的经验驱动为主，衍生出了对竞争品牌了解的局限性，对用户需求的主观判断性等问题，无法实现按需设计和按需生产，限制了制造型企业的发展速度。随着“智能制造2025”国家战略的实施，大数据应用已成为制造业生产力、竞争力和创新能力增强的助推器，它是推动业务流程、产品、模式、管理及服务标准化和智能化的根底，并反映在产品生命周期的所有阶段。因此，应该如何推动中国的工业企业升级？中国制造企业如何成为大数据驱动的智能企业？这是目前我国发展的焦点问题。本次研究旨在探究大数据应用对制造业企业业务流程的影响，以为我国制造业借助大数据发展指明方向。
二、美的传统业务流程的局限性及转型的必要性
今年是美的成立的50周年，站在企业创立50周年的新起点上，美的集团正在从一家传统的家电制造企业，向一家全球化科技创新集团快速转型。对于中国家电企业来说，美的50年正是不断创新变革的50年，也是中国家电科技、产品、品牌、营销、服务全面升级的50年。
正如美的集团大数据体系创始人黄侃在一次演讲当中提到的那样。在过去，美的从家电设计研发、采购、生产、仓储、物流及销售等各业务流程一直以传统的经验驱动为主，衍生出了对竞争品牌了解的局限性，对用户需求的主观判断性等一系列问题，无法实现按需设计和按需生产，限制了美的家电发展速度。伴随着互联网、电商和大数据技术的蓬勃发展，产品变得越发极致，服务变得无微不至，营销变得无孔不入，企业迫切需要通过数据分析、数据驱动来解决一些问题。比如，产品研发和企业经营解决拍脑袋的问题，生产制作要解决精益化和协同的问题，营销要解决不了解用户的问题。大数据的应用为美的集团带来了一场从制造到智造的伟大变革。
三、大数据驱动：从制造到智造
（一）美的大数据产品体系
美的集团的IT部门的定位是：流程与IT中心。由该中心负责监控美的集团基本流程的设置与运行，可以实现数据与流程一体化的运作，为大数据提供了很好的发挥基础。美的IT流程中心使用开源技术框架，通过拉通内部数据、融合外部数据、整合用户数据以及运营IOT数据构建了美的开普勒（Midea Kepler）大数据产品体系。该体系包括一系列产品，包括水晶球、观星台、地动仪、服务号和陀螺仪，其中水晶球主要用于内部数据内在逻辑的树立，助力美的企业运营和经营决策;观星台主要用于外部数据的融合，助力美的把握市场竞争格局;地动仪主要用于用户数据挖掘和构建用户画像，助力美的做好用户管理和精准营销;陀螺仪为基础平台，是整个大数据产品体系强大的并行计算能力和海量数据处理能力的基础;服务号为移动数据产品，主要用于传递数据，不断提升业务快速响应能力，培养用户看数和用数习惯，培养企业的数据文化。这些产品帮助美的实现对内部业务数据、外部互联网数据、智能设备数据等的有效利用，为集团和事业部在精细化经营管理、用户营销和服务、产品优化和创新等方面提供强有力的大数据支持，让美的成功打破家电行业各个领域的数据障碍，实现产品研发、生产和销售各个环节的数据全覆盖，进而实现研产销一体化闭环管理，落地数据运营体系，形成美的数据文化。
（二）美的大数据智造三环节
整个美的大数据智造由三个重要环节组成。大数据分析，按需设计;大数据决策，按需生产;大数据驱动，精准营销。针对产品设计、生产、销售、服务整个业务流程都做了数据采集准备，负责数据的收集，然后利用大数据技术处理数据，促进三大环节的实现，从而保证良好的生产运行。
1.大数据分析，按需设计
实施采集各大电商平台数据、全局掌握家电行业市场格局，进行线上剖析+线下探究+智慧洞察，为产品设计和开发提供战略支持，并准确定位产品的痛点。图3-1展示了美的智造环节中线上剖析的具体流程：
2.大数据决策，按需生产
在大数据分析的基础上实现按需生产也是美的集团非常关注的一个环节，该环节利用大数据实现了计划拉通+以销定产+品质管控。为了生产更好的产品，这意味着更好地预测订单，更精细地管理决策和制造流程。这是美的在制造里面另外的一個大的思路。美的拥有自己的MES，这是美的智能制造的核心，所有智能制造工厂的数字化，包括机器人，材料链接的自动化和数字化均是美的智造的重要组成部分，也是整个大数据平台非常重要的数据来源。与此同时，美的不断升级其信息物理系统，将工业机器人与MES相结合，设计软硬件组合，从而获得柔性制造的性能。美的使用大数据在IQC上实现错料预防等也为工业制造商提供了更好的发展助推力。此外，对于失败产品的个案分析通常是徒劳无功的，有价值的信息常常遗失在量测误差、实验噪声或不科学的实验设计中，而利用大数据技术对大量生产数据进行分析恰好可以完美地解决这一问题，随着数据的增多，噪声信息会减少甚至完全消失，差异点会被累加放大，生产过程中产生的数据越多，分析也就越细致，在信息量充分到一定的程度后，工程师甚至可以将问题具体到机台的某个机构，进而使得整个实验设计也能更加合理，目的性增强，大大加快产品优良率提升的步伐。产品的质量监控方面就更不用提了，这在高新科技制造业已经是常识——没有好的过程管控，是不可能控制好产品质量的。而收集并自动监控生产过程中的各种特征值，也是美的业务流程大数据应用的一部分。 3.大数据驱动，精准营销
用户画像、精准营销、产品推荐这些需要大量的数据资源——商品资源、用户基数、用户行为和标签属性资源。没有这些资源，我们就无法真正实现用户认知，也没有这么精细的分类产品去进行推送，而美的正是握有这些资源。小到热水器、电饭煲电磁炉、中到风扇、大到空调电冰箱，美的的家用电器产品体系非常全面，实现了中国家庭全覆盖。对于美的而言利用大数据来挖掘自有数据的价值是最正确也是最迫切的一件事。
美的通过开普勒大数据产品体系进行内外数据整合，最后识别了有近1.5亿的带手机的唯一身份用户，并且每天以至少12万的数据在递增。并且最重要的是，用户的消费记录、购买渠道、所在区域、使用偏好等都以标签的形式被记录下来，一位用户可以被打上近600个标签和多级标签属性，进而形成一个完整的360度的用户画像。美的利用这些用户画像实现精准营销、商品推荐，用户转化率得到极大的提高。最重要的是，这些用户画像推荐模型还能指导服务一线导购，包括售后，这就完成了从线上线下整个立体空间对用户进行了解和定位，以前需要是什么、目前在关注什么、后面可能需要什么，可能需要美的提供什么样的服务，大数据平台统统清楚。
（三）大数据应用对美的业务流程的影响
过去，对作为传统制造型企业的美的来说，其业务流程的痛点主要体现在三个方面：1.控制不足。由于缺乏对生产、销售各环节的数据分析和跨领域整合，无法做到事前预警分析，各业务流程之间无法做到即时灵活地衔接。2.市场趋势判断失灵。由于无法做到对市场数据的即时整合和分析，企业无法准确把控市场格局，无论是竞争对手的最新动向、用户的最新诉求还是自己产品的痛点，企业都无从得知，以至于企业战略、策略制定没有明确方向。3.顾客需求把握不准。由于美的的销售渠道较长，无法直接接触到客户，从经销商处间接取得的客户信息缺乏有效性、准确性，公司难以准确把握客户需求。大数据针对美的集团业务流程的痛點制定了对应的解决方案，实现了从制造到智造，帮助美的打破各领域数据壁垒，全面驱动企业研产销全价值链数字化转型。具体来说，大数据为美的集团构建了财务、运营、营销等12大业务领域的分析体系，全面支撑企业经营决策及运营管理。通过对经营情况及潜在风险的实时监控与分析、企业运营效率的闭环管理，以及内外销等业务领域的深入管理剖析，为美的集团的盈利提升、效率提速、风险管控提供了精准、全面、高效的数据支持。同时，帮助美的各业务部门对市场商机、用户洞察、产品企划、企业形象有了全面的了解和分析，驱动业务践行研产销闭环管理。品质部门通过品质指标体系驱动产品品质的提升，企划部门通过爆款分析、用户诉求等功能提炼产品概念和创意，销售部门了解竞争格局、商机分析等做好渠道策略及品类部署，电商部门利用店铺运营、促销监控等功能提升店铺口碑及运营，品牌部门通过舆情监控、热点追踪等功能提升企业形象。美的集团上到CEO，下到生产组组长都会使用美的集团大数据平台提供的各种数据信息，时时突破各流程中的问题并得到及时反馈，最终实现美的集团业务流程的闭环优化。数字化的转型带动了整个美的集团高质量发展，引领了业务提升，帮助美的在市场经营、产品企划、渠道运营、用户洞察、品质改善和舆情监控变得更简单高效，显著提高了公司利润率和现金存量，员工的人均工作效率也得到了大大的提高，助推美的高效率实现企业流程管理及商业模式的变革。
四、结论
大数据的出现不断的改变着人们现有的生活习惯和固有的模式，同时也逐渐改变了制造业的业务流程。传统的生产模式对设备的使用率较低、产品品质监管控制成本高、对竞争品牌了解甚少、对用户需求的判断不准确，无法实现按需设计和按需生产，限制了制造型企业的发展速度。而大数据时代的出现为传统的生产模式提供了新的生产方式：通过传感器等先进手段，就可以得知生产过程哪里出现了故障、出现何种故障、最优的解决方案以及所需的维修配件等。利用大数据搜集分析由消费者和生产者交往所产生海量数据，通过对这些数据的挖掘来为企业带来巨大的数据支持。同时，在对这些数据进行的分析的基础上制定生产策略和营销策略，能够避免产品生产出来难以销售，进而提高生产效率和销售速度。美的集团大数据的应用助力其实现制造到智造的数字化转型，其成功的路径可以为中国其他制造型企业所效仿。（作者单位：广西大学商学院）