1.2.3　在企业信息架构中的位置

工业大数据应用不是技术驱动的，其通常由数字化转型的业务方向决定。数字化转型将打破企业内部、内外部合作中原有的边界。想要真正发挥数据的力量，需要与之对应的生产关系。对工业企业而言，数字化转型主要涉及的内容包括：① 业务模式转型：通过新生产要素、新组织模式、新资源配置方式和新商业模式的应用，加速企业的业务和管理创新能力；② 组织方式和文化意识转变：企业数字化转型是对传统的组织机制、业务模式进行变革，提升个人的数字化素质和能力。一方面需要企业全员建立数据思维，用数据思考问题和解决问题；另一方面要求业务、技术人员进行能力融合，让业务人员懂数字技术，让技术人员理解业务；③ 技术范式的变化：通过大数据、人工智能、云计算、物联网等新技术的应用，实现从以“业务流程”为核心的信息化建设，到以“数据”为核心的数据应用建设。数字化转型覆盖了从业务创新、组织变革、文化重塑到数字化能力等多个层面的建设，数字化转型的成功不可一蹴而就。数字化转型也是一个不断深化的过程，没有完成点。

在数字化转型手段方面，工业企业与互联网企业差别很大。互联网企业的核心业务过程和逻辑本身就是数字化的，严格意义上不存在“数字化转型”，数字化技术用来增加流量、营销精准度和内部运行效率；而工业企业的基础仍然是物理空间的生产过程，其根本目标是产品的质量、成本、产量和业务创新，依赖的手段包括生产设备、工艺知识、管理能力和创新能力，工业大数据是一种新型生产资料和潜在资源，通过数字空间的持续创新，以支撑物理空间中的提升与转型活动。

在决策逻辑方面，相对于人工决策方式，数字化的价值体现在几个方面：① 决策效率，特别是很多低价值的繁杂工作，例如，通过图像识别技术实现液晶面板质量的自动研判；② 研判逻辑的标准化，以提高专家知识的重用，例如，基于专家规则的故障研判；③ 决策逻辑的精化，充分发挥海量数据的“证伪”功能，检验假设，细化专家经验；④ 提高认知水平，通过大量数据挖掘，发现新的规律或当前的认知缺陷。