当前,互联网、移动互联网、大数据、云计算等新IT技术飞速发展,“互联网+”与“中国制造2025”等一方面催生各种各样的创新经济和商业模式,另一方面正在促进新IT技术与制造、金融、能源等传统行业深度融合,全球范围内,新IT正在掀起全行业的数字化转型浪潮。

 刘东:大家好!我希望通过我的讲解能够让大家认识到大数据对制造企业是有帮助的。

 先看看长虹的背景,长虹创始于1958年,公司前身国营长虹机器厂是我国“一五”期间癿156项重点工程之一,是当时国内唯一的机载火控雷达生产基地。从军工立业、彩电关业,到信息电子的多元拓展,已成为集军工、消费电子、核心器件研发与制造为一体的综合型跨国企业集团,并正向具有全球竞争力的信息家电内容与服务提供商挺进。长虹是中国电子百强第6位,中国制造业第64位,四川百强企业第1位。

 长虹在2013年10月15日提出新的方针战略,称之为“三坐标战略”,原点是我们的强项,个人终端。X的方向,我们开始倡导终端的智能化,早些年的终端不联网,后来慢慢出现了互联网电视,2009年出现了智能电视,基本上都是联网的,在这方面我们创造了终端智能化,一方面是让终端上网,另外一方面是倡导传感器接口、传感器网络。在这个方向可以看到黑白电视智能化,新兴的智能终端。Y方向的网络化,重点是打造云平台、大数据。Z轴方向,长虹认为我们从个人终端出去,进入到用户+的出口,从这个视角去看,是智慧家庭,再往上可能是智慧社区,智慧城市,所以长虹在2015年4月份开始陆续成立了一些智慧公司,基本上注册资本是2个级别,一个是5000万,一个一个亿,实行新的公司持股制度,去年成立的这些智慧企业分别为智慧社区、智慧医疗、智慧娱乐、智慧教育等等。

 再谈一下总体的构架,我们有4家上市公司,第一是四川长虹,A股上市。另外两家内部名称叫做家用电视产业集团,华意压缩是2006年长虹通过竞标控股的压缩机企业。去年的压缩机产量是3380万,全球第一名。第二家合肥美菱是2007年通过竞标控股的另外一个白电企业。第四个佳华控股,是在香港上市的一家公司。另外我们最大的是多媒体产业集团,是生产电视、销售电视这样一个产业集团。除此之外还有宁波电视产业集团,数字营销产业集团,这是2014年和软件中心一起成立的。一个是软件团队作为工具,另外一个是把长虹的线上业务拉到线下的支撑战略落地的团队。另外一个军工产业集团,也是长虹这些年在四川通过扩张兼并成立起来的一个产业单元,应该是在四川最大的军工企业。

 国内的布局,主要的研发中心成都、绵阳、北京、深圳、合肥等等。海外布局大概有美国西班牙结合三个海外研发中心,4个国家级技术中心,还有很多国家投资建厂等等。以上基本上是长虹的一个解剖。

  长虹发布物联运营支撑平台

  我是2012年左右开始接触信息化或者大数据的,早些年从ERP到CRM再到WEB、大数据,可以看到企业信息化基本上是企业的产供销、采购、生产、制造等等,到了智能终端之后,凡是和终端用户相关的这些业务都源源不断地产生了数据。很典型的拿电商来讲,以前认为数据或者数据跟踪往往就是用户点下提交、成功支付那个环节,那叫做交易环节,但是到了近几年大家越来越关心用户的心理,关心为什么用户会买这个产品,或者用户为什么不会买这个产品,这些数据跟踪对我们的商业是有作用的,认真分析,有可能对产业带来很大的提升。

  长虹在今年3月30号,按行业惯例有一个发布会,往年是按照终端来发布的,2016年发布的是UP,United Platforms ,长虹物联运营支撑平台。正是因为长虹这些年的多元化和云化,当各自的数字化系统都建立起来之后,怎么样协同,所以我们提出来的是融合平台的理念。同时,也是希望融合平台上面的用户和数据能够沉淀,所以整个发布会和往年不一样,说明了长虹在这方面的决心。

 UP平台的重点是能力中心,实际上是平台层,分了4层,像最基础的支撑业务的用户中心、数据中心、支撑业务营销中心等等。发布会之后,4月份开始重点打造UP平台,实际上是一方面支撑业务,另外一方面在这个平台上不断的汇集用户。我们的数据团队,2009年从企业信息化起步,2013年和IBM一起在绵阳成立了绵阳科技城大数据技术有限公司,我是公司的负责人,到现在差不多110人,分为数据产品组、数据运营组、基础架构组、数据管理组、数据应用组、数据算法组和数据测试组等7个技术分组,绵阳和成都都有团队。

 长虹的大数据平台的架构不多赘述,我们最初用的操作版本是1.0.4版本,现在用的2.6,包括自动化部署和自动化管理等等,现在应该是比较新颖的版本了。稍微阐述一下它的技术优势。

 首先是数据探头,界面可配置化,通过简单配置即可接入采集。独创的采集技术性能单机能大于20000+qps,能够应对现在推荐的PB量级的数据。其他还有智能抓取技术,能批量、高效、不间断的抓取互联网数据等等。

 大数据在制造行业的应用

 大数据在制造企业到底能产生哪些作用?第一个是PDP制造。比如PDP的良品率,当时就一直上不去,大家就猜测可能是因为温度的问题,但是通过一个数据系统,一万多个参数,每天实际的量,每月3到5亿的信息,最后经过大概两个阶段的分析之后,发现PDP良品率的最大因素不是温度而是湿度,PDP生产线的良品率提升了3个百分点,大概一年为公司节省的成本为2100万左右。

 另外一个比较典型的案例,收视率统计,我们大概能够有效采集的样本是300多万的终端,可以看出同一时间不同的地点收看某一电视栏目的比率问题,我们拿到这些数据干什么?我们的数据分析和查询现在的速度是一集的数据响应做到1.08秒,现在的各大卫视节目除了像羊羊羊短广告一秒钟没法抓以外,其他的广告,一般的广告的规格有3秒、5秒,在网上有7、8秒,只要大于一秒全部可以实时抓取,这样就能让广告商精准的知道这个广告的投放到底有没有效。包括电视剧集的精彩程度,有没有热点等等,这些都是可以用收视率统计应用来分析和提升的。

此外,我们在2014年10月,根据联网终端分析完了之后有6万多有效的样本,做了半个月的数据采集和分析,对智能电视的输入端做了一个统计分析。我们发现,CHiQ高端用户用HDMI接口的数量最大,传统CVBS和ATV接口需求量仍然很大,VGA 、YPBPR使用占比很少,我们建议裁剪。

 其实我在想UP平台能够支撑的东西是什么,用户中心,支付中心等等,这是用户或者一些新企业必须要用的,我们也能够通过一些收集用户的行为数据,给用户画出一个画像来,比如在某个城市喜欢看什么,甚至可能使用什么终端看的,慢慢可以分析出他的消费水平甚至性别等等。另外,供应链评级,也算一个在金融方向的应用等等。

 长虹现在通过财务共享、财务管理的一些案例,在强调XBRL,叫做可拓展商业报告语言,与数据中心的结合,基于XBRL-GL全球账簿分类标准,以业务数据标准进行指标体系,报表体系的咨询规划。同时,“数出一门,资源共享”,结合未来的数据管理平台,保持移动BI的生命力,保证数据准确性与及时性。最近刚刚在新加坡开了一个XBRL的会议都是比较推崇长虹从一个生产系统推出的数据标准,他们是相当支持的。

 最后,我们把数据标准运用好,用在长虹的财务云、税务云,近期财务云、税务云、金融云得到了云计算厂商的大力支持,另外很多社会资本也在积极参与,以上基本上就是我们长虹作为制造企业的大数据应用,我的演讲就到这,谢谢!