在全球新一輪科技革命與產業變革浪潮中,中國工業正面臨從規模擴張向質量效益提升、從要素驅動向創新驅動轉變的關鍵時期。在這一歷史性進程中,大數據與人工智能技術的深度融合所形成的數據智能,正成為驅動工業轉型升級的核心引擎。聯想集團作為中國科技企業的代表,其大數據高級總監溫天寧先生及其團隊,正在這一領域進行著深入的探索與實踐,為中國工業的智能化未來貢獻著聯想智慧。
數據智能:工業轉型的新質生產力
溫天寧認為,數據智能并非簡單地將數據收集起來進行分析,而是通過先進的計算架構、算法模型與行業知識的深度結合,讓數據能夠自動、實時、精準地洞察規律、預測趨勢并指導決策,最終轉化為可執行的行動力。在工業場景中,這意味著將生產設備、供應鏈、產品質量、市場反饋等全鏈路數據打通,形成一個能夠自我感知、自我學習、自我優化的智能系統。這種由數據驅動的新質生產力,能夠顯著提升生產效率、優化資源配置、降低運營成本,并催生全新的產品與服務模式。
聯想實踐:從自身制造到賦能千行百業
聯想自身的轉型歷程,就是數據智能應用的最佳案例。溫天寧介紹,聯想在全球擁有30多家制造基地,通過部署工業互聯網平臺和高級分析系統,實現了生產線的實時監控、預測性維護、供應鏈動態優化和產品質量的全程追溯。例如,通過分析設備傳感器數據,可以提前預測零部件故障,將非計劃停機時間減少高達50%;通過整合全球供需數據,能夠動態調整生產計劃和物流路線,顯著提升供應鏈韌性和效率。
更重要的是,聯想正將自身在復雜制造體系中錘煉出的數據智能能力,以“端-邊-云-網-智”的新IT技術架構為支撐,轉化為可對外輸出的解決方案與服務。聯想大數據團隊與合作伙伴一道,為汽車制造、能源電力、裝備制造等多個行業的龍頭企業,提供了從數據治理、平臺建設到智能應用開發的全棧服務。例如,為某重型機械企業構建的預測性維護平臺,幫助其將設備綜合效率提升了15%;為某新能源電池企業打造的質量大數據分析系統,將產品缺陷率降低了20%。
核心挑戰與破局之道
溫天寧也指出,當前工業數據智能的應用仍面臨諸多挑戰。一是“數據孤島”問題,企業內部各部門、各系統間的數據難以流通和融合;二是技術與業務的“兩張皮”,數據分析結果難以有效落地指導實際生產運營;三是既懂工業技術又懂數據科學的復合型人才極度稀缺。
對此,他提出了聯想的破局思路:
未來展望:邁向可持續的工業智能
溫天寧強調,數據智能在工業領域的終極目標,是構建一個更加高效、綠色、柔性和人性化的制造體系。它不僅能提升經濟效益,還將通過優化能源消耗、減少物料浪費,助力工業實現“雙碳”目標。通過將工人從重復、危險的勞動中解放出來,轉向更具創造性的崗位,實現人機協同的可持續發展。
溫天寧表示,聯想集團將繼續加大在數據智能領域的投入,深耕工業場景,將更先進的技術與更深刻的行業理解相結合,致力于成為中國企業智能化轉型的可靠合作伙伴。他相信,隨著數據要素價值的充分釋放和智能技術的普惠應用,數據智能必將為中國工業的高質量發展注入強勁動力,推動“中國制造”邁向“中國智造”的新輝煌。
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更新時間:2026-01-11 05:19:46
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