作者: admin来源: 未知时间:2017-06-23 17:41:48
引言：2017年6月10日，在永洪科技举办的成都大数据峰会上，四川虹微总经理、四川长虹软件与服务中心总经理刘东作了题为《大数据在制造企业的应用》的演讲，介绍了家电产业的大数据应用现状与长虹在这一领域的探索。本文根据刘东演讲内容整理而成。
四川虹微总经理、四川长虹软件与服务中心总经理刘东
“第一川企”的智能转型
长虹集团创始于1958年，从军工立业、彩电兴业，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。2016年，长虹跃升为中国电子百强第6位、中国制造业第58位、四川百强企业第1位；销售额在近两年连续突破1000亿，成为四川第一大企业。
长虹的大数据研究最早始于2009年。从2013年10月份开始，长虹提出了“新三坐标”的智能战略，其中对于数据的重视与利用程度，在三个坐标维度中都有更加明确的体现：
长虹“新三坐标战略”
· X轴方向——智能化：X轴代表终端智能化，每一台智能化终端，都可以看做是一个或一组传感器，从而形成一个智能化的传感器终端矩阵；
· Y轴方向——网络化：Y轴代表网络化，亦即长虹所强调的“大、安、移、云”（大数据、安全、移动应用、云平台）中，围绕云平台、大数据持续提升的能力；
· Z轴方向——协同化：Z轴代表协同化，从2014年开始，长虹陆续孵化了一些智慧型的公司，从个人终端到智慧家庭和智慧城市的发展，是协同程度不断提升的体现。
正如永洪始终坚持为客户构建的“数据驱动力”一样，数据已经成为新时代的企业发展动力核心之一。随着企业发展，长虹开展了多元化业务，围绕智能终端，通过更多的渠道和更多的手段，大幅提升数据采样的量级和多样化，进而掀起长虹在大数据浪潮下的变革和创新。
长虹的数据战略
2016年3月，长虹在春季发布会上发布了物联运营支撑平台“UP”——“United Platforms“，代表了长虹的物联理念。而后，长虹对UP平台做出开放延伸，只要企业的终端满足一定的规格标准和相应的数据接口，就可以接入到长虹UP平台上，进而实现开放性物联网生态的构建。
数据战略
UP平台底层由21个核心中心组成能力中心平台，包扩用户中心、设备中心、商品中心、大数据中心、积分中心等，以及维护商业活动的营销中心、订单中心、支付中心等，从各个角度为系统提供基础支撑。从底层可以看到，以用户中心、设备中心、消息中心、大数据中心等基础中心组成的平台的支撑，把长虹从“物”提升至“物+联”的新战略模式。在“联”这一战略指导下，长虹以用户为中心，通过UP平台为用户提供精准的服务。
大数据的“大空间”
长虹将采集到的数据分为11大类、584个字段，其中电视作为最大的数据终端，其终端数据量级已经达到了PB级；空调终端的数据量级稍小，也达到了TB级。海量数据的积累，为长虹带来了大量的分析应用空间与企业价值，从设计、生产达到营销的众多案例都证明了这一点。
数据类型
案例1：改进设计——输入端子改进
在智能终端出现之前，对于用户的使用习惯的调查，最初的统计手段是填表调查，效率相当低下；智能终端的出现，为企业提供了更多的用户使用的真实数据。2014年，长虹筛选了部分用户家里观看电视时的端子数据作为样本，对用户的端子使用习惯有了更多的了解。
随着高清信号的不断普及，相较于CVBS、DTV、AGV、VGA等传统和小众端口，HDMI端口已经成为用户使用最多的端口，使用比例超过四成；而古老的VGA和YPBPR则已经几乎无人使用。而在某款产品的三路HDMI中，三个端口的使用比例也大不相同，端口的位置设计成为决定用户使用频率的最大因素。再加上不同产品的定位与用户使用习惯的区别，这些数据的综合分析，为长虹的产品设计与优化提供了更多的思路。
输入端子改进
案例2：改进生产——提升良品率
2007年，长虹建设了国内最大的等离子研发、制造基地，并引进了韩国的技术；组装完毕后，却出现整条生产线良品率一直上不去，停留在85%甚至85%以下的水平。在长虹内部讨论中，有意见认为由于韩国和四川的纬度不同，温度不一致，从而导致良品率无法提升，然而这一说法始终缺乏有效证据的支持。
长虹大数据团队历时4个月的数据建模，对每台产品采集制造参数达到11725个，形成每天10G以上的数据存储增量、每月3-5亿笔制造记录信息。通过对数据进行挖掘分析建模，分析了22个主要标准参数后，最终发现对良品率影响最大的因素是湿度，而不是最初猜想的温度。在长虹针对性对湿度进行了调整改善后，生产线良品率迅速提升了3个百分点，每年为长虹节约大概2100万的成本开销。
提升良品率
案例3：改进内容——收视率统计
从2001年开始，长虹将大数据分析应用在收视率统计上。通过对收视数据的统计，可以详细地看到每一个时点、某一个区域，有多少用户在观看哪个频道，并在这一基础上做出更多的分析与决策建议。例如，爆红网络的电视剧《人民的名义》收视率突破了5%，在行业内颇为抢眼。长虹通过终端将用户每一时间点观看《人民的名义》的剧集收视率状况数据进行采集，进而在0.8秒的时延内对数据进行可视化展示和分析：黄金档具体每个时间点有多少用户在看？用户在什么时候切换了频道？通过对这些数据的即时分析，判断用户的换台是由于剧本质量，还是导演拍摄手法，或者其他原因影响了黄金档的收视率，从而优化不足之处来引导和影响文化产业。当然，更直接的应用手法是用来跟踪商业广告投放的精准度及效率。
收视率统计
案例4：着眼未来——人工智能
大数据概念在国内的兴起是在2010年左右，而对于大数据下一步的发展方向，长虹给出的答案是人工智能。在长虹看来，目前长虹基本具备了人工智能的研发基础：第一是硬件，第二是算法，第三是数据；其中数据作为机器学习的基础，起到了举足轻重的作用。目前长虹的智能终端通过语音的操控方式改良用户操控界面，已经能够进行简单的对话，从而为用户带来更好的体验。目前长虹的智能终端智力水平相当于人类2岁左右；而长虹希望通过在人工智能方面的努力，将终端的智力水平提升到7岁左右，给用户以更好的使用体验。
人工智能
除此之外，在智能导视、舆情分析、战略营销地图、金融外汇管控、供应链评级等方面，大数据也为长虹在这些场景中起到了重要的作用。
刘东在演讲最后总结道：“大数据代表了一个时代，是一种技术，也是一种文化。我所从事的工作，整天都在和数据打交道。数据对于人类来说，也是一种挑战，因为这么多数据蜂拥而来，怎么把它用好？这绝对是一个很考验人的事儿。这跟永洪科技的理念不谋而合，永洪科技是希望以‘卓越的数据技术为客户创造价值，实现客户成功’。我一直认为我们的技术力量，或者是软件团队，更像是一个工具，他们站在时代的最前端，通过技术助力商业模式，将那些发明创造变成用户愿意为其买单的良好体验。”
引言：2017年6月10日，在永洪科技举办的成都大数据峰会上，四川虹微总经理、四川长虹软件与服务中心总经理刘东作了题为《大数据在制造企业的应用》的演讲，介绍了家电产业的大数据应用现状与长虹在这一领域的探索。本文根据刘东演讲内容整理而成。
四川虹微总经理、四川长虹软件与服务中心总经理刘东
“第一川企”的智能转型
长虹集团创始于1958年，从军工立业、彩电兴业，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。2016年，长虹跃升为中国电子百强第6位、中国制造业第58位、四川百强企业第1位；销售额在近两年连续突破1000亿，成为四川第一大企业。
长虹的大数据研究最早始于2009年。从2013年10月份开始，长虹提出了“新三坐标”的智能战略，其中对于数据的重视与利用程度，在三个坐标维度中都有更加明确的体现：
长虹“新三坐标战略”
· X轴方向——智能化：X轴代表终端智能化，每一台智能化终端，都可以看做是一个或一组传感器，从而形成一个智能化的传感器终端矩阵；
· Y轴方向——网络化：Y轴代表网络化，亦即长虹所强调的“大、安、移、云”（大数据、安全、移动应用、云平台）中，围绕云平台、大数据持续提升的能力；
· Z轴方向——协同化：Z轴代表协同化，从2014年开始，长虹陆续孵化了一些智慧型的公司，从个人终端到智慧家庭和智慧城市的发展，是协同程度不断提升的体现。
正如永洪始终坚持为客户构建的“数据驱动力”一样，数据已经成为新时代的企业发展动力核心之一。随着企业发展，长虹开展了多元化业务，围绕智能终端，通过更多的渠道和更多的手段，大幅提升数据采样的量级和多样化，进而掀起长虹在大数据浪潮下的变革和创新。
长虹的数据战略
2016年3月，长虹在春季发布会上发布了物联运营支撑平台“UP”——“United Platforms“，代表了长虹的物联理念。而后，长虹对UP平台做出开放延伸，只要企业的终端满足一定的规格标准和相应的数据接口，就可以接入到长虹UP平台上，进而实现开放性物联网生态的构建。
数据战略
UP平台底层由21个核心中心组成能力中心平台，包扩用户中心、设备中心、商品中心、大数据中心、积分中心等，以及维护商业活动的营销中心、订单中心、支付中心等，从各个角度为系统提供基础支撑。从底层可以看到，以用户中心、设备中心、消息中心、大数据中心等基础中心组成的平台的支撑，把长虹从“物”提升至“物+联”的新战略模式。在“联”这一战略指导下，长虹以用户为中心，通过UP平台为用户提供精准的服务。
大数据的“大空间”
长虹将采集到的数据分为11大类、584个字段，其中电视作为最大的数据终端，其终端数据量级已经达到了PB级；空调终端的数据量级稍小，也达到了TB级。海量数据的积累，为长虹带来了大量的分析应用空间与企业价值，从设计、生产达到营销的众多案例都证明了这一点。
数据类型
案例1：改进设计——输入端子改进
在智能终端出现之前，对于用户的使用习惯的调查，最初的统计手段是填表调查，效率相当低下；智能终端的出现，为企业提供了更多的用户使用的真实数据。2014年，长虹筛选了部分用户家里观看电视时的端子数据作为样本，对用户的端子使用习惯有了更多的了解。
随着高清信号的不断普及，相较于CVBS、DTV、AGV、VGA等传统和小众端口，HDMI端口已经成为用户使用最多的端口，使用比例超过四成；而古老的VGA和YPBPR则已经几乎无人使用。而在某款产品的三路HDMI中，三个端口的使用比例也大不相同，端口的位置设计成为决定用户使用频率的最大因素。再加上不同产品的定位与用户使用习惯的区别，这些数据的综合分析，为长虹的产品设计与优化提供了更多的思路。
输入端子改进
案例2：改进生产——提升良品率
2007年，长虹建设了国内最大的等离子研发、制造基地，并引进了韩国的技术；组装完毕后，却出现整条生产线良品率一直上不去，停留在85%甚至85%以下的水平。在长虹内部讨论中，有意见认为由于韩国和四川的纬度不同，温度不一致，从而导致良品率无法提升，然而这一说法始终缺乏有效证据的支持。
长虹大数据团队历时4个月的数据建模，对每台产品采集制造参数达到11725个，形成每天10G以上的数据存储增量、每月3-5亿笔制造记录信息。通过对数据进行挖掘分析建模，分析了22个主要标准参数后，最终发现对良品率影响最大的因素是湿度，而不是最初猜想的温度。在长虹针对性对湿度进行了调整改善后，生产线良品率迅速提升了3个百分点，每年为长虹节约大概2100万的成本开销。
提升良品率
案例3：改进内容——收视率统计
从2001年开始，长虹将大数据分析应用在收视率统计上。通过对收视数据的统计，可以详细地看到每一个时点、某一个区域，有多少用户在观看哪个频道，并在这一基础上做出更多的分析与决策建议。例如，爆红网络的电视剧《人民的名义》收视率突破了5%，在行业内颇为抢眼。长虹通过终端将用户每一时间点观看《人民的名义》的剧集收视率状况数据进行采集，进而在0.8秒的时延内对数据进行可视化展示和分析：黄金档具体每个时间点有多少用户在看？用户在什么时候切换了频道？通过对这些数据的即时分析，判断用户的换台是由于剧本质量，还是导演拍摄手法，或者其他原因影响了黄金档的收视率，从而优化不足之处来引导和影响文化产业。当然，更直接的应用手法是用来跟踪商业广告投放的精准度及效率。
收视率统计
案例4：着眼未来——人工智能
大数据概念在国内的兴起是在2010年左右，而对于大数据下一步的发展方向，长虹给出的答案是人工智能。在长虹看来，目前长虹基本具备了人工智能的研发基础：第一是硬件，第二是算法，第三是数据；其中数据作为机器学习的基础，起到了举足轻重的作用。目前长虹的智能终端通过语音的操控方式改良用户操控界面，已经能够进行简单的对话，从而为用户带来更好的体验。目前长虹的智能终端智力水平相当于人类2岁左右；而长虹希望通过在人工智能方面的努力，将终端的智力水平提升到7岁左右，给用户以更好的使用体验。
人工智能
除此之外，在智能导视、舆情分析、战略营销地图、金融外汇管控、供应链评级等方面，大数据也为长虹在这些场景中起到了重要的作用。
刘东在演讲最后总结道：“大数据代表了一个时代，是一种技术，也是一种文化。我所从事的工作，整天都在和数据打交道。数据对于人类来说，也是一种挑战，因为这么多数据蜂拥而来，怎么把它用好？这绝对是一个很考验人的事儿。这跟永洪科技的理念不谋而合，永洪科技是希望以‘卓越的数据技术为客户创造价值，实现客户成功’。我一直认为我们的技术力量，或者是软件团队，更像是一个工具，他们站在时代的最前端，通过技术助力商业模式，将那些发明创造变成用户愿意为其买单的良好体验。”
