中联重科股份有限公司创立于 1992 年如何利用人工智能技术改进重工机械的调度效率，主要从事工程机械、环境产业、农业机械等高新技术装备的研发制造，主导产品覆盖 10 大类别、73 个产品系列、1000 多个品种，工程机械、环卫机械均位居国内第一，农业机械位居国内前三。公司先后实现深港两地上市，是业内首家 A+H 股上市企业，注册资本 76.64 亿元。

　　国内经济增速下滑，投资放缓及房地产市场疲弱，导致工程机械行业设备供过于求，新机需求放缓。而与此对应的是潜力巨大的服务后市场，按全国工程机械保有量 700 万台，维保费用 2 万元/台/年估算，市场规模近 1500 亿元/年。通过工业大数据技术，对设备、客户等数据进行深度挖掘，实现上下游信息充分共享和深度融合，降低成本的同时形成良性服务生态圈，将进一步拓展行业盈利空间。

　　行业的调整将一批实力较差的“散客”淘汰出市场，市场集中度不断提高，专业化大客户比例增加。下游客户对施工安全、效率及成本管控的重视，要求设备厂商持续提升设备质量的同时，进一步强化设备智能化水平和数据分析处理能力，将服务从“被动服务”向“主动服务”升级，降低施工风险，提升无故障工作时间，实现“降本增效”。

　　近年来工程机械市场需求持续下滑，以靠主机销售收入支撑发展的我国工程机械行业面临着严峻的生存考验。与此同时，我国工程机械行业客户也面临着工程项目减少，设备开工率与设备运行效率双低、运营管理成本及维修保养成本双高等困难局面，不利于行业客户的生存和发展。严峻的工程机械市场环境对企业经营管理及决策提出了更高要求，如何通过大数据分析使企业更加贴近市场、更加理解客户，提升企业运营管理和决策效率，快速从传统生产制造型向高端智能服务型的转型升级是行业内每个企业面临的重大问题和挑战。

　　当前，中联重科大数据平台数据来源主要包含三大类：

　　1）物联网数据

　　主要包含中联重科设备实时回传的工况、位置信息。当前中联重科物联网平台已累积了近 10 年数据，监控设备数 12 余万台套，存量数据量 40TB，每月新增数据 300GB。数据通过移动网络以加密报文方式回传，通过平台解析后实时保存至大数据平台。目前，数据采集频率 5 分钟一次，根据数据分析需要可进行调整，设备传感数据采集点将近 500 个。

　　2）内部核心业务系统数据

　　包含了中联重科在营运过程中产生的业务信息，主要包含 ERP、CRM、PLM、MES、金融服务系统等数据，涵盖研发、生产、销售、服务全环节。当前，业务系统已累积近 10 年数据，存量数据约 10TB，数据每天进行更新。

　　3）外部应用平台数据

　　包含了中联重科相关应用平台（官方网站、微信公众号/企业号、中联商城、中联 e 家系列移动 APP、智慧商砼、塔式起重机全生命周期管理平台）积累的数据、从第三方购买和交换的数据以及通过爬虫程序在网络上搜集的舆情及相关企业公开数据。除结构化数据外，平台还以日志方式保存了大量的用户行为数据。由于相关平台多于 2016年推出，存量数据约为 1TB。

　　技术方案

　　中联重科人工智能从“硬、软”两方面同时着手：硬的方面，通过研发新一代 4.0 产品和智能网关，进一步提升设备的智能化水平，丰富设备数据采集维度，提升设备数据采集和预处理能力如何利用人工智能技术改进重工机械的调度效率；软的方面，基于大数据分析挖掘技术，形成多层次智能化应用体系，为企业、上下游产业链、宏观层面提供高附加值服务。

　　1）通过研发新一代 4.0 产品和智能网关，大幅提升设备智能化水平金年会6766，夯实人工智能应用基础。

　　通过在设备上加装大量的高精度传感器,实时采集设备的运动特征、健康指标金年会客户端、环境特征等相关数据，结合智能网关的本地分析功能，真正实现设备的“自诊断、自适应、自调整”。相关数据通过多种传输渠道（移动网络、WiFi、蓝牙等）回传至中联重科大数据平台，通过相关建模分析为客户提供包括设备实时定位、工况监控、油耗分析、设备异常分析、故障预警、工作运营统计在内的高附加值信息服务。

　　2）打通多方数据，形成统一的人工智能分析平台，对内辅助科学决策，对外提供智能化服务

　　中联重科大数据分析平台融合了物联网平台、业务系统、应用系统及第三方数据。分析角度涉及产品、经营、客户金年会app、宏观行业等方面，服务涵盖轻量级应用（中联 e 管家、服务 e 通等）和重量级专业领域应用（智慧商砼、建筑起重机全生命周期管理平台），并通过移动端APP、PC 端、大屏幕等多种方式提供高效增值服务。

　　人工智能大数据平台整体采用成熟的 Hadoop 分布式架构进行搭建。通过流式处理架构，满足高时效性的数据分析需求；通过分布式运算架构，满足对海量数据的离线深度挖掘。前端通过统一接口层以多种通用格式对外提供数据分析服务。

　　考虑到大数据平台汇集了企业内外部多方敏感数据，为保证数据安全，平台引入了企业级数据治理组件，实现统一的元数据管理、数据质量控制、数据溯源、数据操作权限管控、数据脱敏及数据使用审计功能，并贯穿数据存储和应用的全过程。

　　应用效益

　　1）项目经济效益

　　中联重科人工智能的应用实践为公司带来了以下经济效益：降低服务成本：服务成本下降30%，零配件周转率提升 20%。提升后市场服务收入：设备租赁服务、二手设备交易以及零配件销售占比销售额提升 10%。

　　增值服务收益：深度数据分析带来的增值服务收益提升 30%。

　　2）客户预期经济效益

　　项目实施后，预计将帮助客户提升自身经营管理的能力，为客户降低包括人力、燃油、维修、设备管理等设备运营主要成本。

　　①通过中联 e 管家为客户提升设备管理效率 30%；

　　②通过建筑起重机全生命周期管理平台为客户降低安全事故率20%，设备有效工作时长提升 20%，人力、维修成本降低 30%；

　　③通过智慧商砼应用提高搅拌站生产效率，新增利润 1.6 亿元/年（按提高 2 万方/站/年，利润 40 元/方，200 家搅拌站测算）。

　　当前，全球工程机械主要厂商均在尝试工业大数据应用转型，大都处于探索、孵化阶段，尚未形成明显的成功案例和成熟的解决方案。中联重科作为工程机械行业领军企业，其在人工智能应用方面的积探索和实践为我国装备制造领域的转型升级起到了示范带头作用，提升了国产工程机械产品的全球竞争力，打造良性生态圈的同时，促进行业向规范化、智能化方向发展。

　　人工智能价值创造的序幕刚刚开启，不仅在于对现有业务的优化，更在于支撑企业、行业乃至全社会的创新、转型和发展。我们认为，人工智能应用是价值逐渐加强的过程、是智能制造不断发展的过程、是工业互联网不断普及的过程。当然，人工智能又有其鲜明的自身特点。我们必须从这些特点出发，才能找到价值创造的有效途径和方法，不能简单生硬地照搬商业、互联网大数据的做法。应该面向智能制造和工业互联网所带来的创新需求，把人工智能的应用与工业自身提高质量、降低成本、提升管理水平结合起来，特别要和中国工业的发展阶段和结构特点结合起来，走出有中国特色的工业大数据技术与产业创新路线，助力中国工业弯道取直与加速腾飞。