工程機械領域的大數據應用實踐！機械指揮官實現智能管理！

在工程機械設備租賃的領域，重工工程機械設備更新周期慢且平穩是最大的特點。但當遭遇國家經濟增速下行，會出現生產能力過大、存量設備過多等問題……如何改變這樣的現狀?除了持續不斷苦煉內功、創新產品，已在中聯重科供職10年的周志忠博士提出通過大數據智能管理驅動來促進轉型，聚焦於後服務市場。

工程機械設備租賃市場轉型期：挑戰與機遇並存

中聯重科做為裝備製造企業，業務包括工程機械設備租賃板塊、農機板塊和金融板塊。其中工程機械板塊所佔的比重非常大，也是中聯重科最早發家的一個板塊。工程機械板塊最近幾年一直處於相對低迷的狀態，主要原因有三方面：

由於經濟、投資、房地產市場等因素，導致整個行業設備供過於求，新機器的智能管理銷售直接受到影響。

想要進一步開拓行業智能管理盈利空間，除了持續創新產品，還需通過智能管理大數據技術，對設備、客戶等數據進行深度分析，實現智能管理的信息共享與融合，作用於後服務市場。

隨著工程機械施工行業對施工安全、效率及成本智能管理管控的重度越來越高，設備廠商就要在強化設備智能管理化水平的同時還要具備數據分析處理的能力。由「被動服務」向「主動服務」升級，進而達到工程機械施工風險降低，無故障工作時間變長。

工程機械市場需求持續下滑，不能再憑藉主機銷售的收入來支撐整個企業的發展。同時客戶也面臨著工程項目減少，設備租賃開工率與設備運行效率雙低、運營管理成本及維修保養成本雙高等困難局面。

因此，如何通過智能管理數據使企業更加貼近市場、更加理解客戶，提升企業運營智能管理和決策效率，快速從傳統生產製造型向高端智能管理服務型的轉型升級是行業內每個企業面臨的重大挑戰。

通過數據智能管理驅動促進轉型，但智能管理數據來自哪裡?

對於工業企業而言，也有一部分工程機械設備租賃互聯網的數據，如網上商城、微信應用中採集到的用戶行為相關的智能管理數據，但更多的是圍繞自身產品，從研發、生產到銷售、服務，這樣一個完整系列產品數據，這些智能管理數據是中聯重科非常重要、也是核心的數據來源。

工程機械的智能管理迫在眉睫，機械指揮官+互聯網的時代已經悄然來臨！你的 設備進行智能管理了嗎？

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