协同式供应链促进各环节高效无缝对接

越来越多的工业企业通过互联网平台建立了与上下游供应商、合作伙伴和客户的直接连通，集聚供应信息并进行深度挖掘分析，提高了供应链的反应速度、匹配精度和调运效率，降低了采购成本，减少了成品和在制品的库存，缩短了对客户服务的响应时间。

B2B模式对接了上下游的采购需求。传统供应链中的产品选择范围小、管理难度大、生产线周转效率低。通过互联网平台，制造企业可与上游供应商无缝对接，快速集聚行业内优质供应商资源，在最短时间内以最低成本实现了原材料采购的高效匹配，推动了企业采购与供应链管理创新，生产线供应链的协同实现高效精准配送。传统物料配送环节经常会出现配送不及时、物料缺少或囤积等问题，从而影响生产计划。企业利用大数据、物联网完善智能信息系统建设，对生产配比、物料配送、产品质量等各环节进行协同管控，实现物料配送的系统化、流程化，降低物流成本和能耗，降低仓储损失，加速了资金周转，提高了整个供应链的运行效率。

需求端泛在连接实现全流程用户参与

企业运用互联网、移动互联网等实现对用户的泛在连接，进而打造用户聚合平台、多元社交平台，通过用户行为和社交关系等的大数据分析，精准预判市场、开展精准营销；借助平台的集聚和交互功能实现海量用户与企业间的交互对接，使大规模个性化定制、精准决策等成为可能。传统的渠道单一、封闭运行、单向流动的企业用户关系被打破，旧有的需求定位粗略、市场反馈滞后等问题得到破解。

大规模个性化定制满足用户长尾需求。在传统标准化生产模式下，企业与用户间信息交互不充分、企业内生产组织缺乏柔性，只有同质化生产才是最经济合理的选择。而借助互联网平台，企业就可与用户深度交互、广泛征集需求，运用大数据分析建立排产模型，从而得以依托柔性生产线，在保持规模经济性的同时为客户提供个性化的产品。

当前，服装、家居、家电等领域已开启个性化定制，未来随着互联网技术和制造技术的发展成熟，柔性大规模个性化生产线将逐步普及，按需生产、大规模个性化定制将成为常态。

大数据分析支撑精准营销及决策。传统市场分析局限于抽样调查、线下座谈等有限样本的分析预判，产品改进也只能通过销售业绩来收集用户反馈情况，分析结果存在一定误差或延迟。利用通过互联网汇集的用户行为、需求、行情等海量多元化数据，企业可以进行大数据建模及分析，实现精准市场定位，优化营销决策，助力产品改进。未来，随着利用互联网汇集数据的持续积累，模型的不断修正，以及大数据分析能力的提升，企业有望实现全生命周期、全价值链的科学决策与精准控制。

融合型服务延伸企业价值创造链条

在市场竞争日趋激烈、生产要素成本不断攀升、供需对接日益便捷等因素作用下，制造本身在工业产品附加值构成中的比例越来越低，增值服务逐渐成为企业竞争的新焦点。云计算、大数据、物联网等相关应用的快速普及催生了多样化融合服务模式，带动以产品为核心的经营模式并加快了向依托产品提供综合服务的新方向的转变。

远程主动运维提高了设备的运维效率。借助智能传感、宽带网络、大数据分析等技术，机器设备的运行状况、环境参数等信息可以直接反馈到设备生产厂家，使厂家实时了解其运行信息，并通过数据建模分析、专家诊断等方式，提前预判故障风险并给出相应解决方案。过去的被动维护或凭借经验开展的定期维护可转变为按需提供的主动服务，有效节约运维成本，降低用户损失。

有能力的工业企业还可通过搭建云平台、部署定制化的工业APP应用、提供大数据分析支撑等，为用户企业提供多样化的增值服务，并探索从设备制造商向综合服务商的转变。例如中兴通讯智慧的供水管网服务。中兴通讯利用大数据挖掘、智慧物联网、移动互联网、云计算等新技术，从“端-管-云”三个层面为水务行业提供供水管道的物联网解决方案，包括基于事件敏感的管网实时监控、全生命周期的管网状态分析预测、提供可预测的维护和服务等。通过提供智慧供水管网的服务，有助于促进水务行业的健康发展，降低漏损，实现全网状态感知，从而提高供水安全和服务质量。