在Dave Shuman看来，制造业使用数据分析工具的目的是能够增加企业的运营效率，提高客户的服务质量，以及更好地进行风险管理。制造行业的应用场景主要有机械设备的预测性维护、优化供应链的管理，以及远程监控的应用。总的来说，制造业实施物联网主要有以下三个核心驱动力：

通过内部流程的优化，提高企业效率。利用物联网来实现实时的监控，预测性设备的维护、保养，运营的优化，例如通过设备利用率的提高来提高企业的整体效率。

客户体验、产品使用体验的提升。对产品使用进行分析，以及开发个性化的产品和服务，也可以是对产品开发过程的完善。

帮助企业创造新的服务和新的商业模式。比如说如何改变客户消费产品或者服务方式;开发全新的服务，比如对产品能够实现远程监控和诊断。

基于上述制造业实施物联网的核心驱动力，Cloudera为这些企业提供了相应的解决方案。

中联重科(ZoomLion)是全球排名第六的重型机械制造设备厂商，生产针对高科技、农业和建筑行业的设备。中联重科通过收集安装在这些设备、卡车上的传感器的数据来降低运营的成本，优化正常运营的时间，降低零部件的库存数量。

小松矿业通过机器学习算法，对矿业设备传感器的数据进行分析，然后去评估在不同的环境参数情况下出现故障的规律，提前进行更换零件和维修。同时根据岩石硬度随着深度的增加而增加这一特点，相应的增加了设备的扭力，提高了生产效率。

世界上最为先进的轨道交通工具牵引装置的制造商通过传感器的数据来改变欧洲的洲际轨道交通客户的商业模式。轨道交通客户从其公司购买到的不是机车，而是一个能安全的正常载货或者是载人的一种交通服务。这家公司安装在这些机车产品上的传感器每秒钟可以给这家公司发送4800万条数据，正是基于对这些数据的分析，这家公司就能改变其商业模式，从而降低成本、控制风险。

媒体问答

在媒体问答环节，Dave Shuman针对大家提出的问题进行了耐心的解答。

(1)制造业厂商有时不适用5G，只能用Cloudera。如果软件想和硬件进行连接，Cloudera的解决方案是否还要针对这些企业做进一步的定制化?

Dave Shuman：一个典型的大型工厂，通常都是存在几百种不同协议的，没有所谓的统一的协议，而Cloudera是完全考虑到了这种异构的通信协议环境。所以，不管是从核心还是到边缘，我们尽量做到灵活性。

(2)目前物联网解决方案有两个来源：一个是源自制造企业，从实际业务出发;另外一个是纯IT领域的，例如云计算、大数据的IT厂商。从业界人士来看这两种有什么区别?用户如何去选择?

Dave Shuman：不同类型的客户必然会选择不同的解决方案，比如公有云服务供应商，它可以提供抽象的云服务。也可以选用行业性的端到端的解决方案，小到传感器的设备，大到最上层的业务逻辑层面的应用。而Cloudera是做第三类的，通过物联网收集所有传感器的数据，然后做分析。

(3)从您的角度来看，用户应该是从数据的角度去考虑物联网的应用，还是应该从业务的角度去考虑?

Dave Shuman：我觉得不管你从事什么行业，必然是要从业务的角度出发。数据是支撑业务的，这也是为什么Cloudera一直强调开放的、模块化的架构，通过这种架构可以快速地发现新的商业模式或者服务，不断地进行迭代。

制造业拥有两大主流技术：运营技术OT和信息技术IT。在一个大型制造企业，OT和IT是两个完全分开的、各自为营的团队。OT完全掌控厂房里发生的事情，例如流水线和流程等;而IT基本上是专注于做数据，如何产生有用的信息回馈给业务部门。一般Cloudera的客户可以在Cloudera的帮助之下打通OT和IT之间的界限，打破组织之间的壁垒，让两个团队合作，帮助他们实现创新。

(4)在确保用户核心数据安全性方面，Cloudera采取了哪些措施?

Dave Shuman： Cloudera的解决方案是被部署在客户自己的基础设施之上的，所谓安全的基础设施包括密码算法等加密工具。Cloudera有一个非常关键的功能是把计算环境的管理和对数据的编排、治理分开。这个数据仍然是属于客户，只不过由客户选择把Cloudera部署在何种基础设施上，并由客户来管理数据，确保数据的安全性。

(5)Cloudera在中国国内的合作伙伴生态是什么样的?对未来有什么样的规划?

Dave Shuman：Cloudera有一个非常开放的生态系统，在全球有3400家合作伙伴。在中国主要还是借助于全球的合作伙伴进行推广，比如说埃森哲、德勤、普华。Cloudera也有地区级的合作伙伴，这些合作伙伴通常是深耕于某一行业，或者是在某一领域拥有特殊能力的企业。我们希望与合作伙伴一道利用好这个生态圈，并利用自身的社区来推动整个生态圈的发展。