在傳統行業的陣營中，三一似乎總是透露著一種“活在未來”的氣質。海外建廠、打造電商平臺、跨界保險業，創新對于這個企業來講已然成為了一種常態。2014年，三一開始啟動大數據平臺建設，借以實現低成本海量設備數據接入與分析。基于此，三一不僅為自己的服務插上了智能化的翅膀，而且讓設計端擁有了一條了解設備性能缺陷和風險的有力途徑。

基于大數據，改善汽車起重機的保險系數

對于起吊設備來說，堅固與效率很重要。為了保障強度，保險系數需要留足，然而，這個數值和材料的使用情況是正相關的。這也就意味著，要想系數大，就要增加材料的使用，而材料使用的越多，產品的制造成本就會越高，相應地，客戶的購機成本也會提高。如果為了堅固一味地增加材料，會加大起重機的自重，從而影響其工作效率。那么，這個系數究竟定多少最為合適呢？在大數據的幫助下，三一完美地解決了這個問題。

通過對數據的采集，三一不僅了解到吊車的實時作業情況、使用工況這些設備本身的信息，而且還掌握了一個客戶在使用吊車過程中普遍存在的問題：超載。有了這些資料，三一就可以在產品研發階段設計一個最佳的輕度系數，讓其在客戶超載的前提下依舊可以保持可靠和工作效率。

三一挖掘機

如果沒有大數據

在沒有大數據之前，抽樣調查或者征集一些客戶進行會議調研是很常見的數據獲得方法，但是這種操作存在弊端。以上述改善起重機保險系數為例，無論是抽樣還是會議調研，能得到的數據都是有限的，而且，即便是某名吊車駕駛者親自參與調研，他是否存在超載的習慣是個未知數，即便他存在超載習慣，他對于自身超載數值是否能夠做到百分之百精確也是未知數。也就是說，這樣得到的數據，無論是從數量上，還是從質量上，都顯得先天不足。

數據趨向全樣本，建議客戶精準化

在大數據的監測下，得到的數據樣本會趨向于全樣本，精準度高。這種精準除了可以為設計端提供資料之外，還可以在客戶有意購機的時候給予精準化的建議。例如，某位客戶有意購買一臺挖掘機進行對外出租，那么，他需要首先了解一下，在當下的市場行情下，哪一類挖掘機更有容易出租，是大挖、中挖還是小挖？如果憑借客戶自己去詢問，受到個人圈層的限制，他得到的訊息是片面的。而三一依靠著大數據提供的資料，不僅可以知曉當下何種挖掘機市場最好，而且可以預見未來的市場情況，從而可以給顧客精準化的建議，以便于客戶獲得更好的盈利。

“走在行業的前沿”，這句話用于形容三一恰好不過，身為傳統行業中的佼佼者，三一從未停止過探索的腳步，相信其對大數據的探索與實踐，也必將會給行業帶來一些全新的思索與啟迪，引領行業進入一個嶄新的時代！