不記得從什么時(shí)候開始豌注，像無人汽車、城市大腦灯萍、智能手機(jī)轧铁、智能馬桶蓋等名詞慢慢走進(jìn)了我們的生活，而現(xiàn)在它們已經(jīng)塞滿了我們生活的方方面面旦棉，仿佛忽然之間齿风，time changed药薯，我們已經(jīng)置身于一個(gè)嶄新的時(shí)代——智能時(shí)代。制造業(yè)作為整個(gè)社會物質(zhì)生產(chǎn)的中流砥柱救斑，也必然會朝著“智能制造”的方向發(fā)展穷娱，而如何利用工業(yè)信息化時(shí)代期間累積和生產(chǎn)的工業(yè)數(shù)據(jù)來完成從“傳統(tǒng)制造”到“智能制造”的過度升級茶袒，正式當(dāng)今工業(yè)領(lǐng)域討論的重點(diǎn)。
“工業(yè)大數(shù)據(jù)”的概念，由美國通用電氣在2012年首次提出瘦黑，主要關(guān)注生產(chǎn)制造過程中由工業(yè)設(shè)施設(shè)備產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)咬扇。同年，麥肯錫在行業(yè)報(bào)告中指明，工業(yè)數(shù)據(jù)在美國各行業(yè)中的蘊(yùn)含量最大，工業(yè)大數(shù)據(jù)，“大”有可為烦粒。
近年來徒役，包括中國在內(nèi)的各個(gè)制造強(qiáng)國杉女、制造大國，都在布局“智能制造”鸳吸，其中典型代表有德國的“工業(yè) 4.0”熏挎，美國的“先進(jìn)制造業(yè)戰(zhàn)略” ?，日本的“工業(yè)價(jià)值鏈”以及中國的“中國制造2025”晌砾。各國的戰(zhàn)略重點(diǎn)略有不同坎拐，其本質(zhì)和內(nèi)涵都是由數(shù)據(jù)驅(qū)動、充分互聯(lián)互動的智能制造體系养匈，流動的數(shù)據(jù)正是該體系的血液哼勇。
一問：什么是工業(yè)大數(shù)據(jù) ？
根據(jù)《工信部：2017工業(yè)大數(shù)據(jù)白皮書》的定義呕乎，工業(yè)大數(shù)據(jù)是指在工業(yè)領(lǐng)域中猴蹂，圍繞典型能制造模式，從客戶需求到銷售楣嘁、訂單磅轻、計(jì)劃、研發(fā)逐虚、設(shè)計(jì)聋溜、工藝、制造叭爱、采購撮躁、供應(yīng)、庫存买雾、發(fā)貨和交付把曼、售后服務(wù)杨帽、運(yùn)維、報(bào)廢或回收再制造等整個(gè)產(chǎn)品全生命周期各個(gè)環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)和應(yīng)用的總稱嗤军。
通常注盈，工業(yè)大數(shù)據(jù)可以分為以下三類：
1 設(shè)備數(shù)據(jù)
主要指在現(xiàn)代化生產(chǎn)模式下，在生產(chǎn)過程中實(shí)時(shí)收集到的設(shè)備數(shù)據(jù)（如操作指令叙赚、運(yùn)行工況老客、環(huán)境參數(shù)等）和產(chǎn)品的數(shù)據(jù)（如生產(chǎn)狀態(tài)、質(zhì)量狀態(tài)等）震叮。狹義的工業(yè)大數(shù)據(jù)即為該類數(shù)據(jù)胧砰，也是工業(yè)大數(shù)據(jù)體系中增長最快的數(shù)據(jù)來源。
2 運(yùn)營數(shù)據(jù)
主要指存儲于企業(yè)信息化軟件系統(tǒng)內(nèi)部的數(shù)據(jù)資產(chǎn)苇瓣，包括產(chǎn)品研發(fā)尉间、設(shè)計(jì)、制造類軟件击罪、企業(yè)資源計(jì)劃（ERP）乌妒、產(chǎn)品生命周期管理(PLM)、供應(yīng)鏈管理（SCM）外邓、客戶關(guān)系管理（CRM）和OA等系統(tǒng)撤蚊。此類數(shù)據(jù)含量不大，價(jià)值密度頗高损话。
3 價(jià)值鏈數(shù)據(jù)
主要指制造企業(yè)的客戶侦啸、供應(yīng)商、合作伙伴處的相關(guān)數(shù)據(jù)丧枪，比如客戶處相關(guān)的制造設(shè)備數(shù)據(jù)光涂、產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)和客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)等。
4 外部數(shù)據(jù)
主要指宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)拧烦、行業(yè)狀態(tài)數(shù)據(jù)忘闻、競爭對手?jǐn)?shù)據(jù)、政策法規(guī)數(shù)據(jù)等相關(guān)的外部參考數(shù)據(jù)恋博。
工業(yè)大數(shù)據(jù)作為大數(shù)據(jù)生態(tài)的一部分齐佳，除了大數(shù)據(jù)的一般性特點(diǎn)（海量數(shù)據(jù)、類型多樣债沮、生產(chǎn)快速炼吴、真實(shí)性高、價(jià)值密度低）疫衩，還具有其自身特有的特點(diǎn)：
1. 體量最大：當(dāng)前中國的工業(yè)數(shù)據(jù)量已在EB級別硅蹦，在各行業(yè)中體量最大，且增長勢頭迅猛。
2. 客觀性強(qiáng)：在沒有故障的前提之下童芹，設(shè)備是不會騙人的涮瞻。輸入?yún)?shù)確定，輸出結(jié)果也是確定的假褪。因此署咽，只要數(shù)據(jù)采集全面準(zhǔn)確，分析方法合理恰當(dāng)嗜价，就一定能保證當(dāng)前數(shù)據(jù)有意義。
3. 耦合性高：現(xiàn)代工業(yè)設(shè)備發(fā)展完善幕庐，內(nèi)置很多專家系統(tǒng)和算法來保證工藝穩(wěn)定性久锥，外界采集到的大量參數(shù)之間存在強(qiáng)關(guān)聯(lián)關(guān)系，而且多為非線性關(guān)系（材料尺寸异剥、材料成分瑟由、壓力、溫度冤寿、濕度歹苦、設(shè)備預(yù)設(shè)參數(shù)等等）
4. 穩(wěn)定性低：在實(shí)際生產(chǎn)中，“人機(jī)料法環(huán)”的任一環(huán)節(jié)出問題均會導(dǎo)致大量無效督怜、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)產(chǎn)生殴瘦，雖然采集到的數(shù)據(jù)真實(shí)客觀，但后續(xù)數(shù)據(jù)處理需要仔細(xì)甄別這些錯(cuò)誤号杠、無效的數(shù)據(jù)蚪腋。
二問：為什么提出工業(yè)大數(shù)據(jù)？
在人類文明歷史上姨蟋，工業(yè)革命已經(jīng)發(fā)生三次屉凯，最近的第3次工業(yè)革命距今也有半個(gè)多世紀(jì)，企業(yè)信息化建設(shè)已經(jīng)很完善眼溶，生產(chǎn)自動化悠砚、運(yùn)營信息化帶來的紅利也將消耗殆盡：
1. 全球制造行業(yè)增長疲軟，傳統(tǒng)增長動力逐漸減弱堂飞，新興增長動力尚未形成
2. 各國法律法規(guī)對制造業(yè)可持續(xù)發(fā)展和環(huán)保相關(guān)的要求更加嚴(yán)格
3. 自動化生產(chǎn)線灌旧、數(shù)字化裝備、自動化設(shè)備绰筛、智能化產(chǎn)品已經(jīng)普及
4. 工廠节榜、裝備、設(shè)備别智、工具等生產(chǎn)資料的的網(wǎng)絡(luò)化不斷成熟宗苍，產(chǎn)品的網(wǎng)絡(luò)化也已很完善
5. 制造企業(yè)正逐步從生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品向提供個(gè)性化服務(wù)轉(zhuǎn)型
工業(yè)數(shù)據(jù)一直是工業(yè)生產(chǎn)必備的生產(chǎn)資料，但工業(yè)大數(shù)據(jù)是“舊”生產(chǎn)資料的一種嶄“新”使用方式，可以協(xié)助制造企業(yè)突破原有認(rèn)知局限讳窟，更加全面让歼、深入、有效地分析問題和解決問題：
1. 優(yōu)化現(xiàn)有業(yè)務(wù)丽啡，提高企業(yè)競爭能力
1) 開創(chuàng)全新的管理模式谋右，決策不再完全依賴組織和流程，業(yè)務(wù)本身可自行決策
2)?提升產(chǎn)品設(shè)計(jì)研發(fā)和生產(chǎn)制造的能力和效率补箍，促進(jìn)智能工廠改执、智慧園區(qū)的落地
3)?精細(xì)客戶分析及精準(zhǔn)營銷推廣，改善產(chǎn)品售后服務(wù)能力和效率
4)?提高企業(yè)信息安全管理能力
2. 助力提升企業(yè)創(chuàng)新能力坑雅，促進(jìn)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級
1)?落實(shí)個(gè)性化定制生產(chǎn)模式辈挂，真正以客戶為中心，讓用戶參與到產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和生產(chǎn)過程中
2)?催生新的生產(chǎn)協(xié)作模式裹粤，優(yōu)化供應(yīng)鏈配置
3)?協(xié)助企業(yè)從生產(chǎn)產(chǎn)品向輸出服務(wù)轉(zhuǎn)型
三問：如何使用工業(yè)大數(shù)據(jù)终蒂？
確定性是工業(yè)追求的目標(biāo)，這一點(diǎn)是工業(yè)大數(shù)據(jù)在應(yīng)用上區(qū)別于其他種類大數(shù)據(jù)的核心遥诉。比如說拇泣，在電商系統(tǒng)中，基于用戶數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)給用戶推薦了一雙用戶不喜歡的襪子矮锈，這個(gè)沒有大影響霉翔，但是在工業(yè)場景下就不同了，如果基于工業(yè)數(shù)據(jù)的分析系統(tǒng)給用戶輸出了一個(gè)錯(cuò)誤的參數(shù)或者根本原因分析建議苞笨，這將導(dǎo)致大量廢品的產(chǎn)生及人力物力的浪費(fèi)早龟。相反，如果該分析系統(tǒng)應(yīng)用得當(dāng)猫缭，這也將極大程度提高生產(chǎn)問題根本原因分析的效率葱弟，降低人力物力的投入，改善產(chǎn)品質(zhì)量狀態(tài)猜丹。
總的來說芝加，工業(yè)數(shù)據(jù)發(fā)展?jié)摿薮螅F(xiàn)階段射窒，在具體應(yīng)用上還有諸多難題：
1 沒有全行業(yè)通用的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范
產(chǎn)品數(shù)據(jù)是工業(yè)數(shù)據(jù)的核心藏杖。在整個(gè)制造業(yè)領(lǐng)域中，行業(yè)類目繁多脉顿，產(chǎn)品形態(tài)多樣蝌麸，建立一套通用的或行業(yè)通用的分類方法及屬性明確的數(shù)據(jù)規(guī)范是工業(yè)大數(shù)據(jù)廣泛應(yīng)用的前提。
2 全鏈路數(shù)據(jù)集成打通困難
數(shù)據(jù)的集成打通是數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)艾疟。高端制造設(shè)備多為進(jìn)口来吩，沒有數(shù)據(jù)的讀取權(quán)限敢辩，導(dǎo)致每個(gè)設(shè)備都形成了一個(gè)數(shù)據(jù)孤島，無法直接集成弟疆；此外戚长，企業(yè)內(nèi)部不同廠商提供的生產(chǎn)系統(tǒng)、運(yùn)營系統(tǒng)數(shù)據(jù)格式多種多樣怠苔，結(jié)構(gòu)化同廉、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)均有存在柑司，這也給數(shù)據(jù)的集成和使用帶來了很大的困難迫肖。
針對以上通用問題，《工信部：2017工業(yè)大數(shù)據(jù)白皮書》建議“規(guī)范數(shù)據(jù)格式攒驰，搭建國家蟆湖、行業(yè)、企業(yè)等不同等級的工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺讼育，打通工業(yè)大數(shù)據(jù)信息孤島帐姻，充分挖掘工業(yè)大數(shù)據(jù)價(jià)值”稠集。
規(guī)范數(shù)據(jù)格式方面奶段，從2015年7月起，全國信息標(biāo)準(zhǔn)化委員會大數(shù)據(jù)工作組工業(yè)大數(shù)據(jù)專題組已經(jīng)開展相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)工作剥纷；
平臺提供方面痹籍，數(shù)瀾具有天然優(yōu)勢，我們首先需要做的是在數(shù)棲平臺的基礎(chǔ)上拓展出一個(gè)（些）行業(yè)解決方案晦鞋，獲取工業(yè)數(shù)據(jù)的項(xiàng)目資源蹲缠，進(jìn)而整體推進(jìn)數(shù)棲平臺和工業(yè)大數(shù)據(jù)的融合，具體可參見如下工業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)圖悠垛。
