? ? ? 目前，世界主要國家發(fā)起了新一輪具有“信息技術(shù)與制造業(yè)一體化”共同特征的產(chǎn)業(yè)革命，加快新一代信息技術(shù)的發(fā)展，促進(jìn)其與全球產(chǎn)業(yè)體系的深度融合，以搶占新一輪產(chǎn)業(yè)競爭的制高點(diǎn)。無(wú)論是歐美老牌國家制造業(yè)的重振，還是中國制造業(yè)的轉型提升，工業(yè)大數據都將發(fā)揮不可替代的作用。
何為工業(yè)大數據?
? ? ? ?工業(yè)大數據是指在工業(yè)領(lǐng)域中，圍繞典型智能制造模式，從客戶(hù)需求到銷(xiāo)售、訂單、計劃、研發(fā)、設計、工藝、制造、采購、供應、庫存、發(fā)貨和交付、售后、服務(wù)、運維、報廢或回收再制造等整個(gè)產(chǎn)品全生命周期各個(gè)環(huán)節所產(chǎn)生的各類(lèi)數據及相關(guān)技術(shù)和應用的總稱(chēng)，工業(yè)大數據以產(chǎn)品數據為核心，極大延展了傳統工業(yè)數據范圍，同時(shí)還包括工業(yè)大數據相關(guān)技術(shù)和應用。
? ? ? ?工業(yè)大數據具備雙重數據，即價(jià)值屬性和產(chǎn)權屬性。一方面，通過(guò)工業(yè)大數據分析等關(guān)鍵技術(shù)能夠實(shí)現設計、工藝、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等各個(gè)環(huán)節智能化水平的提升，滿(mǎn)足用戶(hù)定制化需求，提高生產(chǎn)效率并降低生產(chǎn)成本，為企業(yè)創(chuàng )造可量化的價(jià)值;另一方面，這些數據具有明確的權屬關(guān)系和資產(chǎn)價(jià)值，企業(yè)能夠決定數據的具體使用方式和邊界，數據產(chǎn)權屬性明顯。工業(yè)大數據的價(jià)值屬性實(shí)質(zhì)上是基于工業(yè)大數據采集、存儲、分析等關(guān)鍵技術(shù)，對工業(yè)生產(chǎn)、運維、服務(wù)過(guò)程中數據實(shí)現價(jià)值的提升或變現;工業(yè)大數據的產(chǎn)權屬性則偏重于通過(guò)管理機制和管理方法幫助工業(yè)企業(yè)明晰數據資產(chǎn)目錄與數據資源分布，確定所有權邊界，為其價(jià)值的深入挖掘提供支撐。
工業(yè)大數據背景
? ? ? 在工業(yè)生產(chǎn)中，數據是不時(shí)生成的。生產(chǎn)機床的速度、能耗、溫度和濕度、熱發(fā)電機組的燃燒和燃燒、汽車(chē)的設備數據以及后勤隊伍的位置和速度都是生產(chǎn)過(guò)程中的數據。
? ? ? ?自從工業(yè)成為一個(gè)獨立于社會(huì )生產(chǎn)的范疇以來(lái)，工業(yè)生產(chǎn)的數據收集和使用范圍逐漸擴大。由于泰勒是用秒表來(lái)計算工人用鏟子把煤送到鍋爐上的時(shí)間，所以它是對生產(chǎn)管理數據的收集和使用，福特汽車(chē)的水化生產(chǎn)，汽車(chē)生產(chǎn)過(guò)程中工業(yè)數據的收集和工廠(chǎng)的使用。豐田的精益生產(chǎn)模式將數據的收集和使用擴展到工廠(chǎng)和上下游供應鏈;核電生產(chǎn)過(guò)程的完全自動(dòng)化將生產(chǎn)過(guò)程數據的自動(dòng)化水平提高到更高的水平。
? ? ? ?任何數據的收集和使用都是昂貴的，工業(yè)數據也不例外。然而，隨著(zhù)信息技術(shù)、電子與數學(xué)技術(shù)、傳感器、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展，一批智能化、高精度、長(cháng)時(shí)間導航、高性?xún)r(jià)比、微型傳感器應運而生。在移動(dòng)數據通信的支持下，以物聯(lián)網(wǎng)為代表的新一代網(wǎng)絡(luò )技術(shù)可以隨時(shí)隨地采集和傳輸數據。以云計算為代表的新型數據處理基礎設施大大降低了工業(yè)數據處理的技術(shù)門(mén)檻和成本支出。以工業(yè)領(lǐng)域的SCADA系統為例，每個(gè)電網(wǎng)和化工企業(yè)在傳統模式下都需要建立一套成本超過(guò)1000萬(wàn)元的SCADA系統。如果采用云架構模型，成本將降低70%以上。
? ? ? ?社會(huì )需求的變化是最大的推動(dòng)力。在商品剩余經(jīng)濟時(shí)代，以個(gè)性化為代表的消費文化使工業(yè)企業(yè)的產(chǎn)出最大程度地滿(mǎn)足個(gè)體需求。從服裝定制，車(chē)輛匹配，到T恤印花和個(gè)性化教育。
? ? ? ?有兩種方法可以滿(mǎn)足個(gè)性化需求。以服裝定制為例，通過(guò)教師的尺、手、眼和經(jīng)驗，確定服裝的裁剪和布局。這種模式稱(chēng)為仿真模式，難以保證個(gè)性化定制的效率和質(zhì)量、耗時(shí)和成本。另一種方法是數字模式，即通過(guò)開(kāi)發(fā)一套數據采集手段。前臺客戶(hù)代表測量并收集用戶(hù)的數字數據，然后將數據發(fā)送回總部。結合原材料數據，將需求分解為生產(chǎn)過(guò)程動(dòng)作。最后，生產(chǎn)出符合定制要求的服裝。
? ? ? ?當然，工廠(chǎng)也會(huì )聘請高級碩士。他們的主要工作不是面對個(gè)別客戶(hù)的客制化需求，而是研究更好的生產(chǎn)流程，控制數據和流程分解。在這種模式下，效率和質(zhì)量得到保證，效率隨著(zhù)生產(chǎn)線(xiàn)的擴大而線(xiàn)性提高，一批專(zhuān)家組繼續研究和提高工藝能力。定制生產(chǎn)成本將大大降低。從發(fā)展趨勢的角度看，后一種數字模式的個(gè)性化生產(chǎn)將是未來(lái)的選擇。
? ? ? ?國家政策是重要影響因素。德國工業(yè)已經(jīng)完成了工業(yè)自動(dòng)化的過(guò)程，在自動(dòng)化的基礎上，以工業(yè)數據為基礎，引入云計算和人工智能技術(shù)來(lái)提高工業(yè)的智能化水平，以滿(mǎn)足社會(huì )對大規模定制生產(chǎn)的需求。美國擁有強大的云計算、互聯(lián)網(wǎng)和數據處理能力。在此基礎上，提出了一種通過(guò)大數據將單個(gè)設備、一條生產(chǎn)線(xiàn)和一家工廠(chǎng)的數據連接起來(lái)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)策略。挖掘工業(yè)服務(wù)業(yè)在診斷、預測、售后服務(wù)等方面的價(jià)值。
? ? ? ?與德國和美國相比，中國處于工業(yè)自動(dòng)化和云計算領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)階段，因此建議中國制造2025計劃將通過(guò)工業(yè)化和信息集成的方式集成工業(yè)化和信息集成。制定一系列關(guān)鍵項目和推進(jìn)計劃。
工業(yè)大數據產(chǎn)業(yè)現狀
? ? ? ?工業(yè)是國民經(jīng)濟的基礎和支柱，也是一國經(jīng)濟實(shí)力和競爭力的重要標志。
? ? ? ?近年來(lái)，工業(yè)大數據作為我國“智能制造”和“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”的關(guān)鍵技術(shù)支撐以及兩化融合的重要基礎備受關(guān)注。黨中央、國務(wù)院出臺了一系列“大數據”“兩化融合”“互聯(lián)網(wǎng)與制造業(yè)融合”等綜合性政策與指示，其中對工業(yè)大數據發(fā)展提出了明確的要求，全面指導我國工業(yè)大數據技術(shù)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)應用及其標準化進(jìn)程。
? ? ? ?從供給側看，工業(yè)大數據供給側能力持續提升，涌現出一批專(zhuān)精特新企業(yè)，成為推動(dòng)我國工業(yè)大數據發(fā)展的中堅力量。一是由傳統工業(yè)制造企業(yè)數字化、軟件化、平臺化發(fā)展，出現了一批具有較強數據匯聚能力的衍生型企業(yè)，如航天云網(wǎng)、樹(shù)根互聯(lián)等;二是軟件企業(yè)向工業(yè)領(lǐng)域滲透，出現的技術(shù)型企業(yè)，如昆侖智匯、東方國信等企業(yè)在工業(yè)數據建模、分析處理等領(lǐng)域不斷突破核心技術(shù);三是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)積極進(jìn)入工業(yè)領(lǐng)域，如阿里推出“ET工業(yè)大腦”等產(chǎn)品和服務(wù)，騰訊推出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)“木屋云”平臺。
? ? ? ?從需求側看，隨著(zhù)智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等國家戰略的逐一推進(jìn)，個(gè)性化定制、網(wǎng)絡(luò )化延伸以及智能化設計、生產(chǎn)、服務(wù)等新模式不斷出現，對于工業(yè)大數據技術(shù)、產(chǎn)品、平臺的需求不斷增大，為工業(yè)大數據提供了充足的應用場(chǎng)景。
? ? ? ?然而，在我國工業(yè)大數據產(chǎn)業(yè)發(fā)展不斷優(yōu)化提升的同時(shí)，仍需要清楚認識到我國工業(yè)大數據的仍存在物聯(lián)數據無(wú)法獲取、格式不統一，數據產(chǎn)權不清晰、數據壁壘難以打破，全產(chǎn)業(yè)鏈數據應用不足等問(wèn)題。主要原因在于，第一，在我國國產(chǎn)工業(yè)軟件、高端物聯(lián)設備核心技術(shù)供給不足，而國外設備讀寫(xiě)不開(kāi)放，數據無(wú)法讀取或者格式多樣，無(wú)法直接利用;第二，面對體量大、分布廣、結構復雜、類(lèi)型多樣化的工業(yè)數據，目前工業(yè)行業(yè)整體數據資源管理水平不足，難以管理企業(yè)內部和外部各類(lèi)數據，更無(wú)法充分分析和利用。第三，缺乏可用、好用、可信的工業(yè)大數據平臺，難以充分利用工業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈上下游的數據，以實(shí)現人、機、物等各類(lèi)工業(yè)要素、工業(yè)業(yè)務(wù)流程以及產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)間更大范圍的實(shí)施鏈接與智能交互，推動(dòng)工業(yè)生產(chǎn)的資源優(yōu)化、協(xié)同制造和服務(wù)延伸。
? ? ? ?近日，工信部發(fā)布《工業(yè)大數據發(fā)展指導意見(jiàn)(征求意見(jiàn)稿)》，為推進(jìn)工業(yè)大數據發(fā)展，逐步激活工業(yè)數據資源要素潛力，不斷提升數據治理和安全保障能力。工業(yè)大數據分析是利用統計學(xué)分析技術(shù)、機器學(xué)習技術(shù)、信號處理技術(shù)等技術(shù)手段，結合業(yè)務(wù)知識對工業(yè)過(guò)程中產(chǎn)生的數據進(jìn)行處理、計算、分析并提取其中有價(jià)值的信息、規律的過(guò)程。據中商產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2019年中國工業(yè)大數據市場(chǎng)前景研究報告》顯示，2016年我國工業(yè)大數據市場(chǎng)規模突破150億元，保持增長(cháng)，預計2019年市場(chǎng)規模將近500億元。到2022年，中國工業(yè)大數據市場(chǎng)規?；虺?22億元;2022年超1900億元。