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隨著(zhù)云計算、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)計算、大數據、人工智能等新一代信息技術(shù)的興起和我國制造業(yè)向數字化、網(wǎng)絡(luò )化、智能化的持續大力推進(jìn)，大數據在工業(yè)領(lǐng)域的應用引發(fā)了制造行業(yè)的普遍關(guān)注?！皵祿芾怼边@個(gè)沉寂了幾十年的管理領(lǐng)域重新被重視起來(lái)，“數據資產(chǎn)化”為大數據廠(chǎng)商、各大企業(yè)所津津樂(lè )道。但是，大家對工業(yè)大數據的理解還存在很多疑問(wèn)甚至分歧，作為一個(gè)普遍缺乏實(shí)踐的工作領(lǐng)域，還存在著(zhù)諸多未知因素和風(fēng)險。為此，本文提出工業(yè)大數據的三個(gè)基本問(wèn)題與大家共同討論。

工業(yè)大數據，為什么會(huì )在今天受到如此高的關(guān)注？

首先，工業(yè)大數據受到關(guān)注是因為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，大數據首先是在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)得到應用，進(jìn)而推動(dòng)了大數據相關(guān)技術(shù)的發(fā)展和成熟，在IT廠(chǎng)商、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)家、政府官員等多方力量的助推下，大數據應用逐步滲透到其他行業(yè)，如：醫療、通信、金融、制造業(yè)，大數據在制造業(yè)的應用，被稱(chēng)為工業(yè)大數據。

其次，工業(yè)大數據倍受關(guān)注與制造業(yè)的數字化、網(wǎng)絡(luò )化和智能化的客觀(guān)事實(shí)密切相關(guān)。自動(dòng)化/智能化的設備、生產(chǎn)單元和生產(chǎn)線(xiàn)，還有智能化的產(chǎn)品，運行過(guò)程中產(chǎn)生了大量的數據，這些數據蘊藏著(zhù)有價(jià)值的信息。例如，GE航空發(fā)動(dòng)機每天提供給監控系統的數據超過(guò)1PB，福特的插電式混合動(dòng)力汽車(chē)每小時(shí)能生成數據25GB，一臺數控機床每年的數據量也可達700TB，而一般企業(yè)的PDM、ERP等系統十年所產(chǎn)生的數據量也不過(guò)幾百TB。

第三，大數據相關(guān)的技術(shù)日益發(fā)展，擁有成本越來(lái)越低。例如傳感器技術(shù)、通訊技術(shù)的發(fā)展，獲取實(shí)時(shí)數據的成本已經(jīng)不再高昂。嵌入式系統、低耗能半導體、處理器、云計算等技術(shù)的興起使得設備的運算能力大幅提升，具備了實(shí)時(shí)處理大數據的能力。開(kāi)源技術(shù)的生態(tài)完整性，也使得構建一個(gè)大數據平臺的技術(shù)門(mén)檻越來(lái)越低。

最后，我們看到，制造資源、制造過(guò)程和商業(yè)活動(dòng)變得越來(lái)越復雜，管理和決策的復雜度也在提升，依靠人的經(jīng)驗和分析已經(jīng)無(wú)法應對如此復雜的商業(yè)環(huán)境。借助數據、算法和軟件代碼，可以突破人腦的限制，開(kāi)展更加復雜的分析、預測，分析和預測的結果可以?xún)?yōu)化過(guò)程、優(yōu)化產(chǎn)品、優(yōu)化決策。

當我們提到“工業(yè)大數據”時(shí)，它的內涵包括什么？

人們之所以會(huì )對工業(yè)大數據這個(gè)概念存在分歧，是因為每個(gè)人看待工業(yè)大數據的視角是不一樣的，從不同的視角就會(huì )看到不同的視圖，顯然大家看到和討論的內容就有可能不一樣，分歧也就在所難免了。如果溝通存在障礙，工作推進(jìn)必然受到影響。因此，本文從多個(gè)視角討論一下什么是工業(yè)大數據。

數據視角。關(guān)于工業(yè)大數據的范圍是有爭議的，一種觀(guān)點(diǎn)認為工業(yè)大數據主要指的是設備數據，因為其符合大數據的4V特征。另一種觀(guān)點(diǎn)認為工業(yè)大數據指工業(yè)企業(yè)的所有數據，包括“大”數據，也包括“小”數據。從現實(shí)意義上來(lái)說(shuō)，筆者推薦第二種理解。因為，無(wú)論是“小”數據還是“大”數據，都是企業(yè)“資產(chǎn)”，實(shí)際應用過(guò)程中，數據集包含了這兩類(lèi)數據。企業(yè)只有將所有的數據看作一個(gè)整體，數據資產(chǎn)的價(jià)值才能夠被充分挖掘出來(lái)。從數據視角看工業(yè)大數據，可以發(fā)現企業(yè)數據架構的改進(jìn)機會(huì )。

應用視角。與數據相關(guān)的應用覆蓋數據的全價(jià)值鏈，包括：數據提供、數據采集、數據存儲與管理、數據分析和數據應用。數據提供類(lèi)的軟件一般為交易型的應用，如：ERP、MES。數據應用類(lèi)的軟件也稱(chēng)之為分析型的應用，如：查詢(xún)統計、挖掘分析、預測等。從應用視角看工業(yè)大數據，可以發(fā)現企業(yè)應用架構的改進(jìn)機會(huì )。

技術(shù)視角。工業(yè)大數據涉及一系列技術(shù)的使用，如：數據采集技術(shù)、數據存儲技術(shù)、數據分析技術(shù)等，成熟的技術(shù)往往已經(jīng)代碼化并封裝在大數據相關(guān)應用當中，但還有一些技術(shù)，特別是與特定行業(yè)的特定應用場(chǎng)景相關(guān)的技術(shù)（如：工程軟件的數據獲?。?，還需要研發(fā)。另外，要支撐完整的工業(yè)大數據應用，必須對軟件平臺、計算機基礎設施、安全體系等進(jìn)行重新規劃，甚至重建。從技術(shù)視角看工業(yè)大數據，可以發(fā)現企業(yè)技術(shù)架構的改進(jìn)機會(huì )。

業(yè)務(wù)視角。從業(yè)務(wù)視角看工業(yè)大數據，有助于發(fā)現大數據的應用場(chǎng)景，也就是大數據能夠發(fā)揮價(jià)值的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，從而挖掘出大數據應用的需求，如：產(chǎn)品優(yōu)化設計、工藝流程優(yōu)化、設備健康管理、供應鏈與物流優(yōu)化、產(chǎn)品運行監控、智能決策等。工業(yè)大數據只有在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中才能發(fā)揮價(jià)值。從業(yè)務(wù)視角看工業(yè)大數據，可以發(fā)現企業(yè)業(yè)務(wù)架構的改進(jìn)機會(huì )。

推進(jìn)工業(yè)大數據應該從何處入手，注意哪些問(wèn)題？

工業(yè)大數據的推進(jìn)工作千頭萬(wàn)緒，各項數據工作之間、數據工作與其他工作之間的關(guān)系錯綜復雜，如果沒(méi)有一個(gè)整體的規劃，看不到一個(gè)完整的體系，就不知道從何入手，就無(wú)法合理安排資源投入，還有可能重復建設。下面從推進(jìn)框架、切入點(diǎn)的選擇和注意事項三個(gè)方面討論工業(yè)大數據怎么建的問(wèn)題。

推進(jìn)框架。工業(yè)大數據相關(guān)工作可以劃分五類(lèi)，包括：構建知識體、數據識別與定義、數據集成與共享、數據分析與利用、數據治理。構建知識體的目的是為了統一大數據認知，規范相關(guān)術(shù)語(yǔ)概念，建立統一語(yǔ)言體系。數據識別與定義的目的是為了摸清數據資產(chǎn)狀況，并規范數據。數據集成與共享的目的是打通信息通道，讓數據流動(dòng)起來(lái)。數據分析與利用的目的是為了讓數據產(chǎn)生價(jià)值。數據治理的核心目的是為了保障數據安全、數據質(zhì)量。

切入點(diǎn)的選擇。工業(yè)大數據的工作可以從上述五類(lèi)工作中的任何一類(lèi)切入，或者并行推進(jìn)。既可以選擇構建數據治理體系為切入點(diǎn)，以落實(shí)組織和職責，建立機制。也可以選擇數據模型開(kāi)發(fā)為切入點(diǎn)，以理清數據資產(chǎn)和規范數據。還可以選擇某一個(gè)業(yè)務(wù)域開(kāi)展大數據分析應用，通過(guò)應用拉動(dòng)數據規范化和數據治理。當然，五類(lèi)工作也可以并行，因為從宏觀(guān)角度來(lái)看，它們并沒(méi)有必然的次序，只是在具體工作推進(jìn)時(shí)，通常遵循先識別定義，再集成、治理和分析利用的工作邏輯。

注意事項。工業(yè)大數據推進(jìn)過(guò)程中有三個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題必須予以關(guān)注和解決。一是數據標準，核心是數據模型，只有掌握一套企業(yè)級數據模型，并以此為基礎對各項應用的數據庫進(jìn)行管控，企業(yè)的數據資產(chǎn)才真正受控。二是數據整合，數據只有整合起來(lái)，建立數據關(guān)聯(lián)，才能夠發(fā)揮更大的價(jià)值，數據整合的前提是有一套數據標準。三是數據安全，對于軍工企業(yè)尤其如此，大數據強調數據關(guān)聯(lián)、整合，這勢必會(huì )顯著(zhù)增加安全風(fēng)險。為確保數據安全，一方面是充分利用技術(shù)手段，另一方面是選擇可靠的實(shí)施服務(wù)提供商。