當前，大數據(ju)已成為(wei)業界公認的(de)工業升級的(de)關鍵技術要素。在"中國(guo)制造(zao)2025"的(de)技術路線圖(tu)中，工業大數據(ju)是作為(wei)重要突破點來(lai)規劃(hua)的(de)，而在未來(lai)的(de)十(shi)年，以數據(ju)為(wei)核心構建的(de)智(zhi)能化體系(xi)會(hui)成為(wei)支撐(cheng)智(zhi)能制造(zao)和工業互聯網的(de)核心動(dong)力。

工業大數據的重要性眾所周知，但究其根本，大數據是手段而不是目的，也是如此。如果僅僅因為工(gong)(gong)業互聯(lian)(lian)網的概(gai)念很(hen)熱(re)，企業就要去(qu)盲(mang)目(mu)擁抱工(gong)(gong)業互聯(lian)(lian)網和(he)工(gong)(gong)業大(da)數(shu)據、人(ren)工(gong)(gong)智能技(ji)術，實際(ji)上是一個非常錯誤的觀點。

工業從數據到大數據

在新一(yi)代信息技術出現(xian)之前，工(gong)業(ye)企業(ye)已經正常運轉(zhuan)了(le)上百年，我們應該清(qing)晰地認識到(dao)信息技術手段(duan)的(de)(de)加入更(geng)像催化劑的(de)(de)作用。首(shou)先需要明確(que)需要達(da)到(dao)怎樣的(de)(de)業(ye)務目標(biao)，可以使得(de)今天已經存在的(de)(de)生產工(gong)藝、工(gong)業(ye)產品、管(guan)理方法(fa)變得(de)更(geng)好。

其實大數據(ju)支撐制造業(ye)的(de)(de)業(ye)務變(bian)革最根(gen)本的(de)(de)目標就是(shi)提質增(zeng)效(xiao)，在自動化與(yu)信息(xi)化基(ji)礎(chu)之上，實現智(zhi)能化的(de)(de)制造體系。在智(zhi)能制造的(de)(de)基(ji)礎(chu)上，然后才是(shi)打(da)造平臺，構建(jian)產業(ye)生態，與(yu)產業(ye)鏈進行更有效(xiao)的(de)(de)協同，實現工業(ye)互(hu)聯(lian)網的(de)(de)乘法式發(fa)展。

工業大數據的三個典型應用方向，也是我們實現工業互聯網的目標，包括智能裝備、服務型制造和跨界融合。第一個層次(ci)是設(she)備(bei)級的，就(jiu)是提高單臺設(she)備(bei)的可(ke)靠性、識別設(she)備(bei)故障、優化設(she)備(bei)運行等；第(di)二個(ge)層(ceng)次更多是針(zhen)對產線、車間、工廠，提高運作(zuo)包括效率，能耗優(you)化、供應(ying)鏈管理、質量管理等；第三(san)個層次是跨出(chu)了工廠邊(bian)界的產(chan)業跨界，實現產(chan)業互聯(lian)。

工(gong)(gong)業(ye)大(da)數(shu)據(ju)(ju)并不是憑空而(er)來(lai)(lai)，傳統工(gong)(gong)業(ye)信息化(hua)(hua)(hua)(hua)一直(zhi)(zhi)在進(jin)行，我們(men)已經有大(da)量的數(shu)據(ju)(ju)來(lai)(lai)自(zi)于研(yan)發(fa)端(duan)、生(sheng)產(chan)制造過程(cheng)、服(fu)務環節，工(gong)(gong)業(ye)信息化(hua)(hua)(hua)(hua)過程(cheng)一直(zhi)(zhi)在產(chan)生(sheng)大(da)量的數(shu)據(ju)(ju)，工(gong)(gong)業(ye)從數(shu)據(ju)(ju)到大(da)數(shu)據(ju)(ju)，其(qi)實更多(duo)要考(kao)慮的是與自(zi)動化(hua)(hua)(hua)(hua)域數(shu)據(ju)(ju)的疊(die)加(jia)，這是數(shu)據(ju)(ju)的兩化(hua)(hua)(hua)(hua)融合。而(er)在工(gong)(gong)業(ye)互聯(lian)網時(shi)代，我們(men)還需要納入更多(duo)來(lai)(lai)自(zi)產(chan)業(ye)鏈上下游以及跨界的數(shu)據(ju)(ju)。

工業大數據如何成為智能制造和工業互聯網的核心動力

工業大數(shu)據(ju)有(you)哪些特(te)點？我們總(zong)結(jie)為"多(duo)(duo)模態、高(gao)通(tong)量(liang)(liang)、強關(guan)聯(lian)"的(de)特(te)性。我們在(zai)工業領(ling)域總(zong)結(jie)了約有(you)130多(duo)(duo)種不(bu)(bu)同(tong)類型的(de)數(shu)據(ju)，數(shu)據(ju)模態多(duo)(duo)樣，結(jie)構關(guan)系復雜。高(gao)通(tong)量(liang)(liang)是指(zhi)數(shu)據(ju)持續(xu)不(bu)(bu)斷地產生(sheng)，采集(ji)頻率高(gao)，通(tong)量(liang)(liang)大。強關(guan)聯(lian)是指(zhi)工業場景下的(de)數(shu)據(ju)有(you)非(fei)常強的(de)機(ji)理(li)支撐，不(bu)(bu)同(tong)學科之間(jian)的(de)數(shu)據(ju)是在(zai)機(ji)理(li)層面的(de)關(guan)聯(lian)，而不(bu)(bu)是數(shu)據(ju)字段上的(de)關(guan)聯(lian)。

而對(dui)工業(ye)大數(shu)據(ju)(ju)的分析應(ying)用，也不是將深度學習(xi)、強化學習(xi)的方法放(fang)到這里就可以有結果(guo)。我(wo)(wo)們需要(yao)獲知(zhi)研(yan)究對(dui)象的機理模(mo)型與定量領域知(zhi)識，而這在當前(qian)基礎(chu)上(shang)前(qian)進很困難(nan)。我(wo)(wo)們希望找出(chu)數(shu)據(ju)(ju)在輸入、輸出(chu)之(zhi)間的統計關系，對(dui)機理和模(mo)型不確定、不清晰的部分加以補足，這是工業(ye)大數(shu)據(ju)(ju)應(ying)用的基礎(chu)。

業務引領，數據推動產業發展

智(zhi)能制(zhi)(zhi)造在不(bu)斷(duan)獲得數(shu)據的(de)驅(qu)動，從智(zhi)能制(zhi)(zhi)造到工業互聯(lian)網平臺，核心(xin)都是利用數(shu)據和模型，優化制(zhi)(zhi)造資源(yuan)的(de)配(pei)置(zhi)效率。

工(gong)業互聯網(wang)并不(bu)(bu)等同(tong)于智(zhi)能制造，區別在于數據(ju)的(de)(de)(de)跨(kua)界和業務的(de)(de)(de)邊界上是否有所突破。當下(xia)，太多人(ren)過于重視平(ping)臺能力，而(er)真(zhen)正的(de)(de)(de)工(gong)業互聯網(wang)講(jiang)的(de)(de)(de)是生(sheng)(sheng)態，資源(yuan)優(you)化(hua)從描述、診斷(duan)向預測、決策不(bu)(bu)斷(duan)深入，從單機設備、生(sheng)(sheng)產線、產業鏈(lian)再到產業生(sheng)(sheng)態不(bu)(bu)斷(duan)拓寬。

我們(men)的生態如何(he)(he)來構建(jian)業務體系(xi)，如何(he)(he)跨界(jie)，才(cai)是(shi)工(gong)業互聯網成(cheng)功(gong)與否的關鍵。而決定工(gong)業互聯網發展方向的，一定是(shi)業務驅(qu)動。我們(men)從一開始(shi)就(jiu)反對(dui)拎著一把錘子，滿世界(jie)找(zhao)釘子，現在很多(duo)大數據、人工(gong)智能公司就(jiu)存在這(zhe)個問題(ti)。

我們需要(yao)深入到一個工業(ye)(ye)(ye)領域(yu)，造一把(ba)可靠的(de)(de)錘子，剛好(hao)可以去敲有需求的(de)(de)釘(ding)子，業(ye)(ye)(ye)務(wu)驅動和問題驅動才是產(chan)業(ye)(ye)(ye)發展的(de)(de)本質，而不是技術驅動。將業(ye)(ye)(ye)務(wu)、數據(ju)理清(qing)楚，評估數據(ju)，真正(zheng)實現業(ye)(ye)(ye)務(wu)落地，要(yao)點就是三個要(yao)素的(de)(de)協同——人、場景、算法。