我們該如何理解工業大數據，工業大數據如何賦能智能製造
，以及如何在智能製造的基礎上走向未來的工業互聯網？

工業產生轉型升級作用的路徑

大數據係統軟件國家工程實驗室，將工業產生轉型升級的作用的路徑，總結為“加減乘除”四個象限。

所(suo)謂(wei)加(jia)和(he)減(jian)就(jiu)是(shi)智(zhi)能(neng)製(zhi)造(zao)。智(zhi)能(neng)製(zhi)造(zao)更(geng)關(guan)注(zhu)於(yu)企(qi)業(ye)內(nei)部(bu)的(de)事(shi)情(qing)，狹(xia)義(yi)的(de)智(zhi)能(neng)製(zhi)造(zao)關(guan)注(zhu)製(zhi)造(zao)，即(ji)生(sheng)產(chan)環(huan)節(jie)
，廣(guang)義(yi)的(de)智(zhi)能(neng)製(zhi)造(zao)則(ze)包(bao)含(han)企(qi)業(ye)的(de)全(quan)生(sheng)命(ming)周(zhou)期(qi)，從(cong)研(yan)發(fa)設(she)計(ji)到(dao)生(sheng)產(chan)製(zhi)造(zao)再(zai)到(dao)運(yun)維(wei)服(fu)務(wu)。

智能製造不外乎在現有流程上加了一些東西
、減了一些東西
，它基本可以被總結為八個字：提質
、增效
、降本、控險。今天，智能製造做的事情就是加法和減法。

但(dan)在(zai)這(zhe)個(ge)時(shi)代(dai)光(guang)做(zuo)加(jia)減(jian)法(fa)是(shi)不(bu)夠(gou)的(de)
，比(bi)如(ru)私(si)募(mu)股(gu)權(quan)機(ji)構(gou)投(tou)資(zi)一(yi)個(ge)企(qi)業(ye)，企(qi)業(ye)每(mei)年(nian)做(zuo)一(yi)點(dian)加(jia)法(fa)
，投(tou)資(zi)人(ren)可(ke)能(neng)不(bu)會(hui)滿(man)意(yi)，而(er)是(shi)希(xi)望(wang)企(qi)業(ye)實(shi)現(xian)指(zhi)數(shu)級(ji)的(de)增(zeng)長(chang)。

如(ru)何(he)實(shi)現(xian)？工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)可(ke)能(neng)就(jiu)是(shi)實(shi)現(xian)乘(cheng)法(fa)和(he)除(chu)法(fa)的(de)路(lu)徑(jing)。乘(cheng)法(fa)就(jiu)是(shi)平(ping)台(tai)效(xiao)應(ying)。比(bi)如(ru)淘(tao)寶(bao)，容(rong)納(na)無(wu)數(shu)的(de)商(shang)店(dian)在(zai)它(ta)的(de)平(ping)台(tai)上(shang)開(kai)店(dian)掙(zheng)錢(qian)
，就(jiu)是(shi)一(yi)個(ge)案(an)例(li)。但(dan)是(shi)在(zai)工(gong)業(ye)領(ling)域(yu)，是(shi)否(fou)可(ke)以(yi)構(gou)建(jian)一(yi)個(ge)工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)平(ping)台(tai)？

以服裝行業為案例。傳統的第一代的服裝企業
，有自己的設計、工廠、店(dian)麵(mian)
，即(ji)完(wan)整(zheng)的(de)產(chan)業(ye)鏈(lian)條(tiao)。第(di)二(er)代(dai)服(fu)裝(zhuang)企(qi)業(ye)，舍(she)棄(qi)工(gong)廠(chang)選(xuan)擇(ze)全(quan)代(dai)工(gong)生(sheng)產(chan)，轉(zhuan)為(wei)做(zuo)營(ying)銷(xiao)，以(yi)門(men)店(dian)為(wei)資(zi)產(chan)。而(er)互(hu)聯(lian)網(wang)時(shi)代(dai)的(de)服(fu)裝(zhuang)企(qi)業(ye)，既(ji)沒(mei)有(you)工(gong)廠(chang)也(ye)沒(mei)有(you)店(dian)麵(mian)，成(cheng)本(ben)幾(ji)乎(hu)為(wei)零(ling)
，所(suo)有(you)的(de)店(dian)麵(mian)依(yi)賴(lai)淘(tao)寶(bao)
，隻(zhi)負(fu)責(ze)快(kuai)速(su)設(she)計(ji)、把控供應鏈，最後的“總盤子”雖然不一定有傳統企業那麼大
，但是利潤率高。因此除法就是企業聚焦自己的核心競爭力。

輕(qing)資(zi)產(chan)高(gao)利(li)潤(run)運(yun)營(ying)，這(zhe)是(shi)未(wei)來(lai)中(zhong)國(guo)中(zhong)小(xiao)企(qi)業(ye)創(chuang)新(xin)創(chuang)業(ye)之(zhi)道(dao)。打(da)造(zao)工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)的(de)平(ping)台(tai)生(sheng)態(tai)
，不(bu)是(shi)說(shuo)隻(zhi)有(you)這(zhe)個(ge)平(ping)台(tai)才(cai)能(neng)掙(zheng)錢(qian)，是(shi)平(ping)台(tai)上(shang)的(de)每(mei)個(ge)人(ren)都(dou)有(you)可(ke)能(neng)掙(zheng)錢(qian)。

三個層次：工業大數據行業的分類

大數據係統軟件國家工程實驗室接觸了、也做了很多工業大數據的應用，並將其分為了三個層次。

第一個層次是單元級
，即針對工業設備，不僅限於設備的遠程運維，還包括對設備故障的提前預警、故障分析，以及設備的優化運行、資產管理等等。

首(shou)先(xian)我(wo)們(men)需(xu)要(yao)將(jiang)設(she)備(bei)的(de)運(yun)行(xing)狀(zhuang)態(tai)進(jin)行(xing)精(jing)確(que)的(de)數(shu)字(zi)化(hua)測(ce)量(liang)
，這(zhe)種(zhong)測(ce)量(liang)手(shou)段(duan)其(qi)實(shi)是(shi)將(jiang)工(gong)業(ye)大(da)數(shu)據(ju)的(de)連(lian)續(xu)空(kong)間(jian)離(li)散(san)化(hua)。這(zhe)個(ge)連(lian)續(xu)空(kong)間(jian)很(hen)複(fu)雜(za)，而(er)能(neng)測(ce)量(liang)的(de)物(wu)理(li)量(liang)、精度、傳感器數量都是有限的

，所以全空間采樣無法實現。但隨著數字化水平提高、信息化進程推進、智能化應用迭代，未來的測量過程也會升級。

第二個層次是工廠層次。這個層次不是關注單體設備
，而關注整個工廠的運營效率、產品質量和安全、環保問題。工業講求的是包括人、物料、工藝、設備
、環境在內的因素，在複雜的動態係統中能夠協同作用。

假設把全中國都看作一個大工廠，怎麼在產業鏈條上提升自己的效率？我們今天做工業大數據，做“智能+”，就是這個用途。

shouxianyaohuidashujuzainali，qishishujuzairenheyigedifang。yiqiangongyeshangguanshujuguandexiangduicucao，chuantongzaixinxihualingyuzuodexiangduijiaohaodeshiguanlixinxihua，erxianzaihenduogongyeshujuzhishiyonglaizuojiankongyijizuoguzhangfashengshizuoshujudehuifang。zhexieshujunalaizenmezuolianghuaronghe（信息化和自動化的數據融合）還有待驗證。

第三層次是怎麼拿到其他相關的數據？比如說挖掘機要自動化施工，需要了解GIS數據、環huan境jing數shu據ju，但dan這zhe些xie都dou不bu是shi傳chuan統tong製zhi造zao業ye企qi業ye擁yong有you的de數shu據ju。這zhe說shuo明ming今jin天tian工gong業ye大da數shu據ju的de內nei涵han
，比bi傳chuan統tong的de數shu據ju內nei涵han要yao大da得de多duo。自zi動dong化hua以yi及ji跨kua界jie整zheng體ti的de數shu據ju，構gou成cheng工gong業ye大da數shu據ju的de體ti係xi。

工業大數據的分類和挑戰

實際上，工業數據有三個特點：

第一個特點是多模態。過去很簡單粗暴地將數據分成結構化數據
、半結構化數據、非結構化數據，但工業企業不是這樣。今天看到的很多好像格式不一樣的、非結構化的工程數據
，真正把它打開的時候是不一樣的。非結構化數據的使用效率取決於結構化的程度


，隻有結構化才可以被高效利用；

第二個特點是高通量。很多設備是不停機的，所有的數據是7*24小時連續產生的，量非常大
；

第三個特點是強關聯。在工業的不同行業，數據關聯遵循不同的規律而非簡單的聚合。

所以工業大數據本身的特點帶來了非常多的挑戰。除了數據獲取的挑戰，隨之而來的就是數據分析、應用的挑戰。

zhelibianzuidadexianzhishiyinguoguanxi
，jishujuqudongdefangfazhinenggaosuwomenguanlianxing，erwufabunenggaosuwomenyinguoxing。birutaobaotuijianshangpin
，zhizhidaotuijianxiangguanshangpin
，quebuguanxinzhegeshiqingdeyinguo——為什麼用戶是這樣的人。但這在工業上是行不通的，尤其是控製方麵
，因此模型需要長時間的分析和驗證。

工業領域存在白盒模型和灰盒模型
，白盒模型即工業機理，企業會根據工業機理設計工序、產品結構和工藝，這是第一步。當它們被設計完之後，運行中又會出現大量的不確定性

，這些不確定性的消除靠的就是專家
、gongjiangdejingyan，rangzhenggeliuchengshengchanbiandegengjiawendinghegaoxiao，zheshihuihetai。buzaiduijilihezhishibenshenjinxingfenxihelijiedeshujumoxing，shiyizhongheihemoxing。

工(gong)業(ye)大(da)數(shu)據(ju)和(he)工(gong)業(ye)智(zhi)能(neng)的(de)本(ben)質(zhi)就(jiu)是(shi)
，將(jiang)這(zhe)些(xie)經(jing)驗(yan)和(he)知(zhi)識(shi)量(liang)化(hua)出(chu)來(lai)，挖(wa)掘(jue)心(xin)中(zhong)有(you)口(kou)中(zhong)無(wu)的(de)隱(yin)性(xing)知(zhi)識(shi)，或(huo)者(zhe)嚐(chang)試(shi)通(tong)過(guo)數(shu)據(ju)方(fang)法(fa)把(ba)統(tong)計(ji)關(guan)係(xi)找(zhao)到(dao)，再(zai)交(jiao)還(hai)給(gei)工(gong)匠(jiang)分(fen)析(xi)。

gongyejiushigongye，tacunzaideshijianbixinxihuashijianchang

，jidianbixinxihuaduo，erdashujuherengongzhinengjishuzhishigeigongyeshangdailaixiaodebianhua
，changshibangtaquxiaochubuquedingxing。

大數據、人工智能在工業中的應用

首(shou)先(xian)是(shi)智(zhi)能(neng)製(zhi)造(zao)。比(bi)如(ru)某(mou)個(ge)機(ji)床(chuang)的(de)良(liang)品(pin)率(lv)下(xia)降(jiang)，那(na)麼(me)機(ji)床(chuang)可(ke)以(yi)猜(cai)到(dao)刀(dao)具(ju)可(ke)能(neng)磨(mo)損(sun)了(le)，主(zhu)動(dong)提(ti)出(chu)要(yao)換(huan)刀(dao)，或(huo)者(zhe)爐(lu)溫(wen)過(guo)熱(re)，就(jiu)自(zi)主(zhu)將(jiang)溫(wen)度(du)往(wang)下(xia)調(tiao)兩(liang)度(du)。如(ru)果(guo)設(she)備(bei)可(ke)以(yi)自(zi)主(zhu)告(gao)知(zhi)、自主變化
，而不是按照事先設定的邏輯來操作
，這才是智能化。

真正的數字化車間應該是什麼樣的？分了三個層次：

第一層是大數據集成。大數據能夠建立數據集成體係，讓決策者看到每個生產車間發生了什麼、控製參數是什麼、檢測參數是什麼。這樣一個以物料為中心
、以工序流程為軸的數據集成體係
，能夠為調整工提供更多更好的決策信息；

diercengshidashujutongjifenxi。nengbunengjianghaodepicideshujuhechadepicideshujujinxingdiejiaduibi，kankongzhicanshudechayi

？dashujukeyicaicezaochengwentideyuanyin
，zhishaokeyipaixu，rangtiaozhenggonganzhaopaixulaizuojianzhahetiaozheng
；

第三層是機理模型。通過大量的數據和反饋
，工業企業可以構建一個相對準確、正向的仿真模型
，並在數字孿生體
、數字空間進行調試，最後在工廠裏進行測試，這就是數字孿生帶來的智能化體係。

那(na)麼(me)工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)的(de)邏(luo)輯(ji)對(dui)於(yu)智(zhi)能(neng)製(zhi)造(zao)來(lai)說(shuo)改(gai)變(bian)了(le)什(shen)麼(me)？從(cong)業(ye)務(wu)的(de)角(jiao)度(du)來(lai)講(jiang)，工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)更(geng)多(duo)關(guan)注(zhu)產(chan)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)的(de)邊(bian)界(jie)，而(er)不(bu)關(guan)注(zhu)企(qi)業(ye)內(nei)部(bu)的(de)生(sheng)產(chan)環(huan)節(jie)，它(ta)可(ke)以(yi)被(bei)總(zong)結(jie)成(cheng)三(san)個(ge)融(rong)合(he)跨(kua)界(jie)：

一(yi)是(shi)業(ye)務(wu)融(rong)合(he)跨(kua)界(jie)
，通(tong)過(guo)對(dui)產(chan)業(ye)鏈(lian)上(shang)下(xia)遊(you)業(ye)務(wu)邊(bian)界(jie)的(de)拓(tuo)展(zhan)，企(qi)業(ye)可(ke)以(yi)嚐(chang)試(shi)整(zheng)合(he)上(shang)遊(you)的(de)上(shang)遊(you)，也(ye)可(ke)以(yi)服(fu)務(wu)於(yu)下(xia)遊(you)的(de)下(xia)遊(you)，我(wo)們(men)是(shi)一(yi)個(ge)產(chan)業(ye)鏈(lian)協(xie)同(tong)視(shi)角(jiao)下(xia)的(de)大(da)工(gong)廠(chang)；

ershishujuliantiaoronghekuajie，yewudetuozhandailaileshujubianjiedetuozhan，jintiandeshujubujuxianyuqiyeyuanyoudeshuju。birushuoyaofuwuyujianzaoshang
，xuyaohuanjingshuju、操作數據、氣象數據；

三最根本的是技術改變
，相比IT技術的發展，工業軟件和IT產chan業ye不bu在zai一yi條tiao發fa展zhan曲qu線xian，但dan現xian在zai通tong過guo雲yun計ji算suan技ji術shu可ke以yi輕qing量liang級ji地di讓rang用yong戶hu做zuo這zhe樣yang的de開kai發fa
，這zhe樣yang可ke以yi在zai很hen多duo領ling域yu產chan生sheng了le技ji術shu溢yi出chu機ji會hui。工gong業ye互hu聯lian網wang平ping台tai的de出chu現xian

，讓rang工gong業ye企qi業ye能neng將jiang花hua大da量liang時shi間jian研yan發fa的de仿fang真zhen模mo型xing有you可ke能neng沉chen澱dian成cheng小xiao而er精jing的de新xin形xing態tai工gong業ye軟ruan件jian。