工業(yè)大數(shù)據(jù)

　　工業(yè)大數(shù)據(jù)應用將帶來工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新和變革的新時代。通過互聯(lián)網(wǎng)、移動物聯(lián)網(wǎng)等帶來的低成本感知、高速移動連接、分布式計算和高級分析，信息技術和全球工業(yè)系統(tǒng)正在深入融合，給全球工業(yè)帶來深刻的變革，創(chuàng)新企業(yè)的研發(fā)、生產(chǎn)、運營、營銷和管理方式。這些創(chuàng)新給不同行業(yè)的工業(yè)企業(yè)帶來了更快的速度、更高的效率和更強的洞察力。工業(yè)大數(shù)據(jù)的典型應用包括產(chǎn)品創(chuàng)新、產(chǎn)品故障診斷與預測、工業(yè)生產(chǎn)線物聯(lián)網(wǎng)分析、工業(yè)企業(yè)供應鏈優(yōu)化和產(chǎn)品精準營銷等各個方面。

　　在工業(yè)生產(chǎn)中，無時不刻都在產(chǎn)生數(shù)據(jù)。生產(chǎn)機床的轉速、能耗，食品加工的溫濕度，火力發(fā)電機組的燃燒和燃煤消耗，汽車的裝備數(shù)據(jù)，物流車隊的位置和速度等，都是在生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)。

　　自從工業(yè)從社會生產(chǎn)中獨立成為一個門類以來，工業(yè)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)采集、使用范圍就逐步加大。從泰勒拿著秒表計算工人的用鐵鍬送煤到鍋爐的時間開始，是對制造管理數(shù)據(jù)的采集和使用；福特汽車的流水化生產(chǎn)，是對汽車生產(chǎn)過程的工業(yè)數(shù)據(jù)的采集和工廠內(nèi)使用；豐田的精益生產(chǎn)模式，將數(shù)據(jù)的采集和使用擴大到工廠和上下游供應鏈；核電站發(fā)電過程中全程自動化將生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)的自動化水平提高到更高程度。

　　任何數(shù)據(jù)的采集和使用都是有成本的，工業(yè)數(shù)據(jù)也不例外。但隨著信息、電子和數(shù)學技術的發(fā)展，傳感器、物聯(lián)網(wǎng)等技術的發(fā)展，一批智能化、高精度、長續(xù)航、高性價比、微型傳感器面世，以物聯(lián)網(wǎng)為代表的新一代網(wǎng)絡技術在移動數(shù)據(jù)通信的支持下，能做到任何時間、任何地點采集、傳送數(shù)據(jù)。以云計算為代表的新型數(shù)據(jù)處理基礎架構，大幅降低工業(yè)數(shù)據(jù)處理的技術門檻和成本支出。以工業(yè)領域的SCADA系統(tǒng)為例，傳統(tǒng)模式下每個電網(wǎng)、化工企業(yè)都需要建立一套SCADA系統(tǒng)，成本在千萬以上，如果采用云架構模式，成本將可以降低7成以上。

　　社會需求變革是最大拉動力。在商品過剩經(jīng)濟時代，以個性化為代表的消費文化，使得工業(yè)企業(yè)的產(chǎn)出物，要最大限度匹配個性需求。從服裝定制，車輛選配，到T恤的印花和個性化教育。

 

　　要響應個性化需求，有兩種方式，以服裝定制為例，就是靠老師傅用尺子量，眼見手摸，憑借經(jīng)驗，確定服裝的裁剪和版型，這種我們可以稱之為模擬方式，效率和質(zhì)量難以保證，耗時長，個性化定制的成本高；還有一種是數(shù)字方式，就是通過制訂一套數(shù)據(jù)采集手段，由前臺的客戶代表測量采集用戶身形數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)傳回總部，將結合生產(chǎn)原材料數(shù)據(jù)，將需求分解為一項一項的生產(chǎn)工藝動作，最后也生產(chǎn)出達到定制化要求服裝。

　　當然了，工廠也會聘請資深的老師傅，他們的主要工作不是面對一個個客戶的定制化需求，而是去研究更好的生產(chǎn)工藝，對數(shù)據(jù)和工藝分解進行把控。這種模式下，效率和質(zhì)量得到保證，效率隨著生產(chǎn)線的擴容線性提升，有一批專家隊伍不斷研究提升工藝能力，定制化生產(chǎn)的成本將得以顯著攤薄。從發(fā)展趨勢看，后者這種數(shù)字模式的個性化生產(chǎn)將是未來選擇。

　　國策方針是重要影響力。完成了工業(yè)自動化過程的德國工業(yè)界，在自動化基礎上，以工業(yè)數(shù)據(jù)為基礎，引入云計算和人工智能技術，提升工業(yè)的智能化水平，以滿足大批量個性化定制的社會生產(chǎn)需求；美國擁有強大的云計算、互聯(lián)網(wǎng)及數(shù)據(jù)處理能力，基于此，提出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略，將單個設備、單條生產(chǎn)線、單個工廠的數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)，通過大數(shù)據(jù)處理后，在診斷、預測、后服務等方面挖掘工業(yè)服務的價值。

　　中國相對于德國、美國而言，在工業(yè)自動化、在云計算等領域都處于發(fā)展期，因此提出中國制造2025計劃，通過工業(yè)化和信息化融合發(fā)展的方式，將工業(yè)化和信息化整體規(guī)劃，并制定一系列的重點工程和推進計劃。

　　不管是工業(yè)自動化、還是工業(yè)智能化（工業(yè)4.0）、或者是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念，他們的基礎是工業(yè)數(shù)據(jù)。

　　隨著行業(yè)發(fā)展，工業(yè)企業(yè)收集的數(shù)據(jù)維度不斷擴大。主要體現(xiàn)在三個方面：

　　一是時間維度不斷延長。經(jīng)過多年的生產(chǎn)經(jīng)營，積累下來歷年的產(chǎn)品數(shù)據(jù)、工業(yè)數(shù)據(jù)、原材料數(shù)據(jù)和生產(chǎn)設備數(shù)據(jù)；二是數(shù)據(jù)范圍不斷擴大。隨著企業(yè)信息化建設的過程，一方面積累了企業(yè)的財務、供應商數(shù)據(jù)，也通過CRM系統(tǒng)積累了客戶數(shù)據(jù)，通過CAD等積累了研發(fā)過程數(shù)據(jù)，通過攝像頭積累了生產(chǎn)安全數(shù)據(jù)等，另一方面越來越多的外部數(shù)據(jù)也被收集回來，包括市場數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)、企業(yè)輿情數(shù)據(jù)等；三是數(shù)據(jù)粒度不斷細化。從一款產(chǎn)品到多款、多系列產(chǎn)品使得產(chǎn)品數(shù)據(jù)不斷細化，從單機機床到聯(lián)網(wǎng)機床，使得數(shù)據(jù)交互頻率大大增強；加工精度從1mm提升到0.2mm，從5分鐘每次的統(tǒng)計到每5秒的全程監(jiān)測，都使得采集到的數(shù)據(jù)精細度不斷提升。

 

　　以上三個維度最終導致企業(yè)所積累的數(shù)據(jù)量以加速度的方式在增加，構成了工業(yè)大數(shù)據(jù)的集合。不管企業(yè)是否承認，這些數(shù)據(jù)都堆砌在工廠的各個角落，而且在不斷增加。

　　分類

　　從企業(yè)經(jīng)營的視角來看待這些工業(yè)數(shù)據(jù)。可以按照數(shù)據(jù)的用途分成三類：

　　第一類是經(jīng)營性數(shù)據(jù)，比如財務、資產(chǎn)、人事、供應商基礎信息等數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在企業(yè)信息化建設過程中陸陸續(xù)續(xù)積累起來，表現(xiàn)了一個工業(yè)企業(yè)的經(jīng)營要素和成果。

　　第二類是生產(chǎn)性數(shù)據(jù)，這部分是圍繞企業(yè)生產(chǎn)過程中積累的數(shù)據(jù)，包括原材料、研發(fā)、生產(chǎn)工藝、半成品、成品、售后服務等。隨著數(shù)字機床、自動化生產(chǎn)線、SCADA系統(tǒng)的建設，這些數(shù)據(jù)也被企業(yè)大量記錄下來。這些數(shù)據(jù)是工業(yè)生產(chǎn)過程中價值增值的體現(xiàn)，是決定企業(yè)差異性的核心所在。

　　第三類是環(huán)境類數(shù)據(jù)，包括布置在機床的設備診斷系統(tǒng)，庫房、車間的溫濕度數(shù)據(jù)，以及能耗數(shù)據(jù)，廢水廢氣的排放等數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)對工業(yè)生產(chǎn)過程中起到約束作用。

　　從目前的數(shù)據(jù)采用情況看，經(jīng)營類數(shù)據(jù)利用率最高，生產(chǎn)性數(shù)據(jù)和環(huán)境類數(shù)據(jù)相比差距比較大。從未來數(shù)據(jù)量來說，生產(chǎn)線數(shù)據(jù)在工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)中的占比將越來越大，環(huán)境類數(shù)據(jù)也將越來越多樣化。

　　一般意義上，大數(shù)據(jù)有具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)種類多、商業(yè)價值高、處理速度高，在此基礎上，工業(yè)大數(shù)據(jù)還有兩大特點。一是準確率高，大數(shù)據(jù)一般的應用場景是預測，在一般性商業(yè)領域，如果預測準確率達到90%已經(jīng)是很高了，如果是99%就是卓越了。但在工業(yè)領域的很多應用場景中，對準確率的要求達到99.9%甚至更高，比如軌道交通自動控制，再比如定制生產(chǎn)，如果把甲乙客戶的訂單參數(shù)搞混了，就會造成經(jīng)濟損失。二是實時性強，工業(yè)大數(shù)據(jù)重要的應用場景是實時監(jiān)測、實時預警、實時控制。一旦數(shù)據(jù)的采集、傳輸和應用等全處理流程耗時過長，就難以在生產(chǎn)過程中發(fā)揮價值。