當前，大數(shù)據(jù)已成為業(yè)界公認的工業(yè)升級的關(guān)鍵技術(shù)要素。馬云在云棲大會上也表達了以前制造業(yè)靠電，未來靠數(shù)據(jù)的觀點。在“中國制造2025”的技術(shù)路線圖中，工業(yè)大數(shù)據(jù)是作為重要突破點來規(guī)劃的，而在未來的十年，以數(shù)據(jù)為核心構(gòu)建的智能化體系會成為支撐智能制造和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心動力。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的重要性眾所周知，但究其根本，大數(shù)據(jù)是手段而不是目的，人工智能也是如此。如果僅僅因為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的概念很熱，企業(yè)就要去盲目擁抱工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)，實際上是一個非常錯誤的觀點。

工業(yè)從數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)

在新一代信息技術(shù)出現(xiàn)之前，工業(yè)企業(yè)已經(jīng)正常運轉(zhuǎn)了上百年，我們應(yīng)該清晰地認識到信息技術(shù)手段的加入更像催化劑的作用。首先要明確需要達到怎樣的業(yè)務(wù)目標，可以使得今天已經(jīng)存在的生產(chǎn)工藝、工業(yè)產(chǎn)品、管理方法變得更好。

其實大數(shù)據(jù)支撐制造業(yè)的業(yè)務(wù)變革最根本的目標就是提質(zhì)增效，在自動化與信息化基礎(chǔ)之上，實現(xiàn)智能化的制造體系。在智能制造的基礎(chǔ)上，然后才是打造平臺，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)生態(tài)，與產(chǎn)業(yè)鏈進行更有效的協(xié)同，實現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的乘法式發(fā)展。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的三個典型應(yīng)用方向，也是我們實現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的目標，包括智能裝備、服務(wù)型制造和跨界融合。第一個層次是設(shè)備級的，就是提高單臺設(shè)備的可靠性、識別設(shè)備故障、優(yōu)化設(shè)備運行等；第二個層次更多是針對產(chǎn)線、車間、工廠，提高運作效率，包括能耗優(yōu)化、供應(yīng)鏈管理、質(zhì)量管理等；第三個層次是跨出了工廠邊界的產(chǎn)業(yè)跨界，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)。其中物通博聯(lián)的工業(yè)智能網(wǎng)關(guān)作為工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)引擎，可以挖掘海量設(shè)備的數(shù)據(jù)并對接到大數(shù)據(jù)云平臺從而構(gòu)建工業(yè)4.0應(yīng)用，這個是一個典型的模型應(yīng)用和基礎(chǔ)構(gòu)架之一。

工業(yè)大數(shù)據(jù)并不是憑空而來，傳統(tǒng)工業(yè)信息化一直在進行，我們已經(jīng)有大量的數(shù)據(jù)來自于研發(fā)端、生產(chǎn)制造過程、服務(wù)環(huán)節(jié)，工業(yè)信息化過程一直在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，工業(yè)從數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)，其實更多要考慮的是與自動化域數(shù)據(jù)的疊加，這是數(shù)據(jù)的兩化融合。而在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代，我們還需要納入更多來自產(chǎn)業(yè)鏈上下游以及跨界的數(shù)據(jù)。物通博聯(lián)網(wǎng)關(guān)作為解決兩化融合的一款網(wǎng)關(guān)，助力企業(yè)更好地挖掘工業(yè)大數(shù)據(jù)。

工業(yè)大數(shù)據(jù)有哪些特點？我們總結(jié)為“多模態(tài)、高通量、強關(guān)聯(lián)”的特性。我們在工業(yè)領(lǐng)域總結(jié)了約有130多種不同類型的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)模態(tài)多樣，結(jié)構(gòu)關(guān)系復雜。高通量是指數(shù)據(jù)持續(xù)不斷地產(chǎn)生，采集頻率高，通量大。強關(guān)聯(lián)是指工業(yè)場景下的數(shù)據(jù)有非常強的機理支撐，不同學科之間的數(shù)據(jù)是在機理層面的關(guān)聯(lián)，而不是數(shù)據(jù)字段上的關(guān)聯(lián)。

而對工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用，也不是將深度學習、強化學習的方法放到這里就可以有結(jié)果。我們需要獲知研究對象的機理模型與定量領(lǐng)域知識，而這在當前基礎(chǔ)上前進很困難。我們希望找出數(shù)據(jù)在輸入、輸出之間的統(tǒng)計關(guān)系，對機理和模型不確定、不清晰的部分加以補足，這是工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)。

業(yè)務(wù)引領(lǐng)，數(shù)據(jù)推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展

智能制造在不斷獲得數(shù)據(jù)的驅(qū)動，從智能制造到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，核心都是利用數(shù)據(jù)和模型，優(yōu)化制造資源的配置效率。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)并不等同于智能制造，區(qū)別在于數(shù)據(jù)的跨界和業(yè)務(wù)的邊界上是否有所突破。當下，太多人過于重視平臺能力，而真正的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)講的是生態(tài)，資源優(yōu)化從描述、診斷向預(yù)測、決策不斷深入，從單機設(shè)備、生產(chǎn)線、產(chǎn)業(yè)鏈再到產(chǎn)業(yè)生態(tài)不斷拓寬。

我們的生態(tài)如何來構(gòu)建業(yè)務(wù)體系，如何跨界，才是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成功與否的關(guān)鍵。而決定工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展方向的，一定是業(yè)務(wù)驅(qū)動。我們從一開始就反對拎著一把錘子，滿世界找釘子，現(xiàn)在很多大數(shù)據(jù)、人工智能公司就存在這個問題。

我們需要深入到一個工業(yè)領(lǐng)域，造一把可靠的錘子，剛好可以去敲有需求的釘子，業(yè)務(wù)驅(qū)動和問題驅(qū)動才是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的本質(zhì)，而不是技術(shù)驅(qū)動。將業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)理清楚，評估數(shù)據(jù)，真正實現(xiàn)業(yè)務(wù)落地，要點就是三個要素的協(xié)同——人、場景、算法。

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