工業(yè)大數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)合的產(chǎn)物，是中國制造2025、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)4.0等國家戰(zhàn)略在企業(yè)的落腳點。

對于企業(yè)而言，了解工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背景，歸納工業(yè)企業(yè)大數(shù)據(jù)的分類和特點，從數(shù)據(jù)流推動工業(yè)價值創(chuàng)造的視角看待、重造工業(yè)價值流程，將具有很強的現(xiàn)實意義。文章最后，慧都大數(shù)據(jù)將分享幾個在工業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)驅(qū)動價值創(chuàng)造的案例，希望起到拋磚引玉的作用。

1、工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背景

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(zhuǎn)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。

• 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(yīng)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(xué)技術(shù)的發(fā)展，傳感器、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)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(luò)技術(shù)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(chǔ)架構(gòu)，大幅降低工業(yè)數(shù)據(jù)處理的技術(shù)門檻和成本支出。以工業(yè)領(lǐng)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(gòu)模式，成本將可以降低7成以上。

慧都大數(shù)據(jù)認(rèn)為國策方針才是重要影響力。完成了工業(yè)自動化過程的德國工業(yè)界，在自動化基礎(chǔ)上，以工業(yè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，引入云計算和人工智能技術(shù)，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(shè)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(yù)測、后服務(wù)等方面挖掘工業(yè)服務(wù)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(lǐng)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。

2、工業(yè)大數(shù)據(jù)的特點和分類

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(chǔ)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(shè)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(shè)的過程，一方面積累了企業(yè)的財務(wù)、供應(yīng)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(luò)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(xì)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(xì)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(xì)度不斷提升。

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

再從企業(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(wù)、資產(chǎn)、人事、供應(yīng)商基礎(chǔ)信息等數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在企業(yè)信息化建設(shè)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(wù)等。隨著數(shù)字機床、自動化生產(chǎn)線、SCADA系統(tǒng)的建設(shè)，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(shè)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(chǔ)上，工業(yè)大數(shù)據(jù)還有兩大特點。

• 一是準(zhǔn)確率高，大數(shù)據(jù)一般的應(yīng)用場景是預(yù)測，在一般性商業(yè)領(lǐng)域，如果預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到90%已經(jīng)是很高了，如果是99%就是卓越了。但在工業(yè)領(lǐng)域的很多應(yīng)用場景中，對準(zhǔn)確率的要求達(dá)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(yīng)用場景是實時監(jiān)測、實時預(yù)警、實時控制。一旦數(shù)據(jù)的采集、傳輸和應(yīng)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。

3、工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例

企業(yè)所積累的數(shù)據(jù)量以越來越快的速度在增加，很多企業(yè)也就順勢將大數(shù)據(jù)技術(shù)引入企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營中。慧都大數(shù)據(jù)扎深工業(yè)行業(yè)，目前工業(yè)企業(yè)應(yīng)用的主要體現(xiàn)分為以下三種：

一是基于數(shù)據(jù)的產(chǎn)品價值挖掘。通過對產(chǎn)品及相關(guān)數(shù)據(jù)進行二次挖掘，創(chuàng)造新價值。

日本的科研人員日前設(shè)計出一種新型座椅，能夠通過分析相關(guān)數(shù)據(jù)識別主人，以此確保汽車的安全。這種座椅裝有360個不同類型的感應(yīng)器，可以收集并分析駕駛者的體重、壓力值，甚至坐到座椅上的方式等多種信息，并將它們與車載系統(tǒng)中內(nèi)置的車主信息進行匹配，以此判斷駕駛者是否為車主，從而決定是否開動汽車。實驗數(shù)據(jù)顯示，這種車座的識別準(zhǔn)確率高達(dá)98%。

三一公司的挖掘機指數(shù)也是如此。通過在線跟蹤銷售出去的挖掘機的開工、負(fù)荷情況，就能了解全國各地基建情況，進而對于宏觀經(jīng)濟判斷、市場銷售布局、金融服務(wù)提供調(diào)整依據(jù)。

二是提升服務(wù)型生產(chǎn)。提升服務(wù)型生產(chǎn)就是增加服務(wù)在生產(chǎn)(產(chǎn)品)的價值比重。主要體現(xiàn)在兩個方向。一是前向延伸，就是在售前階段，通過用戶參與、個性化設(shè)計的方式，吸引、引導(dǎo)和鎖定用戶。

比如紅領(lǐng)西服的服裝定制，通過精準(zhǔn)的量體裁衣，在其他成衣服裝規(guī)模關(guān)店的市場下，能保持每年150%的收入和利潤增長，每件衣服的成本僅比成衣高10%。當(dāng)然了，小米手機也屬于這一類。二是后向延伸，通過銷售的產(chǎn)品建立客戶和廠家的互動，產(chǎn)生持續(xù)性價值。蘋果手機的硬件配置是標(biāo)準(zhǔn)的，但每個蘋果手機用戶安裝的軟件是個性化的，這里面最大的功勞是APPStore。蘋果通過銷售蘋果終端產(chǎn)品只是開始，通過APPStore建立用戶和廠商的連接，滿足用戶個性化需求，提供差異性服務(wù)，年創(chuàng)造收入在百億美金。

三是創(chuàng)新商業(yè)模式。商業(yè)模式創(chuàng)新主要體現(xiàn)在兩個方面，一是基于工業(yè)大數(shù)據(jù)，工業(yè)企業(yè)對外能提供什么樣的創(chuàng)新性商業(yè)服務(wù);二是在工業(yè)大數(shù)據(jù)背景下，能接受什么樣的新型的商業(yè)服務(wù)。最優(yōu)的情況是，通過提供創(chuàng)新性商業(yè)模式能獲得更多的客戶，發(fā)掘更多的藍(lán)海市場，贏取更多的利潤;同時通過接受創(chuàng)新性的工業(yè)服務(wù)，降低了生產(chǎn)成本、經(jīng)營風(fēng)險。

比如，GE不銷售發(fā)動機，而是將發(fā)動機租賃給航空公司使用，按照運行時間收取費用，這樣GE通過引入大數(shù)據(jù)技術(shù)監(jiān)測發(fā)動機運行狀態(tài)，通過科學(xué)診斷和維護提升發(fā)動機使用壽命，獲得的經(jīng)濟回報高于發(fā)動機銷售。

在接受服務(wù)方面，目前國內(nèi)外有一批企業(yè)提供云服務(wù)架構(gòu)的工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺。包括海爾收購GE的白電業(yè)務(wù)的一攬子合作中，就包括GE的Predix工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺向海爾開放，接入海爾的工廠，提供工業(yè)大數(shù)據(jù)服務(wù)。九次方大數(shù)據(jù)也在聯(lián)合各省市建立云化的工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺，向當(dāng)?shù)氐墓I(yè)企業(yè)開放大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)挖掘和應(yīng)用能力。

4、工業(yè)大數(shù)據(jù)的實踐指導(dǎo)

工業(yè)大數(shù)據(jù)是企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的一次重大變革，對于工業(yè)化、信息化都還沒有完成的工業(yè)企業(yè)而言，數(shù)據(jù)化時代又到來了，挑戰(zhàn)很大。

慧都大數(shù)據(jù)認(rèn)為工業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)，首先是一種思維變革，改變以前以要素競爭為主的工業(yè)生產(chǎn)模式，進入到數(shù)據(jù)和創(chuàng)新競爭為主的新生產(chǎn)時代。其次，正如清華大學(xué)王建民教授所言“工業(yè)大數(shù)據(jù)不存在交鑰匙工程”，因此，需要企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人、管理層、員工和相關(guān)人都投身其中，各司其職，才有所成。

最后，工業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)抓住兩個板子作為突破點。一個是最長的板，也就是梳理產(chǎn)品(工業(yè))競爭力最強的在哪里，繼續(xù)深挖下面的數(shù)據(jù)價值，圍繞這一塊的工業(yè)數(shù)據(jù)構(gòu)建產(chǎn)品和服務(wù)能力;另一個是最短的板，就是影響工業(yè)企業(yè)發(fā)展的痛點在哪里，成本、市場、還是供應(yīng)鏈，還是能耗?在數(shù)據(jù)化時代下，尋找機遇大數(shù)據(jù)的解決方案。

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