首先，今天面臨的第一個挑戰(zhàn)是怎么讓用戶有更好的消費(fèi)體驗。其次，企業(yè)各部門的豎井沒有打通，缺乏環(huán)境數(shù)據(jù)，包括類似地理位置信息、設(shè)備的生命狀態(tài)等。產(chǎn)品的設(shè)定和生產(chǎn)要素，跟流程、工藝都有千絲萬縷的關(guān)系，數(shù)字化能夠幫我們把這個輪廓勾勒出來。工業(yè)數(shù)據(jù)通過哪些能力最終形成商業(yè)機(jī)會？有四個方面需要關(guān)注：
一是溝通。即設(shè)備環(huán)境信號識別。信號識別的關(guān)鍵點(diǎn)是信息收集過程中實時性還不夠，信號識別的對象不夠完整和全面，這是建立工業(yè)大數(shù)據(jù)能力需要考慮的第一個問題。
二是集成與融合。即大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)平臺。所謂融合就是說，oa、知識庫、erp、采購系統(tǒng)等所有可觸摸和非可觸摸的數(shù)據(jù)都應(yīng)該串聯(lián)起來。這一串聯(lián)工作還有非常漫長的路要走。
三是分析與決策。我們大數(shù)據(jù)的建模能力不差，缺的是對行業(yè)理解的投入以及形成模型的能力，以及不斷推倒重建和調(diào)整的持續(xù)投入。
四是創(chuàng)建自助服務(wù)文化。機(jī)器能夠自我學(xué)習(xí)和自我調(diào)節(jié)。通過焦點(diǎn)轉(zhuǎn)移到不可見的因素，數(shù)據(jù)給了我們發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新的全新多視角，最終導(dǎo)向了革命性的商業(yè)機(jī)會。
工業(yè)數(shù)據(jù)“富有”vs.信息“貧窮”
數(shù)據(jù)本身不會為你帶來價值，數(shù)據(jù)的技術(shù)也不會讓你的產(chǎn)業(yè)更先進(jìn)，數(shù)據(jù)必須轉(zhuǎn)成信息后才會對產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生價值。智能工廠通過與環(huán)境系統(tǒng)的無縫交互，設(shè)備能夠有自我意識和自學(xué)能力，在未來可以實現(xiàn)更高程度的智能控制和優(yōu)化控制。目前自學(xué)設(shè)備還遠(yuǎn)未達(dá)到工業(yè)實施階段。
工業(yè)大數(shù)據(jù)給了我們一個看世界的新角度。通過360度全景的數(shù)字視角，可能給我們帶來些新的優(yōu)勢，這就是所謂信息技術(shù)成為創(chuàng)新驅(qū)動核心動力的來源。
那么工業(yè)數(shù)據(jù)來源于內(nèi)源數(shù)據(jù)和外源數(shù)據(jù)。企業(yè)內(nèi)部在運(yùn)行中，積累了大量的內(nèi)源數(shù)據(jù)?；ヂ?lián)網(wǎng)的今天，外源數(shù)據(jù)更多。事實上，很多企業(yè)不缺數(shù)據(jù)，主要問題是數(shù)據(jù)質(zhì)量低下以及采集手段不科學(xué)。
工業(yè)數(shù)據(jù)到底在哪里？我們要什么樣的數(shù)據(jù)？對于生產(chǎn)價值來講，核心就是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（iot）。從智能設(shè)備角度，普適計算有很大的空間，現(xiàn)代工人可以帶一個普適感應(yīng)器等設(shè)備來參加生產(chǎn)和管理。所以工業(yè)數(shù)據(jù)源是大量設(shè)備（250億左右）之間的關(guān)聯(lián)，這才是我們未來真正需要去采納的數(shù)據(jù)。
從今天的制造業(yè)現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型到未來的智能工廠，我們要把管理員與操作員互動的數(shù)據(jù)、設(shè)備機(jī)群的數(shù)據(jù)、流程質(zhì)量相關(guān)的數(shù)據(jù)，通過傳感器與控制器網(wǎng)絡(luò)整合。大數(shù)據(jù)和云技術(shù)是整合的核心科技。大數(shù)據(jù)環(huán)境中的數(shù)據(jù)管理與分配對實現(xiàn)自我意識設(shè)備和自學(xué)設(shè)備至關(guān)重要。
數(shù)據(jù)豐富，但我們的信息很貧乏。目前存在兩個問題：第一個就是數(shù)據(jù)的有效利用率很低。數(shù)據(jù)80％在過濾，80％的時間在洗數(shù)據(jù)，80％的數(shù)據(jù)是在收集又在重復(fù)被洗。由于垃圾數(shù)據(jù)過多，捕獲數(shù)據(jù)的效率有時候更低。第二個就是缺乏分析能力，需要大量的好工具。
我們再看大數(shù)據(jù)2.0的概念，要做到三個“實”，那就是實時、現(xiàn)實和真實。我們今天的大數(shù)據(jù)工作大多還在基礎(chǔ)建設(shè)。要真正形成工業(yè)“大數(shù)據(jù)”，我們需要一個集成平臺、預(yù)測分析工具和虛擬化工具作為核心的三大構(gòu)件。
決策的價值隨著做出決策的時間的增加而削弱。洞察能力時效性非常重要，更好的商業(yè)決策，包括確定決策、收集數(shù)據(jù)、分析和探索、可視化和交流、執(zhí)行和提高，都離不開洞察力。
走進(jìn)“大數(shù)據(jù)湖”
數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)是大家熟悉的數(shù)據(jù)分析架構(gòu)，它對于企業(yè)數(shù)據(jù)分析有很多貢獻(xiàn)。而工業(yè)大數(shù)據(jù)湖架構(gòu)具有數(shù)據(jù)集中、數(shù)據(jù)類型全面以及所有數(shù)據(jù)可實時訪問的三大特性。
工業(yè)數(shù)據(jù)湖針對工業(yè)工作量優(yōu)化設(shè)計包括：關(guān)鍵任務(wù)優(yōu)化，解決工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)軟件安全性等關(guān)鍵sla問題；快速獲取與儲存數(shù)據(jù)，其中包括設(shè)備數(shù)據(jù)；支持多種模式與數(shù)據(jù)類型；高性能分析，使用大規(guī)模并行處理架構(gòu)；數(shù)據(jù)治理和融合，利用位置分散的部署方案。
數(shù)據(jù)湖的應(yīng)用非常廣泛。其一，關(guān)注客戶（包括消耗：指數(shù)據(jù)的交易及結(jié)果；分析：指數(shù)據(jù)預(yù)測性、規(guī)定性分析及視覺化）；其二，關(guān)注整個工業(yè)數(shù)據(jù)湖的結(jié)構(gòu)（包括管理：指集中管理數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)類型；流程：指高性能計算）。核心點(diǎn)是在管理和流程改進(jìn)之后對安全的關(guān)注。
大數(shù)據(jù)治理規(guī)則與架構(gòu)。工業(yè)大數(shù)據(jù)要考慮的是全空間的資產(chǎn)管理目錄，我們可以把數(shù)據(jù)全部保留、管理，以提高信息價值。其中包括：質(zhì)量、生命周期、合規(guī)性、元數(shù)據(jù)及追蹤的要素。相關(guān)的解決方案主要集中在：主要安全、數(shù)據(jù)保護(hù)、訪問控制、數(shù)據(jù)可視等四個方面。
工業(yè)大數(shù)據(jù)使用案例之一：
預(yù)測自主維修決策支持分析
在目前的制造業(yè)里面，大數(shù)據(jù)可以做兩件事情：一是打造未來的智能化供應(yīng)鏈，二是把預(yù)防性維修、生產(chǎn)轉(zhuǎn)化成預(yù)判性、預(yù)測性。這就是一個綠色產(chǎn)業(yè)，包括零排放、零宕機(jī)、零維護(hù)、供應(yīng)鏈管理的零庫存等。
物聯(lián)網(wǎng)（iot）的發(fā)展以及感應(yīng)技術(shù)的興起，開創(chuàng)了一個能緊密連接物理空間許多事物的信息網(wǎng)絡(luò)。隨著分析技術(shù)的發(fā)展，特別是預(yù)測分析的發(fā)展，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)云化的廣泛應(yīng)用，物理空間與虛擬信息空間的形成與同步，離不開設(shè)備的自我意識和自主維修機(jī)械系統(tǒng)。智能設(shè)備的未來，一定是能夠自主評估健康狀況和退化情況并主動預(yù)防潛在性能故障，并且做出維修決策，以避免潛在故障的系統(tǒng)。
按照jay lee教授的看法，一個機(jī)械系統(tǒng)，自我意識指能夠評估設(shè)備當(dāng)前或歷史條件，并對評估結(jié)果做出反應(yīng)。要實現(xiàn)健康條件評估，就需要利用數(shù)據(jù)驅(qū)動算法分析從機(jī)械設(shè)備及其周邊環(huán)境中的數(shù)據(jù)。實時設(shè)備條件信息可反饋至機(jī)械控制器以實現(xiàn)自適應(yīng)控制，同時信息也會反饋至設(shè)備管理人員方便及時維修。然而，對大多數(shù)工業(yè)應(yīng)用程序而言，尤其是設(shè)備機(jī)群而言，設(shè)備自我意識還遠(yuǎn)未實現(xiàn)。當(dāng)前診斷或預(yù)測算法通常適用于具體設(shè)備或應(yīng)用程序，而在處理復(fù)雜信息時自適應(yīng)和靈活性稍顯不足。由于同一機(jī)群中的設(shè)備和設(shè)備條件彼此互聯(lián)，任務(wù)和維修計劃可在機(jī)群級得到制定和優(yōu)化。操作員可根據(jù)每臺設(shè)備的健康條件平衡和調(diào)節(jié)每臺設(shè)備工作量和工作壓力，從而最大程度優(yōu)化生產(chǎn)和設(shè)備性能，實現(xiàn)主動檢修計劃的智能決策。
工業(yè)大數(shù)據(jù)使用案例之二：
助力實現(xiàn)供應(yīng)鏈優(yōu)化與創(chuàng)新
第四次工業(yè)革命已在全球爆發(fā)，為各行業(yè)提供了機(jī)遇。其商業(yè)模式的特征在于價值鏈橫向合作大幅增長，通過全產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化互連與設(shè)備的實時監(jiān)控，綜合利用分析數(shù)據(jù)與預(yù)見分析，從而更好地滿足客戶的要求。
一般的供應(yīng)鏈與全數(shù)字供應(yīng)鏈的區(qū)別在于企業(yè)是否有能力高效地對全供應(yīng)鏈實現(xiàn)監(jiān)控、報警、預(yù)測及優(yōu)化。面對龐大的數(shù)量以及日益復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)，通過工業(yè)大數(shù)據(jù)來建立智能工業(yè)，其本質(zhì)是利用自適應(yīng)機(jī)器人與先進(jìn)傳感器等先進(jìn)技術(shù)融合，實現(xiàn)一個數(shù)字化制造環(huán)境的發(fā)展，形成全方位綜合優(yōu)化管理價值鏈。通過在全供應(yīng)鏈的數(shù)字優(yōu)化按需定制和信息實時訪問，供應(yīng)鏈將變得更靈活。
未來智能供應(yīng)鏈可以從生產(chǎn)、需求、服務(wù)的三個大方面來實現(xiàn)。首先從市場需要著手，通過工業(yè)大數(shù)據(jù)，分階段實現(xiàn)需求預(yù)測，做好需求與庫存對接的優(yōu)化工作，實現(xiàn)分配最優(yōu)。其次，加大生產(chǎn)質(zhì)量生命周期的分析，對生產(chǎn)設(shè)備做好實時的預(yù)測性自維修以提高生產(chǎn)的質(zhì)量，實現(xiàn)最大化產(chǎn)量和可靠性。最終，產(chǎn)品以服務(wù)的方式在市場上流通，實現(xiàn)供應(yīng)鏈配件的優(yōu)化、售前到售后的服務(wù)運(yùn)營優(yōu)化、保值分析以及建立增值的售后服務(wù)盈利模式。
智能供應(yīng)鏈應(yīng)該建立在高度自動化的分析技術(shù)和管理平臺上，通過信息技術(shù)與運(yùn)營技術(shù)結(jié)合形成，來幫助供應(yīng)鏈的廠商從繁瑣低效的手動工作中解放出來，實現(xiàn)供應(yīng)鏈智能中心。未來的更智能的供應(yīng)鏈除了實現(xiàn)智能的支出分析、物料數(shù)據(jù)分類等主要功能外，其核心旨在加速發(fā)展移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)及其相結(jié)合的制造業(yè)。利用先進(jìn)數(shù)據(jù)分析和預(yù)測工具，對實時需求進(jìn)行預(yù)測與分析，增強(qiáng)商業(yè)運(yùn)營及用戶體驗，戰(zhàn)勝更復(fù)雜的供應(yīng)鏈挑戰(zhàn)。
工業(yè)創(chuàng)新要以用戶需求為轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動，借助互聯(lián)網(wǎng)的靈活和廣闊，結(jié)合大數(shù)據(jù)行業(yè)的數(shù)據(jù)管理與分析技術(shù)，通過信息物理系統(tǒng)和決策支持系統(tǒng)，讓我們的工業(yè)物理和信息空間融合同步，實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的自我意識和自我學(xué)習(xí)，形成預(yù)測監(jiān)控系統(tǒng)的智能制造業(yè)大數(shù)據(jù)環(huán)境，幫助企業(yè)做出更“明智”的決策。