制造業(yè)是一個國家綜合國力最重要的表現(xiàn)，在國民經(jīng)濟中占有重要份額，也是決定民眾生活質(zhì)量的重要條件。在經(jīng)歷了21世紀初的互聯(lián)網(wǎng)泡沫和2008年全球經(jīng)濟危機之后，世界各國，尤其是發(fā)達國家都意識到，制造業(yè)是推動科技創(chuàng)新、經(jīng)濟增長和社會穩(wěn)定的重要力量，成為各國發(fā)展和轉(zhuǎn)型的機遇以及形成新競爭力的戰(zhàn)場。

　　美國人之所以認為未來智能工業(yè)的發(fā)展必然從生產(chǎn)制造端轉(zhuǎn)變到消費端，并且提出“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”的理念與“國家制造業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡計劃”，是因為互聯(lián)網(wǎng)與商業(yè)模式創(chuàng)新是美國的強項。德國在制造業(yè)的核心優(yōu)勢是裝備制造業(yè)以及生產(chǎn)線自動化，通過配置和自控的優(yōu)化系統(tǒng)使得工業(yè)生產(chǎn)全自動化，所以德國工業(yè)4.0的實踐關注銷售、服務能力的提升。雖然角度不同，無不圍繞著制造業(yè)這個核心展開。

　　中國的制造業(yè)在改革開放30多年來取得了舉世矚目的成就，連續(xù)幾年成為“世界制造力競爭指數(shù)”最強的國家，中國已然成為世界制造業(yè)的新中心。2015年中，國務院印發(fā)《中國制造2025》，部署全面推進實施制造強國戰(zhàn)略。配套“互聯(lián)網(wǎng)＋”和“供給側(cè)改革”等多項措施，“智能制造”被定位為中國制造的主攻方向。

　　大數(shù)據(jù)是智能制造核心驅(qū)動力

　　如何實現(xiàn)智能制造?從哈佛商學院到賓夕法尼亞大學沃頓商學院，有一個普遍的共識，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型是智能制造實現(xiàn)的途徑。更為重要的是，這一共識同樣來自眾多的世界級制造業(yè)企業(yè)家們。

　　這一共識是基于無數(shù)技術趨勢的融合。例如物聯(lián)網(wǎng)、信息物理系統(tǒng)技術(CPS)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、移動技術、人工智能、云計算、虛擬／增強現(xiàn)實（VR／AR）、大數(shù)據(jù)分析等。我們一定要保持頭腦清醒，不要簡單認為有了這些技術，未來五年就是制造業(yè)的黃金時期，因為新制造業(yè)文化的變革進程是相當復雜、緩慢和艱難的，沒有行業(yè)與企業(yè)與用戶的融合推進，這次變革無法實現(xiàn)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅僅意味著企業(yè)簡單的數(shù)字化，而是把數(shù)字作為智能制造的核心驅(qū)動力，需要利用數(shù)據(jù)去整合產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈。

　　在過去的3到5年中，上面列出的技術一直都是熱門商業(yè)話題，單獨使用時，其中每一項都能使商業(yè)中的一些程序或活動實現(xiàn)數(shù)字化。而如果將這些技術融合起來利用，就有可能實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

　　數(shù)據(jù)基本就是兩類，一類是人類軌跡產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，另一類是機器自動產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。這兩類數(shù)據(jù)構(gòu)成了我們今天的大數(shù)據(jù)多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源。自工業(yè)革命以來，為了改進運營，制造商一直以來都在有意采集并存儲數(shù)據(jù)。隨著時間的推移，數(shù)據(jù)在制造業(yè)分析的需求將越來越大。然而在過去的250年間，利用數(shù)據(jù)的根本動因并沒有改變，但數(shù)據(jù)的復雜性增強，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為情報的能力將有越來越大的需求。

　　對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的其他方面而言，2012年高德納給出的大數(shù)據(jù)定義里面，特別強調(diào)大數(shù)據(jù)是多樣化信息資產(chǎn)，大數(shù)據(jù)不僅要關注實際數(shù)據(jù)量的多少，而且最重要的是關注大數(shù)據(jù)的處理方法，讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生巨大的創(chuàng)新價值。數(shù)據(jù)量大還是量小本身并不是判斷大數(shù)據(jù)價值的核心指標，而數(shù)據(jù)的實時性和多元性應該對大數(shù)據(jù)的定義和價值更具直接的影響。

　　如果不投資大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)分析，從中獲得信息，智能制造所追求的卓越運營將功虧一簣。如果通過利用大數(shù)據(jù)、預測性分析及云技術衡量產(chǎn)品性能只為了解客戶需求，這意味著你正在失去數(shù)字化轉(zhuǎn)型最大的價值。在工業(yè)大數(shù)據(jù)的領域里，我們除了要繼續(xù)關心“人為數(shù)據(jù)或與人相關的數(shù)據(jù)”，更多的要關注“機器數(shù)據(jù)或工業(yè)數(shù)據(jù)”與人的行為數(shù)據(jù)的融合。

　　大數(shù)據(jù)以及工業(yè)大數(shù)據(jù)的特性

　　數(shù)據(jù)本身不會為你帶來價值，數(shù)據(jù)的技術也不會讓我們的制造業(yè)更先進，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，設備能夠有自我意識和自學能力，在未來可以實現(xiàn)更高程度的智能控制和優(yōu)化控制。目前自學設備還遠未達到工業(yè)實施階段。

　　制造業(yè)企業(yè)有著大量的數(shù)據(jù)，從內(nèi)部而言，積累了大量的內(nèi)源數(shù)據(jù)，包括運維、管理、流程、質(zhì)量等。而在互聯(lián)網(wǎng)時代，外源數(shù)據(jù)更多，包括供應商、競爭對手、客戶反饋等等。事實上，制造業(yè)企業(yè)不缺數(shù)據(jù)，問題在于數(shù)據(jù)質(zhì)量低下，采集手段不科學。造成的現(xiàn)象是數(shù)據(jù)豐富但信息貧乏。目前表現(xiàn)出兩大問題：第一是數(shù)據(jù)的有效利用率很低；第二是缺乏分析能力，需要大量的工具。

　　由此可見，推動智能制造的并不是大數(shù)據(jù)本身，而是大數(shù)據(jù)的分析技術。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，可能給我們帶來新的優(yōu)勢，這就是它成為創(chuàng)新驅(qū)動核心動力的來源。

　　在智能制造的工業(yè)大數(shù)據(jù)中，數(shù)據(jù)類型多樣性是大數(shù)據(jù)的重要屬性。大量的數(shù)據(jù)不是大數(shù)據(jù)，單一的數(shù)據(jù)類型也不足以構(gòu)成大數(shù)據(jù)。人們一直設法收集并弄清楚不斷變化的數(shù)據(jù)類型。在制造業(yè)中，大數(shù)據(jù)分析需要利用通用的數(shù)據(jù)模型，將庫存記錄、交易記錄和財務交易記錄等結(jié)構(gòu)性商業(yè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)與預警、流程參數(shù)和質(zhì)量事件、社交媒體或其他協(xié)作平臺獲得的文本信息、圖像數(shù)據(jù)、地理或地質(zhì)信息等非結(jié)構(gòu)性操作系統(tǒng)數(shù)據(jù)以及供應商、公共網(wǎng)絡數(shù)據(jù)結(jié)合起來，進而通過先進的分析工具發(fā)現(xiàn)新的洞見。

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