清华大学大数据系统软件国家工程实验室总工程师、工业互联网产业副秘书长王晨在由清华大学全球股权研究院举办的“‘智能+’时代新机遇”论坛上发表了以《工业大数据：从智能制造到工业互联网》为题的演讲
他所在的清华大学大数据系统软件国家工程实验室，是2017年由国家发改委正式批复、清华大学一个在大数据方面的实验室。在演讲中，湖北大数据采集，湖北大数据采集，他介绍了实验室对于工业大数据的理解，工业大数据如何赋能智能制造，湖北大数据采集，以及如何在智能制造的基础上未来走向工业互联网。
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我对工业大数据时代有个自己的定义：工业大数据时代就是（基本上）不必要考虑数据多了怎么办的时代。我们主要去考虑它能带来什么价值、怎么用好数据就行了，而不必要过于纠结于数据存储、传输、查找过程的麻烦——因为这些麻烦总会有办法解决。
工业大数据的价值在什么地方？大处说有两个层次：一个层次就是让企业的管控更好，另外一个层次是对企业的业务再造和重构。我们主要谈个层次：因为企业重构的问题太复杂、个性化太强。
企业管控更好，也就尽量是将不必要的成本、质量、效率损失降低到小。所谓的小，就是保持当前的小，再通过持续改进来降低。也就是基于当前技术条件的、不是跳跃性的，是PDCA 持续改进、精益管理的思想结合在一起的。这个出发点的依据是一个调研结果：企业由于管理不善导致的损失，一般会占到成本的20%左右。
关于推进的路径，我曾经提出一个原则：从可追溯、到透明化、再到智能化。可追溯指的是：出来问题可以追溯发生问题的过程；透明化指的是：出了问题可以立刻让管理者知道，并尽快做出决策，管理者的注意力不会淹没在数据的海洋中。智能化指的是：让计算机去实时决策。
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工信部信息技术发展司相关负责人表示，此次《意见》的出台，正是为了形成完整贯通的高质量数据链，推动工业大数据采集、高效互通和高质量汇聚。《意见》中提出，支持工业企业实施设备数字化改造，升级各类信息系统，推动研发、生产、经营、运维等全流程的数据采集；支持优势产业上下游企业开放数据，加强合作，共建安全可信的工业数据空间，建立互利共赢的共享机制；建设国家工业互联网大数据中心，汇聚工业数据，支撑产业监测分析，赋能企业创新发展等。
数据安全是推进工业大数据发展的必要保障，守住数据安全是发展工业大数据的底线，也决定了工业大数据发展的上限。为此，《实施意见》设置了2项重要任务，通过完善工业数据安全管理体系，提升工业数据安全防护能力，主要是：明确企业安全主体责任和各级监督管理责任，构建工业数据安全责任体系；运用大数据手段，收集并及时发布工业安全漏洞、风险和预警信息；利用江西省工业互联网安全态势感知平台，提升安全感知、风险防范、威胁处置能力。 工业大数据采集器，武汉安弘智能。
当前，工业大数据已成为推动制造业数字化、网络化、智能化发展的关键生产要素。在日趋激烈的国际竞争面前，谁掌握了工业大数据，谁就掌握了促进市场发展的战略资源。赛迪顾问等机构发布的《2020中国工业大数据产业创新与投资趋势》显示，在政策和技术的驱动下，工业大数据市场将成为下一个蓝海，人工智能、边缘计算等新兴技术将持续助力工业变革和制造商业模式变革。
发展工业大数据是一项复杂的系统工程，既需要在宏观层面加强体系化布局，建立系统的工业大数据生态，也需要在微观层面务实着力，提升企业的数据管理能力。这些都亟须推动《意见》尽快落地生根。据悉，工信部将与各地工业和信息化主管部门做好对接，建立纵向联动、横向协同的推进工作机制，落实《意见》相关措施。
俊建议部分企业在数据应用上深入探索，解决中小微企业“不想用、不敢用”问题，通过在供给端培育海量工业APP、工业大数据解决方案供应商、向中小企业开放数据服务能力等手段，降低企业数据应用的成本投入和专业壁垒，共同推动工业大数据深度应用。
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实际上，工业数据有三个特点。个特点是多模态。过去很简单粗暴地将数据分成结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，但工业企业不是这样。看到的很多好像格式不一样的、非结构化的工程数据，真正把它打开的时候是不一样的。非结构化数据的使用效率取决于结构化的程度，只有结构化才可以被高效利用；第二个特点是高通量，很多设备是不停机的，所有的数据是7*24小时连续产生的，量非常大；第三个特点是强关联，在工业的不同行业，数据关联遵循不同的规律而非简单的聚合。 湖北大数据采集
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