工业大数据之数据采集

实现工业4.0，需要高度的工业化、自动化基础。工业大数据是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。

论是德国工业4.0、美国工业互联网还是《中国制造2025》，各国制造业创新战略的实施基础都是工业大数据的搜集和特征分析，及以此为未来制造系统搭建的无忧环境。

不论智能制造发展到何种程度，数据采集都是生产中实际频的需求，也是工业4.0的先决条件。

但数据采集一直是困扰着所有制造工厂的传统痛点，上海工业数据采集，自动化设备品牌类型繁多，上海工业数据采集，厂家和数据接口各异，国外厂家本地支持有限，不同采购年代。即便产量停机数据自动采集了，上海工业数据采集，也不等于整个制造过程数据都获得了，只要还有其他人工参与环节，这些数据就不完整。

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制造企业的工业大数据系统建设原则

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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工业大数据推动工业生产革新

在工业生产中，数据是不时生成的。尤其是当前随着信息技术、电子与数学技术、传感器、物联网等技术的发展，一批智能化、高精度、长时间导航、高性价比、微型传感器应运而生，数据收集量飞速扩张。而围绕工业大数据等新型数据处理基础设施降低了工业数据处理的技术门槛和成本支出。

工业大数据的价值属性实质上是基于工业大数据采集、存储、分析等关键技术，对工业生产、运维、服务过程中数据实现价值的提升或变现；工业大数据的产权属性则偏重于通过管理机制和管理方法帮助工业企业明晰数据资产目录与数据资源分布，确定所有权边界，为其价值的深入挖掘提供支撑。

工业大数据一方面通过找出产品或行业竞争力的地方，继续深入挖掘潜在的数据价值，并围绕这一领域的工业数据建立产品和服务能力；另一方面通过判断哪里是影响工业企业发展、成本、市场、供应链或能源消耗的痛点，在数据时代，寻找大数据机会的解决方案。

工业供应链的分析和优化

当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。美国较大的OEM供应商超过千家，为制造企业提供超过1万种不同的产品，每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量，如**、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。利用**、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，工业制造企业便可准确地预测全球不同区域的需求。 大数据采集软件，武汉安弘智能。

所以工业大数据本身的特点带来了非常多的挑战。除了数据获取的挑战，随之而来的就是数据分析、应用的挑战。这里边的限制是因果关系，即数据驱动的方法只能告诉我们关联性，而无法不能告诉我们因果性。比如淘宝推荐商品，只知道推荐相关商品，却不关心这个事情的因果——为什么用户是这样的人。但这在工业上是行不通的，尤其是控制方面，因此模型需要长时间的分析和验证。

工业领域存在白盒模型和灰盒模型，白盒模型即工业机理，企业会根据工业机理设计工序、产品结构和工艺，这是第一步。当它们被设计完之后，运行中又会出现大量的不确定性，这些不确定性的消除靠的就是**、工匠的经验，让整个流程生产变得更加稳定和高效，这是灰盒态。不再对机理和知识本身进行分析和理解的数据模型，是一种黑盒模型。工业大数据和工业智能的本质就是，将这些经验和知识量化学习出来，挖掘心中有口中无的隐性知识，或者尝试通过数据方法把统计关系找到，再交还给工匠分析。工业就是工业，它存在的时间比信息化时间长，积淀比信息化多，而大数据和人工智能技术只是给工业上带来小的变化，尝试帮它去消除不确定性。
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致力于工业大数据发展 全球供应链体系定发展方向

随着工业互联网理念的不断发展，我国新一代信息技术与工业融合不断深化，数据驱动的工业新模式新业态也在不断涌现。相较于互联网服务领域大数据应用的普及和成熟，中国工业数据化总体上仍处于探索和起步阶段。基于此工业和信息化部近期发布《关于工业大数据发展的指导意见》，一方面，致力于加快推动我国工业大数据发展步伐，另一方面也对数据驱动的现代供应链服务体系提出新的要求。

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。但发展工业大数据无疑也是一项复杂的系统工程，不仅需要在微观层面务实着力，提升企业的数据管理能力；更需要在宏观层面强化整体的服务体系布局，建成系统的工业大数据生态群。

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