(電子商務研究中心訊) 導讀：本文從工業(yè)大數據的概念、特征入手，對工業(yè)大數據的發(fā)展態(tài)勢進行了探討，指出工業(yè)大數據可廣泛應用于企業(yè)生產過程的各環(huán)節(jié)。并按照研發(fā)設計、供應鏈、生產制造、營銷與服務等場景，對工業(yè)大數據應用進行了分析與歸納。
1引言
2014年，美國發(fā)布《先進制造合作伙伴》報告2.0，提出優(yōu)先發(fā)展的三大技術領域，即先進傳感器、控制和制造平臺(ASCPM)技術，可視化、信息化和數字化的制造(VIDM)技術，先進材料制造(AMM)技術。其中可視化、信息化和數字化的制造技術領域主要研究工業(yè)數據。德國《工業(yè)4.0研發(fā)白皮書》提出工業(yè)數據分析是工業(yè)4.0五大交叉技術之一?！缎鹿I(yè)法國》指出，2015年，法國推出“新工業(yè)法國戰(zhàn)略”，總體布局為“一個核心，九大支點”。大數據經濟是九大核心支點之一。
隨著美國工業(yè)互聯網和德國工業(yè)4.0等制造智能化轉型戰(zhàn)略的相繼實施，工業(yè)大數據日益成為全球制造業(yè)挖掘價值、推動變革的主要抓手。
2工業(yè)大數據概念與特征
工業(yè)數據是指在工業(yè)領域信息化應用中所產生的數據。工業(yè)大數據是基于工業(yè)數據，運用先進大數據技術，貫穿于工業(yè)的設計、工藝、生產、管理、服務等各個環(huán)節(jié)，使工業(yè)系統(tǒng)具備描述、診斷、預測、決策、控制等智能化功能的模式和結果。工業(yè)數據從來源上主要分為信息管理系統(tǒng)數據、機器設備數據和外部數據。信息管理系統(tǒng)數據是指傳統(tǒng)工業(yè)自動化控制與信息化系統(tǒng)中產生的數據，如ERP、MES等。機器設備數據是來源于工業(yè)生產線設備、機器、產品等方面的數據，多由傳感器、設備儀器儀表進行采集產生。外部數據是指來源于工廠外部的數據，主要包括來自互聯網的市場、環(huán)境、客戶、政府、供應鏈等外部環(huán)境的信息和數據。
工業(yè)大數據具有五大特征。一是數據體量大，主要表現在隨著設備數據和互聯網數據的涌入，工業(yè)數據的存儲量將達到EB級別。二是數據分布廣泛，分布于機器設備、工業(yè)產品、管理系統(tǒng)、互聯網等。三是結構復雜，有結構化、半結構化和非結構化等不同類型。四是數據速度需求多樣化，有要求實時、半實時和離線三種，生產層級要求實時性，需要達到毫秒級別；管理層級實時性要求不高。五是數據價值不均勻，20%的數據具有80%的價值密度(如產品圖紙、試驗分析、加工工藝)；80%的數據密度只有20%，需要分析挖掘(如工況情況、圖片數據)。
與互聯網大數據相比，工業(yè)大數據具有自身特點：一是多源性獲取，數據分散，非結構化數據比例大；二是數據蘊含信息復雜，關聯性強；三是持續(xù)采集，具有鮮明的動態(tài)時空特性；四是采集、存貯、處理實時性要求高；五是與具體工業(yè)領域密切相關。
先進制造企業(yè)基于工業(yè)大數據的應用，把產品、機器、資源和人有機結合在一起，推動制造業(yè)向基于大數據分析與應用基礎上的智能化轉型。工業(yè)大數據能夠促進形成企業(yè)和消費者之間的信息主動反饋機制，為完善以客戶需求為導向的產品全生命周期信息集成和跟蹤服務、建立以服務為核心的整體解決方案提供可行路徑，將大大提升產品服務價值，為制造業(yè)轉型升級開辟了新途徑。
3工業(yè)大數據發(fā)展態(tài)勢
隨著信息化和工業(yè)化融合，工業(yè)企業(yè)生產信息數字化，積累大量數據。工業(yè)網絡、數據采集、集成、計算和分析技術在工業(yè)領域的應用，促使工業(yè)數據發(fā)揮巨大價值。工業(yè)大數據越來越受到工業(yè)企業(yè)的關注。目前工業(yè)大數據發(fā)展態(tài)勢有三個，一是已從理念轉向實踐，二是工業(yè)大數據成為云計算的價值體現，三是工業(yè)大數據孕育豐富的工業(yè)應用生態(tài)。
2012年GE在《工業(yè)互聯網:突破智慧和機器的界限》中率先提出“工業(yè)大數據”概念，引起業(yè)界熱烈討論。經過三年的發(fā)展，隨著信息化和工業(yè)化融合的不斷推進和大數據采集、集成、計算和分析技術的發(fā)展，很多工業(yè)企業(yè)已經進入工業(yè)大數據實踐階段。大型工業(yè)企業(yè)在應用方面走在前列。如唐山鋼鐵集團，通過引入國際最先進的生產線，已實現數據實時采集，并與愛施德等企業(yè)合作，深度挖掘工業(yè)大數據價值，實現生產實時監(jiān)測、生產排程、產品質量管理、能源管控等。
工業(yè)大數據顯著特征之一是數據體量大。企業(yè)普通的數據庫難以承載如此大體量數據，且存儲成本高。云計算是最好的解決方案，企業(yè)通過自建私有云或使用公有云平臺，實現低成本海量數據存儲。此外，在云平臺上，企業(yè)可運用Hadoop、流計算等分析計算，實現數據的分析處理。
對于工業(yè)大數據挖掘和分析結果，可廣泛應用于企業(yè)研發(fā)設計、生產制造、管理服務和供應鏈等各個環(huán)節(jié)。在研發(fā)設計環(huán)節(jié)，可實現工藝管理優(yōu)化和工藝流程優(yōu)化；在生產制造環(huán)節(jié)，可實現設備診斷與維護、智能排程、智能生產、產品質量優(yōu)化、個性化定制；在管理服務環(huán)節(jié)可實現產品遠程監(jiān)測與維護；在供應鏈環(huán)節(jié)可實現供應鏈全局優(yōu)化。
4工業(yè)大數據的典型應用
工業(yè)大數據可廣泛應用于企業(yè)整個生產過程。下面按照企業(yè)生產過程的研發(fā)設計、供應鏈、生產制造、營銷與服務環(huán)節(jié)，對工業(yè)大數據的應用場景及其應用進行探討。
4.1研發(fā)設計環(huán)節(jié)工業(yè)大數據的應用場景
在研發(fā)設計環(huán)節(jié)，工業(yè)大數據應用主要有產品協(xié)同設計、設計仿真、工藝流程優(yōu)化等。
產品協(xié)同設計，主要是利用大數據存儲、分析、處理等技術處理產品數據，建立企業(yè)級產品數據庫，以便不同地域可以訪問相同的設計數據，從而實現多站點協(xié)同、滿足工程組織的設計協(xié)同要求。
設計仿真，是指將大數據技術與產品仿真排程相結合，提供更好的設計工具，減少產品交付周期。如波音公司通過大數據技術優(yōu)化設計模型，將機翼的風洞實驗次數從2005年11次縮減至2014年的1次；瑪莎拉蒂通過數字化工具加速產品設計，開發(fā)效率提高30%。
工藝流程優(yōu)化，主要是應用大數據分析功能，深入了解歷史工藝流程數據，找出工藝步驟和投入之間的模式和關系，對過去彼此孤立的各類數據進行匯總和分析，評估和改進當前操作工藝流程。
4.2供應鏈環(huán)節(jié)工業(yè)大數據的應用場景
供應鏈環(huán)節(jié)工業(yè)大數據的應用主要體現在供應鏈優(yōu)化，即通過全產業(yè)鏈的信息整合，使整個生產系統(tǒng)達到協(xié)同優(yōu)化，讓生產系統(tǒng)更加動態(tài)靈活，進一步提高生產效率和降低生產成本。主要應用有供應鏈配送體系優(yōu)化和用戶需求快速響應。
供應鏈配送體系優(yōu)化，主要是通過RFID等產品電子標識技術、物聯網技術以及移動互聯網技術獲得供應商、庫存、物流、生產、銷售等完整產品供應鏈的大數據，利用這些數據進行分析，確定采購物料數量、運送時間等，實現供應鏈優(yōu)化。
用戶需求快速響應。即利用先進數據分析和預測工具，對實時需求預測與分析,增強商業(yè)運營及用戶體驗。例如，電子商務企業(yè)京東商城，通過大數據提前分析和預測各地商品需求量，從而提高配送和倉儲的效能，保證了次日貨到的客戶體驗。
4.3生產制造環(huán)節(jié)工業(yè)大數據的應用場景
在制造環(huán)節(jié)，工業(yè)大數據的應用主要有智能生產、生產流程優(yōu)化、設備預測維護、生產計劃與排程、能源消耗管控和個性化定制等應用。
智能生產。就是生產線、生產設備都將配備傳感器，抓取數據，然后經過無線通信連接互聯網，傳輸數據，對生產本身進行實時監(jiān)控。而生產所產生的數據同樣經過快速處理、傳遞，反饋至生產過程中，將工廠升級成為可以被管理和被自適應調整的智能網絡，使得工業(yè)控制和管理最優(yōu)化，對有限資源進行最大限度使用，從而降低工業(yè)和資源的配置成本，使得生產過程能夠高效地進行。
生產流程優(yōu)化。利用大數據技術，對工業(yè)產品的生產過程建立虛擬模型，仿真并優(yōu)化生產流程，當所有流程和績效數據都能在系統(tǒng)中重建時，這種透明度將有助于制造商改進其生產流程。
設備預測維護。建立大數據平臺，從現場設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)和實時數據庫系統(tǒng)中獲取軸承振動、溫度、壓力、流量等數據。通過構建基于規(guī)則的故障診斷、基于案例的故障診斷、設備狀態(tài)劣化趨勢預測、部件剩余壽命預測等模型，通過數據分析進行設備故障預測與診斷。
生產計劃與排程。收集客戶訂單、生產線、人員等數據，通過大數據技術發(fā)現歷史預測與實際的偏差概率，考慮產能約束、人員技能約束、物料可用約束、工裝模具約束，通過智能的優(yōu)化算法，制定預計劃排產，并監(jiān)控計劃與現場實際的偏差，動態(tài)的調整計劃排產。
能源消耗管控、延長設備壽命。通過對企業(yè)生產線各關鍵環(huán)節(jié)能耗排放和輔助傳動輸配環(huán)節(jié)的實時動態(tài)監(jiān)控管理，收集生產線、關鍵環(huán)節(jié)能耗等相關數據，建立能耗仿真模型，進行多維度能耗模型仿真預測分析，獲得生產線各環(huán)節(jié)的節(jié)能空間數據，協(xié)同操作智能優(yōu)化負荷與能耗平衡，從而實現整體生產線柔性節(jié)能降耗減排；及時發(fā)現能耗的異常或峰值情況，實現生產過程中的能源消耗實時優(yōu)化。
個性化定制。采集客戶個性化需求數據、工業(yè)企業(yè)生產數據、外部環(huán)境數據等信息，建立個性化產品模型，將產品信息傳遞給智能設備，進行設備調整、原材料準備，生產出符合個性化需求的定制產品。
4.4營銷與服務環(huán)節(jié)工業(yè)大數據的應用場景
在市場營銷環(huán)節(jié)，利用大數據挖掘用戶需求和市場趨勢，找到機會產品，進行生產指導和后期市場營銷分析。
建立用戶對商品需求的分析體系，挖掘用戶深層次的需求；建立科學的商品生產方案分析系統(tǒng)，結合用戶需求與產品生產，形成滿足消費者預期的各品類生產方案等。
在產品售出服務環(huán)節(jié)，工業(yè)數據推動企業(yè)創(chuàng)新服務模式，從被動服務、定期服務發(fā)展成為主動服務、實時服務。通過搭建企業(yè)產品數據平臺，圍繞智能裝備、智能家居、可穿戴設備、智能聯網汽車等多類智能產品，采集產品數據，建立產品性能預測分析模型，提供智能產品服務。
5結束語
工業(yè)大數據有其鮮明的特征，隨著信息化和工業(yè)化融合，對工業(yè)大數據的應用為制造業(yè)轉型升級開辟了新的途徑。對工業(yè)大數據在制造業(yè)生產過程中的應用場景及應用的深入探討，將有利于更好地發(fā)揮其助力作用。（來源：錢塘大數據 編選：中國電子商務研究中心）
