工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展態(tài)勢與典型應(yīng)用

隨著美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和德國工業(yè)4.0等制造智能化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的相繼實施，工業(yè)大數(shù)據(jù)日益成為全球制造業(yè)挖掘價值、推動變革的主要抓手。

工業(yè)大數(shù)據(jù)概念與特征

工業(yè)數(shù)據(jù)是指在工業(yè)領(lǐng)域信息化應(yīng)用中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。工業(yè)大數(shù)據(jù)是基于工業(yè)數(shù)據(jù)，運用先進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)，貫穿于工業(yè)的設(shè)計、工藝、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等各個環(huán)節(jié)，使工業(yè)系統(tǒng)具備描述、診斷、預(yù)測、決策、控制等智能化功能的模式和結(jié)果。工業(yè)數(shù)據(jù)從來源上主要分為信息管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)、機器設(shè)備數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)。信息管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)是指傳統(tǒng)工業(yè)自動化控制與信息化系統(tǒng)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，如ERP、MES等。機器設(shè)備數(shù)據(jù)是來源于工業(yè)生產(chǎn)線設(shè)備、機器、產(chǎn)品等方面的數(shù)據(jù)，多由傳感器、設(shè)備儀器儀表進(jìn)行采集產(chǎn)生。外部數(shù)據(jù)是指來源于工廠外部的數(shù)據(jù)，主要包括來自互聯(lián)網(wǎng)的市場、環(huán)境、客戶、政府、供應(yīng)鏈等外部環(huán)境的信息和數(shù)據(jù)。

工業(yè)大數(shù)據(jù)具有五大特征。一是數(shù)據(jù)體量大，主要表現(xiàn)在隨著設(shè)備數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的涌入，工業(yè)數(shù)據(jù)的存儲量將達(dá)到EB級別。二是數(shù)據(jù)分布廣泛，分布于機器設(shè)備、工業(yè)產(chǎn)品、管理系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)等。三是結(jié)構(gòu)復(fù)雜，有結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化等不同類型。四是數(shù)據(jù)速度需求多樣化，有要求實時、半實時和離線三種，生產(chǎn)層級要求實時性，需要達(dá)到毫秒級別；管理層級實時性要求不高。五是數(shù)據(jù)價值不均勻，20%的數(shù)據(jù)具有80%的價值密度（如產(chǎn)品圖紙、試驗分析、加工工藝）；80%的數(shù)據(jù)密度只有20%，需要分析挖掘（如工況情況、圖片數(shù)據(jù)）。

與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)相比，工業(yè)大數(shù)據(jù)具有自身特點：一是多源性獲取，數(shù)據(jù)分散，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)比例大；二是數(shù)據(jù)蘊含信息復(fù)雜，關(guān)聯(lián)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(lǐng)域密切相關(guān)。

先進(jìn)制造企業(yè)基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，把產(chǎn)品、機器、資源和人有機結(jié)合在一起，推動制造業(yè)向基于大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用基礎(chǔ)上的智能化轉(zhuǎn)型。工業(yè)大數(shù)據(jù)能夠促進(jìn)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(dǎo)向的產(chǎn)品全生命周期信息集成和跟蹤服務(wù)、建立以服務(wù)為核心的整體解決方案提供可行路徑，將大大提升產(chǎn)品服務(wù)價值，為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級開辟了新途徑。

工業(yè)大數(shù)據(jù)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(chǎn)信息數(shù)字化，積累大量數(shù)據(jù)。工業(yè)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)采集、集成、計算和分析技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，促使工業(yè)數(shù)據(jù)發(fā)揮巨大價值。工業(yè)大數(shù)據(jù)越來越受到工業(yè)企業(yè)的關(guān)注。目前工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展態(tài)勢有三個，一是已從理念轉(zhuǎn)向?qū)嵺`，二是工業(yè)大數(shù)據(jù)成為云計算的價值體現(xiàn)，三是工業(yè)大數(shù)據(jù)孕育豐富的工業(yè)應(yīng)用生態(tài)。

2012年GE在《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng):突破智慧和機器的界限》中率先提出“工業(yè)大數(shù)據(jù)”概念，引起業(yè)界熱烈討論。經(jīng)過三年的發(fā)展，隨著信息化和工業(yè)化融合的不斷推進(jìn)和大數(shù)據(jù)采集、集成、計算和分析技術(shù)的發(fā)展，很多工業(yè)企業(yè)已經(jīng)進(jìn)入工業(yè)大數(shù)據(jù)實踐階段。大型工業(yè)企業(yè)在應(yīng)用方面走在前列。如唐山鋼鐵集團，通過引入國際最先進(jìn)的生產(chǎn)線，已實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時采集，并與愛施德等企業(yè)合作，深度挖掘工業(yè)大數(shù)據(jù)價值，實現(xiàn)生產(chǎn)實時監(jiān)測、生產(chǎn)排程、產(chǎn)品質(zhì)量管理、能源管控等。

工業(yè)大數(shù)據(jù)顯著特征之一是數(shù)據(jù)體量大。企業(yè)普通的數(shù)據(jù)庫難以承載如此大體量數(shù)據(jù)，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(xiàn)低成本海量數(shù)據(jù)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(xiàn)數(shù)據(jù)的分析處理。

對于工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘和分析結(jié)果，可廣泛應(yīng)用于企業(yè)研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、管理服務(wù)和供應(yīng)鏈等各個環(huán)節(jié)。在研發(fā)設(shè)計環(huán)節(jié)，可實現(xiàn)工藝管理優(yōu)化和工藝流程優(yōu)化；在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，可實現(xiàn)設(shè)備診斷與維護(hù)、智能排程、智能生產(chǎn)、產(chǎn)品質(zhì)量優(yōu)化、個性化定制；在管理服務(wù)環(huán)節(jié)可實現(xiàn)產(chǎn)品遠(yuǎn)程監(jiān)測與維護(hù)；在供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)可實現(xiàn)供應(yīng)鏈全局優(yōu)化。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用

工業(yè)大數(shù)據(jù)可廣泛應(yīng)用于企業(yè)整個生產(chǎn)過程。下面按照企業(yè)生產(chǎn)過程的研發(fā)設(shè)計、供應(yīng)鏈、生產(chǎn)制造、營銷與服務(wù)環(huán)節(jié)，對工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景及其應(yīng)用進(jìn)行探討。

研發(fā)設(shè)計環(huán)節(jié)工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景

在研發(fā)設(shè)計環(huán)節(jié)，工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要有產(chǎn)品協(xié)同設(shè)計、設(shè)計仿真、工藝流程優(yōu)化等。

產(chǎn)品協(xié)同設(shè)計，主要是利用大數(shù)據(jù)存儲、分析、處理等技術(shù)處理產(chǎn)品數(shù)據(jù)，建立企業(yè)級產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫，以便不同地域可以訪問相同的設(shè)計數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)多站點協(xié)同、滿足工程組織的設(shè)計協(xié)同要求。

設(shè)計仿真，是指將大數(shù)據(jù)技術(shù)與產(chǎn)品仿真排程相結(jié)合，提供更好的設(shè)計工具，減少產(chǎn)品交付周期。如波音公司通過大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化設(shè)計模型，將機翼的風(fēng)洞實驗次數(shù)從2005年11次縮減至2014年的1次；瑪莎拉蒂通過數(shù)字化工具加速產(chǎn)品設(shè)計，開發(fā)效率提高30%。

工藝流程優(yōu)化，主要是應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析功能，深入了解歷史工藝流程數(shù)據(jù)，找出工藝步驟和投入之間的模式和關(guān)系，對過去彼此孤立的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總和分析，評估和改進(jìn)當(dāng)前操作工藝流程。例如一家排名前五強的生物藥品制造商廣泛收集與工藝步驟和使用材料相關(guān)的數(shù)據(jù)，應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，來確定不同工藝參數(shù)之間的相關(guān)性，以及參數(shù)對產(chǎn)量的影響，最終確定影響最大的9種參數(shù)，針對與這9種參數(shù)相關(guān)的工藝流程做出調(diào)整，從而把疫苗產(chǎn)量增加了50%以上。

供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景

供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用主要體現(xiàn)在供應(yīng)鏈優(yōu)化，即通過全產(chǎn)業(yè)鏈的信息整合，使整個生產(chǎn)系統(tǒng)達(dá)到協(xié)同優(yōu)化，讓生產(chǎn)系統(tǒng)更加動態(tài)靈活，進(jìn)一步提高生產(chǎn)效率和降低生產(chǎn)成本。主要應(yīng)用有供應(yīng)鏈配送體系優(yōu)化和用戶需求快速響應(yīng)。

供應(yīng)鏈配送體系優(yōu)化，主要是通過RFID等產(chǎn)品電子標(biāo)識技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)獲得供應(yīng)商、庫存、物流、生產(chǎn)、銷售等完整產(chǎn)品供應(yīng)鏈的大數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定采購物料數(shù)量、運送時間等，實現(xiàn)供應(yīng)鏈優(yōu)化。如海爾公司供應(yīng)鏈體系很完善，它以市場鏈為紐帶，以訂單信息流為中心，帶動物流和資金流的運動，整合全球供應(yīng)鏈資源和全球用戶資源。在海爾供應(yīng)鏈的各個環(huán)節(jié)，客戶數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、供應(yīng)商數(shù)據(jù)被匯總到供應(yīng)鏈體系中，通過供應(yīng)鏈上的大數(shù)據(jù)采集和分析，海爾公司能夠持續(xù)進(jìn)行供應(yīng)鏈改進(jìn)和優(yōu)化，保證了海爾對客戶的敏捷響應(yīng)。

用戶需求快速響應(yīng)。即利用先進(jìn)數(shù)據(jù)分析和預(yù)測工具，對實時需求預(yù)測與分析,增強商業(yè)運營及用戶體驗。例如，電子商務(wù)企業(yè)京東商城，通過大數(shù)據(jù)提前分析和預(yù)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。

生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景

在制造環(huán)節(jié)，工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用主要有智能生產(chǎn)、生產(chǎn)流程優(yōu)化、設(shè)備預(yù)測維護(hù)、生產(chǎn)計劃與排程、能源消耗管控和個性化定制等應(yīng)用。

智能生產(chǎn)。就是生產(chǎn)線、生產(chǎn)設(shè)備都將配備傳感器，抓取數(shù)據(jù)，然后經(jīng)過無線通信連接互聯(lián)網(wǎng)，傳輸數(shù)據(jù)，對生產(chǎn)本身進(jìn)行實時監(jiān)控。而生產(chǎn)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)同樣經(jīng)過快速處理、傳遞，反饋至生產(chǎn)過程中，將工廠升級成為可以被管理和被自適應(yīng)調(diào)整的智能網(wǎng)絡(luò)，使得工業(yè)控制和管理最優(yōu)化，對有限資源進(jìn)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(chǎn)過程能夠高效地進(jìn)行。

生產(chǎn)流程優(yōu)化。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，對工業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)過程建立虛擬模型，仿真并優(yōu)化生產(chǎn)流程，當(dāng)所有流程和績效數(shù)據(jù)都能在系統(tǒng)中重建時，這種透明度將有助于制造商改進(jìn)其生產(chǎn)流程。

設(shè)備預(yù)測維護(hù)。建立大數(shù)據(jù)平臺，從現(xiàn)場設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)和實時數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中獲取軸承振動、溫度、壓力、流量等數(shù)據(jù)。通過構(gòu)建基于規(guī)則的故障診斷、基于案例的故障診斷、設(shè)備狀態(tài)劣化趨勢預(yù)測、部件剩余壽命預(yù)測等模型，通過數(shù)據(jù)分析進(jìn)行設(shè)備故障預(yù)測與診斷。如燕山石化建立星環(huán)大數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)了對數(shù)據(jù)的實時分析計算，使設(shè)備故障診斷和趨勢預(yù)測等功能的延遲控制在5秒之內(nèi)；利用大數(shù)據(jù)分析自動生成的檢修維護(hù)計劃，保證了設(shè)備維護(hù)更有針對性，減少了“過修”和“失修”現(xiàn)象，節(jié)省成本。

生產(chǎn)計劃與排程。收集客戶訂單、生產(chǎn)線、人員等數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)現(xiàn)歷史預(yù)測與實際的偏差概率，考慮產(chǎn)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(yù)計劃排產(chǎn)，并監(jiān)控計劃與現(xiàn)場實際的偏差，動態(tài)的調(diào)整計劃排產(chǎn)。

能源消耗管控、延長設(shè)備壽命。通過對企業(yè)生產(chǎn)線各關(guān)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(chǎn)線、關(guān)鍵環(huán)節(jié)能耗等相關(guān)數(shù)據(jù)，建立能耗仿真模型，進(jìn)行多維度能耗模型仿真預(yù)測分析，獲得生產(chǎn)線各環(huán)節(jié)的節(jié)能空間數(shù)據(jù)，協(xié)同操作智能優(yōu)化負(fù)荷與能耗平衡，從而實現(xiàn)整體生產(chǎn)線柔性節(jié)能降耗減排；及時發(fā)現(xiàn)能耗的異?；蚍逯登闆r，實現(xiàn)生產(chǎn)過程中的能源消耗實時優(yōu)化。風(fēng)力渦輪機制造商Vestas對天氣數(shù)據(jù)及渦輪儀表數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉分析,并對風(fēng)力渦輪機布局進(jìn)行改善，由此增加了風(fēng)力渦輪機的電力輸出水平并延長了服務(wù)壽命；魯南化工有限公司將多年積累的氣化爐運行數(shù)據(jù)，包括近十幾年的所有極差操作、最好操作、容易出事故的各種數(shù)據(jù)用于培訓(xùn)操作人員，使多噴嘴氣化裝置實現(xiàn)單爐年運行開工率達(dá)到97%以上。

個性化定制。采集客戶個性化需求數(shù)據(jù)、工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)、外部環(huán)境數(shù)據(jù)等信息，建立個性化產(chǎn)品模型，將產(chǎn)品信息傳遞給智能設(shè)備，進(jìn)行設(shè)備調(diào)整、原材料準(zhǔn)備，生產(chǎn)出符合個性化需求的定制產(chǎn)品。如紅領(lǐng)集團通過建立西服個性化定制平臺，將成衣的各種款式和設(shè)計都數(shù)字化，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，對物料數(shù)據(jù)整合管理，實現(xiàn)了里料、縫線、袖口的自動搭配，工廠3000人，每天可以一款一件不重樣地定制西裝1200套。

營銷與服務(wù)環(huán)節(jié)工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景

在市場營銷環(huán)節(jié)，利用大數(shù)據(jù)挖掘用戶需求和市場趨勢，找到機會產(chǎn)品，進(jìn)行生產(chǎn)指導(dǎo)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(xué)的商品生產(chǎn)方案分析系統(tǒng)，結(jié)合用戶需求與產(chǎn)品生產(chǎn)，形成滿足消費者預(yù)期的各品類生產(chǎn)方案等。如我國海爾集團利用SCRM會員大數(shù)據(jù)平臺，提取數(shù)以萬計用戶數(shù)據(jù)，通過“l(fā)ook-like”模型將用戶分類，然后結(jié)合智能語義分析工具，分析客戶需求，優(yōu)化用戶體驗。

在產(chǎn)品售出服務(wù)環(huán)節(jié)，工業(yè)數(shù)據(jù)推動企業(yè)創(chuàng)新服務(wù)模式，從被動服務(wù)、定期服務(wù)發(fā)展成為主動服務(wù)、實時服務(wù)。通過搭建企業(yè)產(chǎn)品數(shù)據(jù)平臺，圍繞智能裝備、智能家居、可穿戴設(shè)備、智能聯(lián)網(wǎng)汽車等多類智能產(chǎn)品，采集產(chǎn)品數(shù)據(jù)，建立產(chǎn)品性能預(yù)測分析模型，提供智能產(chǎn)品服務(wù)。例如GE能源監(jiān)測和診斷（M&D）中心，收集全球50多個國家上千臺GE燃?xì)廨啓C的數(shù)據(jù)，每天就能為客戶收集10G的數(shù)據(jù)，通過分析來自系統(tǒng)內(nèi)的傳感器振動和溫度信號的恒定大數(shù)據(jù)流，這些大數(shù)據(jù)分析將為GE公司對燃?xì)廨啓C故障診斷和預(yù)警提供支撐；固特異輪胎跟IMS合作推出了FuelMax產(chǎn)品就利用分析輪胎壓力提醒用戶如何保養(yǎng)輪胎更加省油，每年可以給一輛集裝箱客車節(jié)省3000美元的油耗。

結(jié)束語

工業(yè)大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的應(yīng)用為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級開辟了新的途徑。對工業(yè)大數(shù)據(jù)在制造業(yè)生產(chǎn)過程中的應(yīng)用場景及應(yīng)用的深入探討，將有利于更好地發(fā)揮其助力作用。