摘要
推動智能制造的并不是大數據本身，而是大數據的分析技術。大數據給了我們一個看世界的新角度，成為創(chuàng)新驅動核心動力的來源。我們要從設備智能管理、工業(yè)大數據入手分析，駕馭工業(yè)物聯(lián)網的三駕馬車，在智能制造的轉型升級中，實現(xiàn)重生，實現(xiàn)制造強國之夢。
中國的制造業(yè)在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”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+”和“供給側改革”等多項措施，“智能制造”被定位為中國制造的主攻方向。
大數據是智能制造核心驅動力
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，即數字化轉型是智能制造實現(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技術趨勢的融合。例如物聯(lián)網、信息物理系統(tǒng)技術(CPS)、工業(yè)物聯(lián)網、移動技術、人工智能、云計算、虛擬／增強現(xiàn)實（VR／AR）、大數據分析等。數字化轉型不僅僅意味著企業(yè)簡單的數字化，而是把數字作為智能制造的核心驅動力，需要利用數據去整合產業(yè)鏈和價值鏈。
數據基本分為兩類，一類是人類軌跡產生的數據，另一類是機器自動產生的數據。這兩類數據構成了我們今天的大數據多結構化數據源。自工業(yè)4.0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據。隨著時間的推移，數據在制造業(yè)分析的需求將越來越大。然而在過去的250年間，利用數據的根本動因并沒有改變，但數據的復雜性增強，將數據轉化為情報的能力將有越來越大的需求。
對于數字化轉型的其他方面而言，2012年高德納給出的大數據定義里面，特別強調大數據是多樣化信息資產，大數據不僅要關注實際數據量的多少，而且最重要的是關注大數據的處理方法，讓數據產生巨大的創(chuàng)新價值。數據量大還是量小本身并不是判斷大數據價值的核心指標，而數據的實時性和多元性應該對大數據的定義和價值更具直接的影響。
如果不投資大數據及大數據分析，從中獲得信息，智能制造所追求的卓越運營將功虧一簣。如果通過利用大數據、預測性分析及云技術衡量產品性能只為了解客戶需求，這意味著你正在失去數字化轉型最大的價值。在工業(yè)大數據的領域里，我們除了要繼續(xù)關心“人為數據或與人相關的數據”，更多的要關注“機器數據或工業(yè)數據”與人的行為數據的融合。
大數據以及工業(yè)大數據的特性
數據本身不會為你帶來價值，數據的技術也不會讓我們的制造業(yè)更先進，數據必須轉成信息后才會對產業(yè)產生價值。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)有著大量的數據，從內部而言，積累了大量的內源數據，包括運維、管理、流程、質量等。而在互聯(lián)網時代，外源數據更多，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)不缺數據，問題在于數據質量低下，采集手段不科學。造成的現(xiàn)象是數據豐富但信息貧乏。目前表現(xiàn)出兩大問題：第一是數據的有效利用率很低；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據本身，而是大數據的分析技術。工業(yè)大數據給了我們一個看世界的新角度。通過360度全景的數字視角，可能給我們帶來新的優(yōu)勢，這就是它成為創(chuàng)新驅動核心動力的來源。
在智能制造的工業(yè)大數據中，數據類型多樣性是大數據的重要屬性。大量的數據不是大數據，單一的數據類型也不足以構成大數據。人們一直設法收集并弄清楚不斷變化的數據類型。在制造業(yè)中，大數據分析需要利用通用的數據模型，將庫存記錄、交易記錄和財務交易記錄等結構性商業(yè)系統(tǒng)數據與預警、流程參數和質量事件、社交媒體或其他協(xié)作平臺獲得的文本信息、圖像數據、地理或地質信息等非結構性操作系統(tǒng)數據以及供應商、公共網絡數據結合起來，進而通過先進的分析工具發(fā)現(xiàn)新的洞見。
大數據與智能制造的關系
制造企業(yè)在力求降低生產過程中的浪費，提高制造工業(yè)環(huán)保與安全水平，根據生產狀況實現(xiàn)系統(tǒng)自我調整、實現(xiàn)自適應，以及全面服務個性化需求的過程中，都會實時產生大量數據。
利用大數據工具，通過數據分析和挖掘，我們可以了解問題產生的過程、造成的影響和解決的方式，找到創(chuàng)造附加價值的新形式。利用大數據的工具和思維，幫助制造業(yè)實現(xiàn)商業(yè)模式的轉變，改造和提升客戶體驗，完善內部操作流程，或許是最佳途徑之一。
