大數據領域代表性的研究者維克托?邁爾?舍恩伯格和庫克耶在《大數據時代：生活、工作、思維的大變革》一書中指出，大數據不僅是人們獲得新的認知、創造新的價值的源泉，大數據還是改變市場、組織機構以及政府與公民關系的方法。

其具有海量的數據規模（volume）、快速的數據流轉（velocity）、多樣的數據類型（variety）巨大的數據價值（value）的“4V”特點。

要形成對“質”的認識和轉變，就需要由量的分析實現上升到分析模型的高度，為企業在生產和管理的飛躍打下底層基礎。

工業大數據——全景再造企業生產底層架構

所謂工業大數據就是指：在工業領域相關信息化應用中所產生的為決策問題服務的大數據集、大數據技術和大數據應用的總稱。

工業大數據來源于產品全生命周期的各個環節，從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發、設計、工藝、制造、采購、供應、庫存、發貨和交付、售后服務、運維、報廢或回收再制造都會產生數據。

如慧都工業大數據分析平臺就是使用產品全生命周期產生的數據，采用從數據采集、數據準備、數據建模、可視化分析的端到端解決方案 ，為工業企業實現智能營銷、生產排程、能耗優化、質量優化、生產制造BI和智能設備運維等業務解決方案。

產品全生命周期

此外，來源于外界的各類宏觀政策、市場需求、供應鏈上下游數據則從另一維度上為工業大數據續航，為企業平穩運行提供屏障。

工業大數據可運用于智能裝備、服務性制造與跨行業融合，其基本邏輯是從“流程驅動”到“數據驅動”。

以傳統企業的生產流程為例，走完“需求管理—物料平衡—生產計劃—訂單管理—接收工單—生產控制—數據采集—生產監控—設備狀態監控——接收生產報工數據”這一完整的生產管理流程時，需對每一個環節進行“梳理”：

• 首先需采用PLC、PDA、工控機等設備進行物聯網采集；

• 其次再利用數據服務器作數據分析；

• 最后通過Storm、Spark等算法進行分析和可視化處理，為監管者提供參考和反饋。

在流程外環，通常還配有一個統一的大數據存儲平臺（Elasticsearch）來集中存儲、處理和運算這些寶貴資料，其中數Cloudera最為有名。

行業巨擘——抓緊大數據紅利為自身加碼

黨的十九大報告指出：要加快發展先進制造業，推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟的深度融合，為后者進行一場“供給側改革”，優化產能效益。而基于大數據與人工智能的產品升級是全球制造業發展的必由之路。

通用電氣（GE）早在2013年就推出了全球首個工業互聯網平臺產品Predix，吸引2.4萬名開發者參與到平臺的開發之中。

以打通工業流程各環節數據、建立統一數據體系為目標的Predix，一開始便在全球建立了4個云計算中心，每天監測分析來自全球1000萬個傳感器中數據。

在2019 EmTechChina全球新興科技峰會上，GE全球副總裁Colin Parris表示：已為GE Digital獨立部門投入12億美元的初始資金，這將確保業務更加集中，并以現有工業客戶群為基礎，為資產密集型行業提供軟件服務。

4月初，西門子高調宣布：其基于云的開放式物聯網操作系統——MindSphere將牽手阿里云，正式進入中國。

該系統利用一系列連接技術，數據分析和可視化技術，提高企業對工廠和生產績效的洞察力，企業能夠借此加速數字化轉型進程。

正如慧都工業大數據解決方案就是為實現企業數字化變革，提供從數據采集、數據準備、數據建模、可視化分析的端到端解決方案 。這預示著機遇之門的開啟，而中國也將與各國一同以互利互贏的方式邁向美好的數字化未來。

總結

作為工業4.0和中國制造2025的核心，工業大數據是驅動業務創新，提升產品質量、降低研制成本、加快上市周期的不二之選。而盤活存量數據、用好增量數據也是企業在推動自身轉型升級問題上的“題中之義”。

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