【工業大資料】一文帶你讀懂《工業大資料白皮書》
來源：工信部、工業網際網路城市
物聯網智庫 整理髮布
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工業大資料參考框架，包括應用範圍、典型運營模式、資料架構、技術架和平臺參考等。
工業大資料是指在工業領域中，圍繞典型智慧製造模式，從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發、設計、工藝、製造、採購、供應、庫存、發貨和交付、售後服務、運維、報廢或回收再製造等整個產品全生命週期各個環節所產生的各類資料及相關技術和應用的總稱。
工業大資料的主要來源有三類：
生產經營相關業務資料：來自傳統企業資訊化範圍，被收集儲存在企業資訊系統內部。此類資料是工業領域傳統的資料資產，正在逐步擴大範圍
裝置物聯資料：工業生產裝置和目標產品在物聯網執行模式下，實時產生收集的涵蓋操作和執行情況、工況狀態、環境引數等體現裝置和產品執行狀態的資料，這是工業大資料新的、增長最快的來源
外部資料：與工業企業生產活動和產品相關的企業外部網際網路來源資料
工業大資料的地位
在智慧製造標準體系中的定位
工業大資料位於智慧製造標準體系結構圖的關鍵技術標準的左側，屬於智慧製造標準體系五大關鍵技術之一。
與大資料技術的關係
工業領域的資料累積到一定量級，超出了傳統技術的處理能力，就需要藉助大資料技術、方法來提升處理能力和效率，大資料技術為工業大資料提供了技術和管理的支撐。
工業大資料可以借鑑大資料的分析流程及技術，實現工業資料採集、處理、儲存、分析、視覺化。工業製造過程中需要高質量的工業大資料，可以借鑑大資料的治理機制對工業資料資產進行有效治理。
與工業軟體和工業雲的關係
工業軟體承載著工業大資料採集和處理的任務，是工業資料的重要產生來源，工業軟體支撐實現工業大資料的系統整合和資訊貫通。
工業大資料技術與工業軟體結合，加強了工業軟體分析與計算能力，提升場景視覺化程度，實現對使用者行為和市場需求的預測和判斷。
主要國家戰略部署
美國先進製造業戰略
2012年2月，美國發布了《先進製造業國家戰略計劃》報告，將促進先進製造業發展提高到了國家戰略層面。從投資、勞動力和創新等方面提出了促進美國先進製造業發展的三大原則、五大目標及相應的對策措施。
2014年，美國白宮釋出《2014年全球大資料白皮書》，指出美國大型企業在投資大資料科技方面的關鍵驅動因素：分析運營和交易資料的能力、洞察客戶線上消費的行為、以向市場提供新的高度複雜的產品、對組織中的機器和裝置進行更加深入的感知。
德國工業4.0戰略
2015年4月，德國提出來“工業4.0”戰略。強調通過資訊網路與工業生產系統的充分融合，使產品與生產裝置之間、工廠內部縱向之間、工廠與工廠之間，都能通過CPS（物理資訊系統）聯結為一個整體，從而實現生產的智慧化，提升製造業的靈活性和工程效率。
法國新工業戰略
2015年，法國推出“新工業法國戰略”，總體佈局為“一個核心，九大支點”。一個核心即“未來工業”，主要內容是實現工業生產向數字化、智慧化轉型。九大支點，包括新資源開發、可持續發展城市、環保汽車、網路技術、大資料技術、新型醫藥等。
2015年5月，法國經濟、工業與就業部又公佈了未來工業計劃，該計劃將在“新工業戰略”的第二階段中扮演核心角色，主要目標是建立更為互聯互通、更具有競爭力的法國工業，旨在使工業工具更加現代化，實現經濟增長模式轉變。
中國製造2025戰略
2015年5月，國務院正式印發《中國製造2025》規劃。規劃中提出將重點推動資訊化與工業深度融合，把智慧製造作為兩化深度融合的主攻方向，著力發展智慧裝備和智慧產品，推進生產過程智慧化，培育新型生產方式。
同年12月，工信部、國標委聯合釋出《國家智慧製造標準體系建設指南(2015年版)》。為推動智慧工廠的建設，國務院又釋出了《促進大資料發展行動綱要》，建立面向不同行業、不同環節的工業大資料資源聚合和分析應用平臺。
工業大資料應用熱點
工業大資料探勘和分析的結果可廣泛應用於企業研發設計、複雜生產過程、產品需求預測、工業供應鏈優化和工業綠色發展等各個環節。
在設計領域的應用
工業設計大資料主要用於提高研發人員的研發創新能力、研發效率和質量，支援協同設計，具體體現為以下幾個方面：
（1）基於模型和模擬的研發設計
基於模型的研發設計。在數字化技術環境下的產品設計開發，從概念設計就以數字化模型為載體，不受到時間和空間等因素的限制對產品模型修改和完善，然後將最終方案的資料通過生產裝置進行產品製作。
基於模擬的設計。通過數字化模型的顯示、模擬、快速成型、虛擬現實互動，可及早發現設計缺陷，優化產品，克服以往多種缺點。虛擬模擬技術還在不斷提高系統的智慧型，逐步解決產品創新設計中的不確定性與模糊性。
（2）基於產品生命週期的設計
運用大資料相關技術，實現高度有序化的方式展示產品生命週期設計大資料的關係，方便地整合員工在設計中產方便地整合員工在設計中產生的新知識，使產品設計大資料得進一步豐富。
（3）融合消費者反饋的設計
利用工業資料平臺獲取消費者、市場等各維度的資料資訊，達到生產者和消費者之間“資訊粘性”的效果，利用這些關聯資料資訊，通過大資料探勘分析技術，實現客戶全面洞察，改進、創新設計產品的功能和款式。
在複雜生產過程優化的應用
（1）工業物聯網生產線
在生產工藝改進方面，在生產過程中使用這些大資料，就能分析整個生產流程，有助於製造商改進其生產流程。在能耗分析方面，在裝置生產過程中利用感測器集中監控所有的生產流程，優化能源的消耗。
通過諸如AGV小車、智慧分揀配對系統、智慧吊掛系統與智慧分揀送料系統的匯入等，加快整個製造流程的物料迴圈，通過智慧摘掛系統、訊號識別系統、智慧取料系統、智慧裝配、智慧定製等系統的匯入實現整個製造流程的自動化。
（2）生產質量控制
利用工業大資料技術，挖掘產品質量特性與關鍵工藝引數之間的關聯規則，抽取過程質量控制知識，為線上工序質量控制、工藝引數優化提供指導性意見。
（3）生產計劃與排程
大資料給予企業更詳細的資料資訊，發現歷史預測與實際的偏差概率，通過資料的關聯分析及監控，企業能更準確地制定計劃。
在產品需求預測中的應用
在產品開發方面，分析當前需求變化和組合形式，通過消費人群的關注點進行產品功能、效能的調整，設計製造更加符合核心需要的新產品，針對每一個群體策劃並推送針對性的營銷。
在工業供應鏈優化中的應用
供應鏈環節工業大資料的應用主要體現在供應鏈優化，即通過全產業鏈的資訊整合，使整個生產系統達到協同優化，讓生產系統更加動態靈活，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化和使用者需求快速響應。
在工業綠色發展中的應用
新一代資訊科技通過對產品的配方、工藝及原材料採購、生產製造、倉儲、運輸、使用、大修和報廢的全過程進行監控和管理，以資料採集為前端，資料分析和挖掘為服務，為製造企業實現綠色製造提供有力保障。
工業大資料參考框架
工業大資料參考架構以工業過程的業務需求為導向，基於工業系統的業務架構，規劃工業大資料的資料、技術和應用（平臺）架構，以搭建面向多業務領域、貫通多組織和應用層次的工業大資料IT架構。
資料參考架構
工業大資料應用的目標是構建覆蓋工業全流程、全環節和產品全生命週期的資料鏈，工業大資料在實際應用當中涉及到的主要環節：資料來源、資料收集與整合、資料處理與資料管理、典型應用場景等四個層次。
技術參考架構
工業大資料技術架構共有五個部分，分別為資料採集層、資料儲存與整合層、資料建模層、資料處理層、資料互動應用層。
平臺參考架構
工業大資料平臺涵蓋了IT網路架構和雲端計算基礎架構等基礎設施，專家庫、知識庫、業務需求庫等資源，及安全、隱私等管理功能。此外，還包含關聯工業大資料實際應用的三方面角色，即資料提供方、資料服務消費方、資料服務合作方。
應用案例
人工智慧賽博物理作業系統
AI-CPS OS
“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧）分支用來的今天，企業領導者必須瞭解如何將“技術”全面滲入整個公司、產品等“商業”場景中，利用AI-CPS OS形成數字化+智慧化力量，實現行業的重新佈局、企業的重新構建和自我的煥然新生。
AI-CPS OS的真正價值並不來自構成技術或功能，而是要以一種傳遞獨特競爭優勢的方式將自動化+資訊化、智造+產品+服務和資料+分析一體化，這種整合方式能夠釋放新的業務和運營模式。如果不能實現跨功能的更大規模融合，沒有顛覆現狀的意願，這些將不可能實現。
領導者無法依靠某種單一戰略方法來應對多維度的數字化變革。面對新一代技術+商業作業系統AI-CPS OS顛覆性的數字化+智慧化力量，領導者必須在行業、企業與個人這三個層面都保持領先地位：
重新行業佈局：你的世界觀要怎樣改變才算足夠？你必須對行業典範進行怎樣的反思？
重新構建企業：你的企業需要做出什麼樣的變化？你準備如何重新定義你的公司？
重新打造自己：你需要成為怎樣的人？要重塑自己並在數字化+智慧化時代保有領先地位，你必須如何去做？
AI-CPS OS是數字化智慧化創新平臺，設計思路是將大資料、物聯網、區塊鏈和人工智慧等無縫整合在雲端，可以幫助企業將創新成果融入自身業務體系，實現各個前沿技術在雲端的優勢協同。AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量與行業、企業及個人三個層面的交叉，形成了領導力模式，使數字化融入到領導者所在企業與領導方式的核心位置：
精細：這種力量能夠使人在更加真實、細緻的層面觀察與感知現實世界和數字化世界正在發生的一切，進而理解和更加精細地進行產品個性化控制、微觀業務場景事件和結果控制。
智慧：模型隨著時間（資料）的變化而變化，整個系統就具備了智慧（自學習）的能力。
高效：企業需要建立實時或者準實時的資料採集傳輸、模型預測和響應決策能力，這樣智慧就從批量性、階段性的行為變成一個可以實時觸達的行為。
不確定性：數字化變更顛覆和改變了領導者曾經仰仗的思維方式、結構和實踐經驗，其結果就是形成了複合不確定性這種顛覆性力量。主要的不確定性蘊含於三個領域：技術、文化、制度。
邊界模糊：數字世界與現實世界的不斷融合成CPS不僅讓人們所知行業的核心產品、經濟學定理和可能性都產生了變化，還模糊了不同行業間的界限。這種效應正在向生態系統、企業、客戶、產品快速蔓延。
AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量通過三個方式激發經濟增長：
創造虛擬勞動力，承擔需要適應性和敏捷性的複雜任務，即“智慧自動化”，以區別於傳統的自動化解決方案；
對現有勞動力和實物資產進行有利的補充和提升，提高資本效率；
人工智慧的普及，將推動多行業的相關創新，開闢嶄新的經濟增長空間。
給決策制定者和商業領袖的建議：
超越自動化，開啟新創新模式：利用具有自主學習和自我控制能力的動態機器智慧，為企業創造新商機；
迎接新一代資訊科技，迎接人工智慧：無縫整合人類智慧與機器智慧，重新
評估未來的知識和技能型別；
制定道德規範：切實為人工智慧生態系統制定道德準則，並在智慧機器的開
發過程中確定更加明晰的標準和最佳實踐；
重視再分配效應：對人工智慧可能帶來的衝擊做好準備，制定戰略幫助面臨
較高失業風險的人群；
開發數字化+智慧化企業所需新能力：員工團隊需要積極掌握判斷、溝通及想象力和創造力等人類所特有的重要能力。對於中國企業來說，創造兼具包容性和多樣性的文化也非常重要。
子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《論語·子路》雲端計算、大資料、物聯網、區塊鏈和 人工智慧，像君子一般融合，一起體現科技就是生產力。
如果說上一次哥倫布地理大發現，拓展的是人類的物理空間。那麼這一次地理大發現，拓展的就是人們的數字空間。在數學空間，建立新的商業文明，從而發現新的創富模式，為人類社會帶來新的財富空間。雲端計算，大資料、物聯網和區塊鏈，是進入這個數字空間的船，而人工智慧就是那船上的帆，哥倫布之帆！
新一代技術+商業的人工智慧賽博物理作業系統AI-CPS OS作為新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，並創造新的強大引擎。重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從巨集觀到微觀各領域的智慧化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。
產業智慧官 AI-CPS
用“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧），在場景中構建狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升的認知計算和機器智慧；實現產業轉型升級、DT驅動業務、價值創新創造的產業互聯生態鏈。
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新技術：“雲端計算”、“大資料”、“物聯網”、“區塊鏈”、“人工智慧”；新產業：“智慧製造”、“智慧農業”、“智慧金融”、“智慧零售”、“智慧城市”、“智慧駕駛”；新模式：“財富空間”、“資料科學家”、“賽博物理”、“供應鏈金融”。
官方網站：AI-CPS.NET
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