上個(gè)世紀(jì)九十年代，科學(xué)家們?cè)谶M(jìn)行氣象地圖分析、大物理仿真計(jì)算、基因圖譜分析等基礎(chǔ)科學(xué)研究時(shí)提出了“大數(shù)據(jù)”這個(gè)概念。進(jìn)入21世紀(jì)，互聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)蓬勃發(fā)展，大數(shù)據(jù)成為這些新一代信息技術(shù)發(fā)展的必然產(chǎn)物。大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)類型復(fù)雜、數(shù)據(jù)處理實(shí)時(shí)性要求高等特點(diǎn)，大數(shù)據(jù)分析在互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用產(chǎn)生了巨大的商業(yè)價(jià)值，得到世界各國的高度重視。全球著名戰(zhàn)略咨詢公司麥肯錫認(rèn)為，大數(shù)據(jù)是創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)和生產(chǎn)力的下一個(gè)領(lǐng)域。

工業(yè)大數(shù)據(jù)也是一個(gè)全新的概念，從字面上理解，工業(yè)大數(shù)據(jù)是指在工業(yè)領(lǐng)域信息化應(yīng)用中所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)。隨著信息化與工業(yè)化的深度融合，信息技術(shù)滲透到了工業(yè)企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)，條形碼、二維碼、RFID、工業(yè)傳感器、工業(yè)自動(dòng)控制系統(tǒng)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技術(shù)在工業(yè)企業(yè)中得到廣泛應(yīng)用，尤其是互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，工業(yè)企業(yè)也進(jìn)入了互聯(lián)網(wǎng)工業(yè)的新的發(fā)展階段，工業(yè)企業(yè)所擁有的數(shù)據(jù)也日益豐富。工業(yè)企業(yè)中生產(chǎn)線處于高速運(yùn)轉(zhuǎn)，由工業(yè)設(shè)備所產(chǎn)生、采集和處理的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)大于企業(yè)中計(jì)算機(jī)和人工產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)類型看也多是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，生產(chǎn)線的高速運(yùn)轉(zhuǎn)則對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求也更高。因此，工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用所面臨的問題和挑戰(zhàn)并不比互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用少，某些情況下甚至更為復(fù)雜。

工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用將帶來工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新和變革的新時(shí)代。通過互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)等帶來的低成本感知、高速移動(dòng)連接、分布式計(jì)算和高級(jí)分析，信息技術(shù)和全球工業(yè)系統(tǒng)正在深入融合，給全球工業(yè)帶來深刻的變革，創(chuàng)新企業(yè)的研發(fā)、生產(chǎn)、運(yùn)營、營銷和管理方式。這些創(chuàng)新不同行業(yè)的工業(yè)企業(yè)帶來了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工業(yè)大數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用包括產(chǎn)品創(chuàng)新、產(chǎn)品故障診斷與預(yù)測(cè)、工業(yè)生產(chǎn)線物聯(lián)網(wǎng)分析、工業(yè)企業(yè)供應(yīng)鏈優(yōu)化和產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷等各個(gè)方面。

首先看產(chǎn)品創(chuàng)新的應(yīng)用?？蛻襞c工業(yè)企業(yè)之間的交互和交易行為將產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，挖掘和分析這些客戶動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，能夠幫助客戶參與到產(chǎn)品的需求分析和產(chǎn)品設(shè)計(jì)等創(chuàng)新活動(dòng)中，為產(chǎn)品創(chuàng)新作出貢獻(xiàn)。福特公司是這方面的表率，他們將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用到了福特?？怂闺妱?dòng)車的產(chǎn)品創(chuàng)新和優(yōu)化中，這款車成為了一款名副其實(shí)的“大數(shù)據(jù)電動(dòng)車”。第一代福特?？怂闺妱?dòng)車在駕駛和停車時(shí)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。在行駛中，司機(jī)持續(xù)地更新車輛的加速度、剎車、電池充電和位置信息。這對(duì)于司機(jī)很有用，但數(shù)據(jù)也傳回福特工程師那里，以了解客戶的駕駛習(xí)慣，包括如何、何時(shí)以及何處充電。即使車輛處于靜止?fàn)顟B(tài)，它也會(huì)持續(xù)將車輛胎壓和電池系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳送給最近的智能電話。這種以客戶為中心的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景具有多方面的好處，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了寶貴的新型產(chǎn)品創(chuàng)新和協(xié)作方式。司機(jī)獲得有用的最新信息，而位于底特律的工程師匯總關(guān)于駕駛行為的信息，以了解客戶，制訂產(chǎn)品改進(jìn)計(jì)劃，并實(shí)施新產(chǎn)品創(chuàng)新。而且，電力公司和其他第三方供應(yīng)商也可以分析數(shù)百萬英里的駕駛數(shù)據(jù)，以決定在何處建立新的充電站，以及如何防止脆弱的電網(wǎng)超負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)。

工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基石

第二個(gè)典型應(yīng)用是產(chǎn)品故障診斷與預(yù)測(cè)，這可以被用于產(chǎn)品售后服務(wù)與產(chǎn)品改進(jìn)。無所不在的傳感器、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的引入使得產(chǎn)品故障實(shí)時(shí)診斷變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，大數(shù)據(jù)應(yīng)用、建模與仿真技術(shù)則使得預(yù)測(cè)動(dòng)態(tài)性成為可能。在馬航MH370失聯(lián)客機(jī)搜尋過程中，波音公司獲取的發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)對(duì)于確定飛機(jī)的失聯(lián)路徑起到了關(guān)鍵作用。我們就拿波音公司飛機(jī)系統(tǒng)作為案例，看看大數(shù)據(jù)應(yīng)用在產(chǎn)品故障診斷中如何發(fā)揮作用。在波音的飛機(jī)上，發(fā)動(dòng)機(jī)、燃油系統(tǒng)、液壓和電力系統(tǒng)等數(shù)以百計(jì)的變量組成了在航狀態(tài)，這些數(shù)據(jù)不到幾微秒就被測(cè)量和發(fā)送一次。以波音737為例，發(fā)動(dòng)機(jī)在飛行中每30分鐘就能產(chǎn)生10 TB數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅僅是未來某個(gè)時(shí)間點(diǎn)能夠分析的工程遙測(cè)數(shù)據(jù)，而且還促進(jìn)了實(shí)時(shí)自適應(yīng)控制、燃油使用、零件故障預(yù)測(cè)和飛行員通報(bào)，能有效實(shí)現(xiàn)故障診斷和預(yù)測(cè)。再看一個(gè)通用電氣（GE）的例子，位于美國亞特蘭大的GE能源監(jiān)測(cè)和診斷（M&D）中心，收集全球50多個(gè)國家上千臺(tái)GE燃?xì)廨啓C(jī)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(dòng)和溫度信號(hào)的恒定大數(shù)據(jù)流，這些大數(shù)據(jù)分析將為GE公司對(duì)燃?xì)廨啓C(jī)故障診斷和預(yù)警提供支撐。風(fēng)力渦輪機(jī)制造商Vestas也通過對(duì)天氣數(shù)據(jù)及期渦輪儀表數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉分析，從而對(duì)風(fēng)力渦輪機(jī)布局進(jìn)行改善，由此增加了風(fēng)力渦輪機(jī)的電力輸出水平并延長了服務(wù)壽命。

工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基石

(原圖引自： http://promote.caixin.com/upload/GE_Whitepaper_CN.pdf )

第三個(gè)典型應(yīng)用是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)生產(chǎn)線的大數(shù)據(jù)應(yīng)用?，F(xiàn)代化工業(yè)制造生產(chǎn)線安裝有數(shù)以千計(jì)的小型傳感器，來探測(cè)溫度、壓力、熱能、振動(dòng)和噪聲。因?yàn)槊扛魩酌刖褪占淮螖?shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)很多形式的分析，包括設(shè)備診斷、用電量分析、能耗分析、質(zhì)量事故分析（包括違反生產(chǎn)規(guī)定、零部件故障）等。首先，在生產(chǎn)工藝改進(jìn)方面，在生產(chǎn)過程中使用這些大數(shù)據(jù)，就能分析整個(gè)生產(chǎn)流程，了解每個(gè)環(huán)節(jié)是如何執(zhí)行的。一旦有某個(gè)流程偏離了標(biāo)準(zhǔn)工藝，就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)報(bào)警信號(hào)，能更快速地發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤或者瓶頸所在，也就能更容易解決問題。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，還可以對(duì)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(shí)，這種透明度將有助于制造商改進(jìn)其生產(chǎn)流程。再如，在能耗分析方面，在設(shè)備生產(chǎn)過程中利用傳感器集中監(jiān)控所有的生產(chǎn)流程，能夠發(fā)現(xiàn)能耗的異?；蚍逯登樾?，由此便可在生產(chǎn)過程中優(yōu)化能源的消耗，對(duì)所有流程進(jìn)行分析將會(huì)大大降低能耗。

工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基石

第四個(gè)典型應(yīng)用是工業(yè)供應(yīng)鏈的分析和優(yōu)化。當(dāng)前，大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)是很多電子商務(wù)企業(yè)提升供應(yīng)鏈競(jìng)爭(zhēng)力的重要手段。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(cè)各地商品需求量，從而提高配送和倉儲(chǔ)的效能，保證了次日貨到的客戶體驗(yàn)。RFID等產(chǎn)品電子標(biāo)識(shí)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能幫助工業(yè)企業(yè)獲得完整的產(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，將帶來倉儲(chǔ)、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降。以海爾公司為例，海爾公司供應(yīng)鏈體系很完善，它以市場(chǎng)鏈為紐帶，以訂單信息流為中心，帶動(dòng)物流和資金流的運(yùn)動(dòng)，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(gè)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(duì)客戶的敏捷響應(yīng)。美國較大的OEM供應(yīng)商超過千家，為制造企業(yè)提供超過1萬種不同的產(chǎn)品，每家廠商都依靠市場(chǎng)預(yù)測(cè)和其他不同的變量，如銷售數(shù)據(jù)、市場(chǎng)信息、展會(huì)、新聞、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的數(shù)據(jù)，甚至天氣預(yù)報(bào)等來銷售自己的產(chǎn)品。利用銷售數(shù)據(jù)、產(chǎn)品的傳感器數(shù)據(jù)和出自供應(yīng)商數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，工業(yè)制造企業(yè)便可準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)全球不同區(qū)域的需求。由于可以跟蹤庫存和銷售價(jià)格，可以在價(jià)格下跌時(shí)買進(jìn)，所以制造企業(yè)便可節(jié)約大量的成本。如果再利用產(chǎn)品中傳感器所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，知道產(chǎn)品出了什么故障，哪里需要配件，他們還可以預(yù)測(cè)何處以及何時(shí)需要零件。這將會(huì)極大地減少庫存，優(yōu)化供應(yīng)鏈。

工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的價(jià)值潛力巨大。但是，實(shí)現(xiàn)這些價(jià)值還有很多工作要做。一個(gè)是大數(shù)據(jù)意識(shí)建立的問題。過去，也有這些大數(shù)據(jù)，但由于沒有大數(shù)據(jù)的意識(shí)，數(shù)據(jù)分析手段也不足，很多實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)被丟棄或束之高閣，大量數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值被埋沒。還有一個(gè)重要問題是數(shù)據(jù)孤島的問題。很多工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)分布于企業(yè)中的各個(gè)孤島中，特別是在大型跨國公司內(nèi)，要想在整個(gè)企業(yè)內(nèi)提取這些數(shù)據(jù)相當(dāng)困難。因此，工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用一個(gè)重要議題是集成應(yīng)用。

2013年9月5日，工業(yè)和信息化部正式發(fā)布《信息化和工業(yè)化深度融合專項(xiàng)行動(dòng)計(jì)劃（2013～2018年）》，在其中的互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)融合創(chuàng)新行動(dòng)中明確提出要促進(jìn)工業(yè)大數(shù)據(jù)集成應(yīng)用。隨著互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)融合創(chuàng)新，工業(yè)大數(shù)據(jù)集成應(yīng)用將成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的核心。據(jù)了解，專項(xiàng)行動(dòng)計(jì)劃把工業(yè)大數(shù)據(jù)集成應(yīng)用分為三個(gè)層面，分別對(duì)應(yīng)骨干企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用、中小企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用和行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用。一是，對(duì)骨干企業(yè)具備條件建設(shè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)，行動(dòng)計(jì)劃支持和鼓勵(lì)典型行業(yè)骨干企業(yè)在工業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程中應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，提升生產(chǎn)制造、供應(yīng)鏈管理、產(chǎn)品營銷及服務(wù)等環(huán)節(jié)的智能決策水平和經(jīng)營效率。這是突出大數(shù)據(jù)技術(shù)自主應(yīng)用，對(duì)骨干企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。二是，支持建設(shè)第三方大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)，面向中小制造企業(yè)提供精準(zhǔn)營銷、互聯(lián)網(wǎng)金融等生產(chǎn)性服務(wù)。這是突出大數(shù)據(jù)的第三方專業(yè)化商業(yè)服務(wù)，為中小企業(yè)提供工業(yè)大數(shù)據(jù)云服務(wù)。三是，推動(dòng)大數(shù)據(jù)在工業(yè)行業(yè)管理和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中的應(yīng)用，形成行業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，促進(jìn)信息共享和數(shù)據(jù)開放，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品、市場(chǎng)和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的動(dòng)態(tài)監(jiān)控、預(yù)測(cè)預(yù)警，提高行業(yè)管理、決策與服務(wù)水平。這是政府參與的行業(yè)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)建設(shè)，服務(wù)行業(yè)指導(dǎo)和科學(xué)決策。

從技術(shù)層面看，工業(yè)大數(shù)據(jù)集成應(yīng)用將基于Hadoop的分布式計(jì)算平臺(tái)、內(nèi)存計(jì)算平臺(tái)和實(shí)時(shí)的流計(jì)算平臺(tái)來整合搭建。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中存在多種傳感器，存在多種通訊協(xié)議和數(shù)據(jù)格式，各種工業(yè)數(shù)據(jù)的采集和解析將比其他行業(yè)更為復(fù)雜，要求工業(yè)大數(shù)據(jù)采集總線具有更好的集成性。工業(yè)數(shù)據(jù)處理要求從實(shí)時(shí)、準(zhǔn)實(shí)時(shí)到離線，Hadoop平臺(tái)解決的是大數(shù)據(jù)離線批處理計(jì)算的需求，內(nèi)存計(jì)算解決的是大數(shù)據(jù)準(zhǔn)實(shí)時(shí)迭代分析的需求，流計(jì)算平臺(tái)解決的是生產(chǎn)線實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的需求。工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘與可視化也要符合工業(yè)生產(chǎn)的具體要求，建立工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的優(yōu)化、運(yùn)籌、決策分析模型。工業(yè)大數(shù)據(jù)的安全事關(guān)生產(chǎn)質(zhì)量和安全生產(chǎn)，數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性顯得更為重要。

總之，無論從應(yīng)用和技術(shù)角度看，工業(yè)大數(shù)據(jù)集成應(yīng)用將成為兩化深度融合的重點(diǎn)任務(wù)，成為建立互聯(lián)網(wǎng)工業(yè)和智慧工業(yè)的基石。