杭州華量軟件有限公司副總經理 許志峰
 

　　據了解，德國工業4.0是以制造業和信息化的結合，以智能工廠為核心。美國的工業互聯網是對傳統工業進行物聯網式的互聯互通，對大數據進行智能分析和智能管理。我國提出的《中國制造2025》戰略中，以加快新一代信息技術與制造業深度融合為主線，以推進智能制造為主攻方向。

 

　　同時，第四次工業革命以智能和互聯為標識，制造業以數字化、網絡化、智能化的趨勢發展。越來越多的生產設備、零部件、產品以及人力物力不斷加入工業互聯網，也致使工業大數據呈現出爆炸性增長的趨勢。

 

　　大數據是實現工業4.0的核心。工業數據是指在工業領域信息化應用中所產生的數據。工業大數據是基于工業數據，運用先進大數據技術，貫穿于工業的設計、工藝、生產、管理、服務等各個環節，使工業系統具備描述、診斷、預測、決策、控制等智能化功能的模式和結果。

 

　　《中國制造2025》提出：“促進工業互聯網、云計算、大數據在企業研發設計、生產制造、經營管理、銷售服務等全流程和全產業鏈的綜合集成應用“

 

　　2012年GE《工業大數據的興起》：“伴隨著日益增加的先進裝置和設備，大量在線的操作數據洶涌而來。有遠見的企業正在利用這些數據進行卓越運營和預測分析，以創造競爭優勢”。

　　許志峰介紹說：“工業大數據的特點具有四大特點：一、容量（Volume），隨著設備數據和互聯網數據的涌入，工業數據的存儲量將達到EB級別。二、多樣性（Variety），包括機器設備數據：傳感器、RFID、掃碼槍、視頻監控等，企業信息系統：ERP、MES、CRM、SCM等，互聯網數據：網站、微信、電商平臺等。三、速度（Velocity），數據速度需求多樣化，有要求實時、半實時和離線三種，生產層級要求實時性，需要達到毫秒級別,管理層級實時性要求不高。四、價值（Value) 　　數據價值不均勻，20%的數據具有80%的價值密度（如產品圖紙、試驗分析、加工工藝）；80%的數據價值密度只有20%，需要分析挖掘（如工況情況、圖片數據）。”

 

　　工業數據從來源上主要分為信息管理系統數據、機器設備數據和外部數據。信息管理系統數據是指傳統工業自動化控制與信息化系統中產生的數據，如ERP、MES等。機器設備數據是來源于工業生產線設備、機器、產品等方面的數據，多由傳感器、設備儀器儀表進行采集產生。外部數據是指來源于工廠外部的數據，主要包括來自互聯網的市場、環境、客戶、政府、供應鏈等外部環境的信息和數據。

 

　　許志峰還表示：“目前工業大數據建設面臨四大挑戰，1. 工業大數據還處于發展階段，應用還在逐漸積累。2. 制造業企業信息化水平參差不齊，對大數據在推動制造業發展方面的戰略認識不足。3. 多數制造業企業對數據資源建設不夠重視，缺乏數據意識。4. 既熟悉制造業需求，又懂得大數據技術的復合型人才匱乏。”

 

　　對于工業大數據未來的發展，許志峰還認為：“工業大數據未來將會朝著高附加值環節的大數據應用將進一步升級。核心制造環節的大數據應用路徑逐步探索形成，企業間大數據的交換共享成為有力的推動路徑。”