工業(yè)大數(shù)據(jù)，是指在工業(yè)領域中，圍繞典型智能制造模式，從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發(fā)、設計、工藝、制造、采購、供應、庫存、發(fā)貨和交付、售后服務、運維、報廢或回收再制造等整個產(chǎn)品全生命周期各個環(huán)節(jié)產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)及相關技術和應用的總稱。工業(yè)大數(shù)據(jù)是智能制造的核心，以“大數(shù)據(jù)+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”為基礎，用云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術引領工業(yè)生產(chǎn)方式的變革，拉動工業(yè)經(jīng)濟的創(chuàng)新發(fā)展。

詳述工業(yè)大數(shù)據(jù)的技術與應用

一、工業(yè)大數(shù)據(jù)定義

工業(yè)大數(shù)據(jù)是指在工業(yè)領域中，圍繞典型智能制造模式，從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發(fā)、設計、工藝、制造、采購、供應、庫存、發(fā)貨和交付、售后服務、運維、報廢或回收再制造等整個產(chǎn)品全生命周期各個環(huán)節(jié)產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)及相關技術和應用的總稱。其以產(chǎn)品數(shù)據(jù)為核心，極大延展了傳統(tǒng)工業(yè)數(shù)據(jù)的范圍，同時還包括工業(yè)大數(shù)據(jù)相關技術和應用。工業(yè)大數(shù)據(jù)的主要來源有如下3類。

1、生產(chǎn)經(jīng)營相關業(yè)務數(shù)據(jù)

生產(chǎn)經(jīng)營相關業(yè)務數(shù)據(jù)主要來自于傳統(tǒng)企業(yè)信息化范圍，存儲在企業(yè)信息系統(tǒng)內(nèi)部，包括傳統(tǒng)工業(yè)設計和制造類軟件、企業(yè)資源計劃（ERP）、產(chǎn)品生命周期管理（P L M）、供應鏈管理（S CM）、客戶關系管理（CRM）和環(huán)境管理系統(tǒng)（EMS）等。這些企業(yè)信息系統(tǒng)已累積了大量的產(chǎn)品研發(fā)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)性數(shù)據(jù)、經(jīng)營性數(shù)據(jù)、客戶信息數(shù)據(jù)、物流供應數(shù)據(jù)及環(huán)境數(shù)據(jù)。此類數(shù)據(jù)是工業(yè)領域傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，在移動互聯(lián)網(wǎng)等新技術應用環(huán)境下正在逐步擴大范圍。

2、設備物聯(lián)數(shù)據(jù)

設備物聯(lián)數(shù)據(jù)主要指工業(yè)生產(chǎn)設備和目標產(chǎn)品在物聯(lián)網(wǎng)運行模式下，實時產(chǎn)生收集的涵蓋操作和運行情況、工況狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)等體現(xiàn)設備和產(chǎn)品運行狀態(tài)的數(shù)據(jù)。此類數(shù)據(jù)是工業(yè)大數(shù)據(jù)新的、增長最快的來源。狹義的工業(yè)大數(shù)據(jù)即指該類數(shù)據(jù)，即工業(yè)設備和產(chǎn)品快速產(chǎn)生且存在時間序列差異的大量數(shù)據(jù)。

3、外部數(shù)據(jù)

外部數(shù)據(jù)指與工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)活動和產(chǎn)品相關的企業(yè)外部互聯(lián)網(wǎng)來源數(shù)據(jù)，例如，評價企業(yè)環(huán)境績效的環(huán)境法規(guī)、預測產(chǎn)品市場的宏觀社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)等。工業(yè)大數(shù)據(jù)技術是使工業(yè)大數(shù)據(jù)中蘊含的價值得以挖掘和展現(xiàn)的一系列技術與方法，包括數(shù)據(jù)規(guī)劃、采集、預處理、存儲、分析挖掘、可視化和智能控制等。工業(yè)大數(shù)據(jù)應用則是對特定的工業(yè)大數(shù)據(jù)集，集成應用工業(yè)大數(shù)據(jù)系列技術與方法，獲得有價值信息的過程。工業(yè)大數(shù)據(jù)技術的研究與突破，其本質(zhì)目標就是從復雜的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)新的模式與知識，挖掘得到有價值的新信息，從而促進制造型企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新，提升經(jīng)營水平和生產(chǎn)運作效率以及拓展新型商業(yè)模式。

二、工業(yè)大數(shù)據(jù)特征

工業(yè)大數(shù)據(jù)除具有一般大數(shù)據(jù)的特征（數(shù)據(jù)容量大、多樣、快速和價值密度低）外，還具有時序性、強關聯(lián)性、準確性、閉環(huán)性等特征。

數(shù)據(jù)容量大（volume）：數(shù)據(jù)的大小決定所考慮的數(shù)據(jù)的價值和潛在的信息。工業(yè)數(shù)據(jù)體量比較大，大量機器設備的高頻數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)持續(xù)涌入，大型工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)集將達到PB級甚至EB級別。

多樣（variety）：指數(shù)據(jù)類型的多樣性和來源廣泛。工業(yè)數(shù)據(jù)分布廣泛，分布于機器設備、工業(yè)產(chǎn)品、管理系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)等各個環(huán)節(jié)，并且結(jié)構復雜，既有結(jié)構化和半結(jié)構化的傳感數(shù)據(jù)，也有非結(jié)構化數(shù)據(jù)。

快速（velocity）：指獲得和處理數(shù)據(jù)的速度。工業(yè)數(shù)據(jù)處理速度需求多樣，生產(chǎn)現(xiàn)場級要求分析時限達到毫秒級，管理與決策應用需要支持交互式或批量數(shù)據(jù)分析。

價值密度低（value）：工業(yè)大數(shù)據(jù)更強調(diào)用戶價值驅(qū)動和數(shù)據(jù)本身的可用性，包括：提升創(chuàng)新能力和生產(chǎn)經(jīng)營效率及促進個性化定制、服務化轉(zhuǎn)型等智能制造新模式變革。

時序性（sequence）：工業(yè)大數(shù)據(jù)具有較強的時序性，如訂單、設備狀態(tài)數(shù)據(jù)等。

強關聯(lián)性（strong-relevance）：一方面，產(chǎn)品生命周期同一階段的數(shù)據(jù)具有強關聯(lián)性，如產(chǎn)品零部件組成、工況、設備狀態(tài)、維修情況、零部件補充采購等;另一方面，產(chǎn)品生命周期的研發(fā)設計、生產(chǎn)、服務等不同環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)之間需要進行關聯(lián)。

準確性（accuracy）：主要指數(shù)據(jù)的真實性、完整性和可靠性，更加關注數(shù)據(jù)質(zhì)量以及處理、分析技術和方法的可靠性。對數(shù)據(jù)分析的置信度要求較高，僅依靠統(tǒng)計相關性分析不足以支撐故障診斷、預測預警等工業(yè)應用，需要將物理模型與數(shù)據(jù)模型結(jié)合，挖掘因果關系。

閉環(huán)性（closed-loop）：包括產(chǎn)品全生命周期橫向過程中數(shù)據(jù)鏈條的封閉和關聯(lián)以及智能制造縱向數(shù)據(jù)采集和處理過程中，需要支撐狀態(tài)感知、分析、反饋、控制等閉環(huán)場景下的動態(tài)持續(xù)調(diào)整和優(yōu)化。

由于以上特征，工業(yè)大數(shù)據(jù)作為大數(shù)據(jù)的一個應用行業(yè)，在具有廣闊應用前景的同時，對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理技術與數(shù)據(jù)分析技術也提出了很大的挑戰(zhàn)。

三、工業(yè)大數(shù)據(jù)架構

工業(yè)大數(shù)據(jù)架構包含3個維度：生命周期與價值流、企業(yè)縱向?qū)雍虸T價值鏈。

在生命周期與價值流層，按照工業(yè)大數(shù)據(jù)的應用領域，又可分成產(chǎn)品生產(chǎn)階段開始前的產(chǎn)品研發(fā)與設計、產(chǎn)品交付前的生產(chǎn)與供應鏈管理及產(chǎn)品交付后的運維與服務管理3個領域。

在企業(yè)縱向?qū)樱凑諗?shù)據(jù)采集方式與應用層級又可分成信息物理系統(tǒng)層、企業(yè)管理信息系統(tǒng)層及平臺互聯(lián)系統(tǒng)層。

在IT價值鏈層，又可分成業(yè)務架構、信息系統(tǒng)架構及IT技術架構3個層次，其中信息系統(tǒng)架構又可分為應用架構及信息架構。

1、生命周期與價值流維度

工業(yè)大數(shù)據(jù)架構中的生命周期與價值流維度涵蓋了整個產(chǎn)品生命周期的各階段，即研發(fā)與設計、生產(chǎn)、物流、銷售、運維與服務5個階段，其中，生產(chǎn)、物流和銷售可進一步歸類于生產(chǎn)與供應鏈領域，則生命周期與價值流維度包含了3個領域：研發(fā)與設計、生產(chǎn)與供應鏈及運維與服務3個領域，各領域的應用場景如圖2所示。

01.研發(fā)與設計領域

研發(fā)數(shù)據(jù)通過研發(fā)人員在研發(fā)設計過程中不斷積累而成，其來源于產(chǎn)品生命周期各個環(huán)節(jié)，包括：用戶需求大數(shù)據(jù)、研發(fā)知識大數(shù)據(jù)、產(chǎn)品重用大數(shù)據(jù)、研發(fā)協(xié)同大數(shù)據(jù)等，具有跨產(chǎn)品和跨行業(yè)、種類繁多的特性。

實現(xiàn)客戶參與的個性化產(chǎn)品定制設計企業(yè)通過互聯(lián)網(wǎng)平臺能夠收集用戶的個性化產(chǎn)品需求、產(chǎn)品的客戶交互和交易數(shù)據(jù)。挖掘和分析這些客戶動態(tài)數(shù)據(jù)，能幫助客戶參與產(chǎn)品的需求分析和產(chǎn)品設計等活動中，實現(xiàn)定制化設計，再依托柔性化的生產(chǎn)流程，就能為用戶生產(chǎn)出量身定做的產(chǎn)品。

實現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的模擬仿真設計傳統(tǒng)生產(chǎn)企業(yè)在測試、驗證環(huán)節(jié)需要生產(chǎn)出實物來評測其性能等指標，成本隨測試次數(shù)的增加而不斷提升。利用虛擬仿真技術，可以實現(xiàn)對原有研發(fā)設計環(huán)節(jié)過程的模擬、分析、評估、驗證和優(yōu)化，從而減少工程更改量，優(yōu)化生產(chǎn)工藝，降低成本和能耗。

實現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的個性化定制設計自動化傳統(tǒng)企業(yè)產(chǎn)品種類、式樣不多，可采用手工設計產(chǎn)品模型、生產(chǎn)樣品，再進行量產(chǎn)的生產(chǎn)模式，但面對個性化、小批量生產(chǎn)的要求，傳統(tǒng)模式將導致產(chǎn)品生產(chǎn)周期過長、成本過高。通過積累大量的產(chǎn)品設計模型數(shù)據(jù)，分析設計數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)，借助大數(shù)據(jù)技術及其他輔助設計工具可實現(xiàn)個性化定制設計及模型生成的自動化。

促進研發(fā)資源集成共享和創(chuàng)新協(xié)同設計企業(yè)通過建設和完善研發(fā)設計知識庫，促進數(shù)字化圖紙、標準零部件庫等設計數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)部以及供應鏈上下游企業(yè)間的資源共享和創(chuàng)新協(xié)同，提升企業(yè)跨區(qū)域研發(fā)資源統(tǒng)籌管理和產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同設計能力。提升企業(yè)管理利用全球研發(fā)資源能力，優(yōu)化重組研發(fā)流程，提高研發(fā)效率。

培育研發(fā)新模式基于設計資源的社會化共享和參與，企業(yè)能夠立足自身研發(fā)需求開展眾創(chuàng)、眾包等研發(fā)新模式，提升企業(yè)利用社會化創(chuàng)新和資金資源能力。

02.生產(chǎn)與供應鏈領域

生產(chǎn)大數(shù)據(jù)不僅包括產(chǎn)品生產(chǎn)制造過程中采集的產(chǎn)品生產(chǎn)信息、訂單信息、設備信息、控制信息、物料信息、人員工作排程，還包括企業(yè)內(nèi)部管理信息流、資金流、產(chǎn)品生產(chǎn)上下游的供應商及客戶管理等相關輔助生產(chǎn)管理的信息，生產(chǎn)數(shù)據(jù)的采集依托于企業(yè)已有資源管理、制造執(zhí)行、工控管理、供應鏈管理、供應商管理、客戶管理、商務管理等信息系統(tǒng)。

實現(xiàn)生產(chǎn)過程實時監(jiān)控與管理及生產(chǎn)設備預測性維護，提升生產(chǎn)過程及設備管理水平，優(yōu)化生產(chǎn)流程，并提升產(chǎn)品質(zhì)量。現(xiàn)代化工業(yè)制造生產(chǎn)線安裝有數(shù)以千計的小型傳感器，探測生產(chǎn)設備的工作狀態(tài)，如溫度、壓力、熱能、振動和噪聲等，利用這些數(shù)據(jù)可實現(xiàn)生產(chǎn)過程實時監(jiān)控、設備故障診斷與預測、能耗分析、質(zhì)量事故分析等。此外，還可將生產(chǎn)制造各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)整合集聚，對生產(chǎn)過程建立虛擬模型，仿真并優(yōu)化生產(chǎn)流程。

實現(xiàn)個性化定制規(guī)模生產(chǎn)，推動現(xiàn)代化生產(chǎn)體系的建立。通過產(chǎn)品全生命周期內(nèi)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的自動化及對制造生產(chǎn)全過程的自動化控制和智能化控制，將促進信息共享、系統(tǒng)整合和業(yè)務協(xié)同，提高精準制造、高端制造、敏捷制造的能力，實現(xiàn)個性化定制規(guī)模生產(chǎn)，加速智能車間、智能工廠等現(xiàn)代化生產(chǎn)體系建立，實現(xiàn)智能生產(chǎn)。

實現(xiàn)網(wǎng)絡化協(xié)同制造及制造業(yè)共享經(jīng)濟。通過“互聯(lián)網(wǎng)+”，進行生產(chǎn)資源在企業(yè)內(nèi)或企業(yè)間的整合優(yōu)化，實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部的縱向協(xié)同制造或企業(yè)間的橫向協(xié)同制造。通過互聯(lián)網(wǎng)+共享經(jīng)濟，進行創(chuàng)新資源、生產(chǎn)能力、庫存等生產(chǎn)資源的共享，實現(xiàn)制造業(yè)共享經(jīng)濟。

優(yōu)化工業(yè)供應鏈。射頻識別（RFID）等電子標識技術、物聯(lián)網(wǎng)技術以及移動互聯(lián)網(wǎng)技術能幫助工業(yè)企業(yè)獲得完整的產(chǎn)品供應鏈的大數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)進行分析，將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和

成本的大幅下降。跟蹤產(chǎn)品庫存和銷售價格，而且準確地預測全球不同區(qū)域的需求，從而運用數(shù)據(jù)分析得到更好的決策，優(yōu)化供應鏈。

實現(xiàn)需求預測，以便更好地安排進貨、生產(chǎn)，當需求下降時，可追溯問題原因，并解決問題。

實現(xiàn)客戶畫像與精準營銷以及客戶行為分析，可擴展客源，提升營銷成功率及原有客戶的滿意度及忠誠度。

03.運維與服務領域

運維與服務領域的數(shù)據(jù)來源有很多，主要包括：在客戶允許的情況下，通過嵌在產(chǎn)品中的傳感器采集的產(chǎn)品實時運行狀態(tài)數(shù)據(jù)及周邊環(huán)境數(shù)據(jù);通過商務平臺獲得的產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)及相應的產(chǎn)品評價或使用反饋;客戶投訴及相應處理記錄;產(chǎn)品退貨/返修記錄及相應的維修記錄。通過對這些數(shù)據(jù)進行分析、挖掘及預測，可幫助工業(yè)企業(yè)不斷創(chuàng)新產(chǎn)品和服務，發(fā)展新的商業(yè)模式。

通過監(jiān)控、分析遠程采集的產(chǎn)品實時運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)遠程監(jiān)控與管理、故障診斷及預測性維護等在線增值服務，可降低維護成本，提高產(chǎn)品利用率。

通過分析設備的客戶使用數(shù)據(jù)及周邊環(huán)境數(shù)據(jù)，還可為用戶提供延伸服務，擴展產(chǎn)品價值空間，實現(xiàn)以產(chǎn)品為核心的經(jīng)營模式向“制造+服務”的模式轉(zhuǎn)變。

通過分析客戶產(chǎn)品評價或使用反饋、客戶投訴，將有用的意見融入產(chǎn)品的設計及產(chǎn)品改進中，對客戶投訴進行分類處理，可提高產(chǎn)品質(zhì)量及售后服務質(zhì)量，降低投訴率，提高客戶滿意度及忠誠度。

通過分析產(chǎn)品退貨或返修原因，及時采取有效措施，可提升產(chǎn)品質(zhì)量，降低退貨率及返修率。

2、企業(yè)縱向?qū)蛹?/p>

工業(yè)大數(shù)據(jù)架構的企業(yè)縱向?qū)訌奈锢碛虻慕嵌茸韵露瞎卜譃?層，分別為設備層、控制層、車間層、企業(yè)層和協(xié)同層。在設備層、控制層、車間層可利用物聯(lián)網(wǎng)，基于信息物理系統(tǒng)實現(xiàn)智能工廠;在企業(yè)層，企業(yè)集成內(nèi)部各種信息化應用，進行企業(yè)內(nèi)部業(yè)務流程整合和改造，提升企業(yè)運行效率;協(xié)同層使用工業(yè)云等平臺技術，實現(xiàn)企業(yè)外部協(xié)同制造及制造業(yè)服務化等創(chuàng)新業(yè)務模式。企業(yè)縱向維度可以分成信息物理系統(tǒng)、企業(yè)管理信息系統(tǒng)、互聯(lián)平臺系統(tǒng)3個子系統(tǒng)

01.信息物理系統(tǒng)

信息物理系統(tǒng)通過傳感器和各類信息系統(tǒng)采集和匯聚機器運轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)，實現(xiàn)泛在感知，并運用數(shù)據(jù)集成處理技術，對工業(yè)數(shù)據(jù)進行采集交換、生產(chǎn)制造反饋控制，達到對設備、車間的控制交互，實現(xiàn)工廠內(nèi)外物理系統(tǒng)的互聯(lián)互通，也為工業(yè)建模/仿真與分析提供數(shù)據(jù)基礎，進而為車間/工廠運營決策優(yōu)化提供支撐服務。在工業(yè)大數(shù)據(jù)架構企業(yè)縱向?qū)又校糜趯I(yè)設備層進行信息采集的信息物理系統(tǒng)以大數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡與海量計算為依托，通過核心的智能感知、分析、挖掘、評估、預測、優(yōu)化、協(xié)同等技術手段，使計算、通信、控制實現(xiàn)有機融合與深度合作，做到工業(yè)設備、環(huán)境、群體的網(wǎng)絡空間與實體空間的深度融合。信息物理系統(tǒng)本質(zhì)在于將物理設備連接到互聯(lián)網(wǎng)上，讓物理設備具有計算、通信、精確控制、遠程協(xié)調(diào)和自治五大功能。

02.企業(yè)管理信息系統(tǒng)

企業(yè)信息化就是企業(yè)應用信息技術及產(chǎn)品的過程，企業(yè)信息化是信息技術由局部到全局、由戰(zhàn)術層次到戰(zhàn)略層次向企業(yè)全面滲透，運用于流程管理、支持企業(yè)經(jīng)營管理的過程。企業(yè)信息化主要涉及生產(chǎn)過程控制、企業(yè)管理、產(chǎn)品生命周期管理、供應鏈優(yōu)化管理等過程。生產(chǎn)過程控制信息化的重點是產(chǎn)品開發(fā)設計、生產(chǎn)工藝流程、車間現(xiàn)場管理、質(zhì)量檢驗等各設計、生產(chǎn)環(huán)節(jié)。企業(yè)管理信息化是企業(yè)信息化建設中比重最大、難度最大、應用最為廣泛的一個領域，涉及企業(yè)管理的各項業(yè)務及各個層面。企業(yè)管理的信息化建設就是在規(guī)范管理基礎工作、優(yōu)化業(yè)務流程的基礎上，通過信息集成應用系統(tǒng)有效地采集、加工、組織、整合信息資源，提高管理效率，實時動態(tài)地提供管理信息和決策信息。企業(yè)供應鏈管理的信息化使企業(yè)的生產(chǎn)和管理活動發(fā)生了前伸和后延。企業(yè)從原材料、零部件的采購、運輸、存儲、加工制造、銷售，直到最終送到并服務于客戶，形成了一條由上游的供應商、中間的生產(chǎn)者和第三方服務商、下游的銷售客戶組成的鏈式結(jié)構，而企業(yè)的生產(chǎn)活動、管理流程受到這條供應鏈的制約和影響。

03.互聯(lián)平臺系統(tǒng)

當前，中國及大多數(shù)國家的工業(yè)發(fā)展都面臨著極大的困境和挑戰(zhàn)，包括：產(chǎn)能嚴重過剩、個性化產(chǎn)品稀缺、產(chǎn)品越來越復雜、生產(chǎn)資料未能得到有效配置、大型設備市場日漸飽和等，亟待尋求工業(yè)回歸、工業(yè)轉(zhuǎn)型升級的戰(zhàn)略方案。“互聯(lián)網(wǎng)+”極具活力的思維及創(chuàng)新的商業(yè)模式，為處于困境、亟待轉(zhuǎn)型升級的制造業(yè)提供了一種新的轉(zhuǎn)型方向，

通過改革生產(chǎn)方式和商業(yè)模式以及提高生產(chǎn)技術，實現(xiàn)客戶個性化定制產(chǎn)品的小批量、大規(guī)模生產(chǎn)，解決工業(yè)產(chǎn)品大規(guī)模產(chǎn)能嚴重過剩與無法滿足客戶對產(chǎn)品的個性化需求的問題，以滿足對客戶尊重與肯定及自我實現(xiàn)的需求。

嘗試通過網(wǎng)絡化協(xié)同制造解決核心技術薄弱、高端產(chǎn)品制造能力較低的問題，即借助互聯(lián)網(wǎng)或工業(yè)云平臺，發(fā)展企業(yè)間協(xié)同研發(fā)、眾包設計、供應鏈協(xié)同等新模式，以有效降低資源獲取成本，大幅延伸資源利用范圍，打破封閉疆界，加速從“單打獨斗”向產(chǎn)業(yè)協(xié)同轉(zhuǎn)變，促進產(chǎn)業(yè)整體競爭力提升。

嘗試通過創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、制造業(yè)分享型經(jīng)濟改善產(chǎn)能過剩而資源未得到有效配置及自主創(chuàng)新能力不強的問題。

以核心產(chǎn)品為軸心，通過收集、分析產(chǎn)品的客戶使用數(shù)據(jù)及周邊環(huán)境數(shù)據(jù)，為用戶提供延伸服務，擴展產(chǎn)品價值空間，拓展新市場，實現(xiàn)以產(chǎn)品為核心的經(jīng)營模式向“制造+服務”的模式轉(zhuǎn)變。

3、IT價值鏈

大數(shù)據(jù)的價值通過數(shù)據(jù)的收集、預處理、分析、可視化和訪問等活動來實現(xiàn)。

在IT價值鏈維度上，大數(shù)據(jù)價值通過為大數(shù)據(jù)應用提供存放大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡、基礎設施、平臺、應用工具及其他服務來實現(xiàn)，從而提高運營效率和支撐業(yè)務創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)技術支撐的企業(yè)架構，參考TOGAF劃分方法，可分成業(yè)務架構、信息系統(tǒng)架構成及IT技術架構3個層次。

01.業(yè)務架構

業(yè)務架構定義了業(yè)務戰(zhàn)略、管理、組織和關鍵業(yè)務流程，是企業(yè)全面的信息化戰(zhàn)略和信息系統(tǒng)架構的基礎，是數(shù)據(jù)、應用、技術架構的決定因素。業(yè)務架構是把企業(yè)的業(yè)務戰(zhàn)略轉(zhuǎn)化為日常運作的渠道，業(yè)務戰(zhàn)略決定業(yè)務架構。業(yè)務架構將高層次的業(yè)務戰(zhàn)略和目標轉(zhuǎn)換成可操作的業(yè)務模型。業(yè)務架構是對企業(yè)關鍵業(yè)務戰(zhàn)略及對業(yè)務功能和流程的表達，通常是在業(yè)務模型的基礎上實施的業(yè)務設計，從不同的視角闡述業(yè)務模塊及其之間的關系，即業(yè)務的主要流程。業(yè)務架構是對業(yè)務的主要流程和共享流程的適當劃分，對業(yè)務元素生命周期的闡述和分析。通過戰(zhàn)略規(guī)劃工業(yè)大數(shù)據(jù)業(yè)務和構建企業(yè)架構，從而獲得工業(yè)大數(shù)據(jù)的價值。

02.信息系統(tǒng)架構

為充分發(fā)揮工業(yè)大數(shù)據(jù)價值，避免形成“信息孤島”，需要構建統(tǒng)一的信息系統(tǒng)架構，以實現(xiàn)各應用系統(tǒng)及數(shù)據(jù)的用戶訪問和互操作。基于工業(yè)大數(shù)據(jù)業(yè)務戰(zhàn)略的信息系統(tǒng)架構是一個體系結(jié)構，它反映制造企業(yè)的信息系統(tǒng)的各個組成部分之間的關系以及信息系統(tǒng)與相關業(yè)務、信息系統(tǒng)與相關技術之間的關系。信息系統(tǒng)架構包括應用架構和數(shù)據(jù)架構。其中，應用架構描述了支持企業(yè)運作所需應用系統(tǒng)的藍圖，包含應用層次、功能、實現(xiàn)方式和建設標準等，它主要研究應用系統(tǒng)間的交互關系、應用與核心業(yè)務的對應關系，是企業(yè)總體框架研究的重點，可以說是業(yè)務架構和技術架構之間的橋梁。工業(yè)大數(shù)據(jù)應用架構既包含對應于工業(yè)大數(shù)據(jù)架構中的企業(yè)縱向?qū)痈鲗哟蔚膽孟到y(tǒng)，也包含基于大數(shù)據(jù)技術的應用系統(tǒng)。而數(shù)據(jù)架構則是對復雜組織體的主要數(shù)據(jù)類型及來源、邏輯數(shù)據(jù)資產(chǎn)、物理數(shù)據(jù)資產(chǎn)以及數(shù)據(jù)管理資源的結(jié)構及交互的描述。

03.信息技術架構

隨著工業(yè)4.0浪潮的興起，物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、增強現(xiàn)實/虛擬現(xiàn)實等信息技術不斷向工業(yè)領域融合滲透，為工業(yè)大數(shù)據(jù)應用的實施奠定了堅實的技術基礎。其中，物聯(lián)網(wǎng)技術使得無處不在的末端設備和設施，可以通過射頻識別、紅外感應器、全球定位系統(tǒng)等信息傳感設備，按約定的協(xié)議與互聯(lián)網(wǎng)相連接，進行信息交換和通信，使物品及其狀態(tài)可見，從而實現(xiàn)智能化識別、定位、追蹤、監(jiān)控和管理;云計算技術提供了一種可通過網(wǎng)絡實現(xiàn)按需可動態(tài)伸縮的廉價計算服務;大數(shù)據(jù)技術及AI技術則使得在可接受的時間內(nèi)從海量數(shù)據(jù)中分析、挖掘出潛在價值以及實現(xiàn)趨勢預測、群體智慧模式等成為可能;通過AR/VR技術則可實現(xiàn)對工廠環(huán)境、工業(yè)設備等的模擬及增強體驗。制造業(yè)企業(yè)每天甚至每時每刻都在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，種類繁多，覆蓋了工業(yè)產(chǎn)品的全生命周期，包括設計數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、價值鏈數(shù)據(jù)以及相關的外部數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)或來自傳感器，或來自智能設備的數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)，或來自企業(yè)的設計模型、信息系統(tǒng)。

實現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)應用需要進行數(shù)據(jù)采集及預處理、存儲、分析挖掘、針對特定業(yè)務進行應用及最后展示結(jié)果，相應地，工業(yè)大數(shù)據(jù)信息技術架構也分為6層：數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)采集層、存儲層、計算層、應用層及展示層。若企業(yè)獨自建設每一層，建設門檻會比較高。國內(nèi)外已研發(fā)、建設完成一系列與工業(yè)云服務及（工業(yè)）大數(shù)據(jù)處理相關的開源技術組件，人工智能技術也進一步取得了長足的發(fā)展，為工業(yè)領域的智能化轉(zhuǎn)型提供了可選方案，也降低了工業(yè)大數(shù)據(jù)應用的建設實施門檻。企業(yè)若非必要，無需自行實現(xiàn)技術架構的每一個組件，可根據(jù)需要選擇使用相應的開源組件搭建工業(yè)大數(shù)據(jù)應用，還可根據(jù)需要選用不同類型、不同級別的工業(yè)云服務，在此基礎上實施工業(yè)大數(shù)據(jù)應用，以便更專注于企業(yè)擅長的業(yè)務領域及技術領域。

工業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術，作為工業(yè)大數(shù)據(jù)的核心技術之一，可使工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品具備海量數(shù)據(jù)的挖掘能力、多源數(shù)據(jù)的集成能力、多類型知識的建模能力、多業(yè)務場景的分析能力、多領域知識的發(fā)掘能力等，對驅(qū)動企業(yè)業(yè)務創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型升級具有重大的作用。

責任編輯：PSY