工業互聯網的發展驅動制造業邁向轉型升級的新階段——數據驅動的新階段，工業APP成為釋放工業大數據價值的方式

以物聯網、大數據、云計算等為代表的新一輪科技革命席卷全球，正在構筑信息互通、資源共享、能力協同、開放合作的制造業新體系，為制造業創新和發展提供了極大的想象空間。工業互聯網的發展驅動制造業邁向轉型升級的新階段——數據驅動的新階段，這是新的技術條件下制造業生產全流程、全產業鏈、產品全生命周期的數據可獲取、可分析、可執行的必然結果，也是制造業隱性知識顯性化不斷取得突破的內在要求。

一

工業大數據的來源

工業大數據來源主要有三個方面：一是企業經營管理數據；一是機器設備數據；一是來源于企業外部數據：

1、經營管理數據: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。

2、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。

3、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。

二

工業大數據的特征

工業大數據具有4V特性,即具有大量化(Volume)、多樣化(Variety)、快速化(Velocity)、價值密度低（Value）。換句話說，只有具備這些特點的數據，才是大數據。

三

工業大數據的采集和處理

互聯網的數據主要來自于互聯網用戶和服務器等網絡設備，主要是大量的文本數據、社交數據以及多媒體數據等，而工業數據主要來源于機器設備數據、工業信息化數據和產業鏈相關數據。

工業大數據來源復雜，采集的手段也多樣。工業領域的設備光通訊協議都讓會讓人眼花目眩。下圖是網上找來的一張工業協議的匯總圖，但這僅僅是眾多協議中的一部分：

工業大數據，從特征來看，可以分為結構化、半結構化或非結構化等幾種類型；而且有大量的不可用的數據。數據采集只是萬里長征的第一步。

采集來的數據還需要經過數據ETL的數據處理過程，即數據的抽?。‥xtract）、數據的清洗（Cleaning）、數字的轉換（Transform）、數字的裝載（Load）。數據的處理過程如下圖：

四

工業大數據的技術參考架構

工業大數據技術架構共有五個部分，分別為數據采集層、數據存儲與集成層、數據建模層、數據處理層、數據交互應用層。

五

工業大數據的作用

1、資源優化是目標

兩化融合主要動力和核心目標就是不斷優化制造資源的配置效率，就是要實現更好的質量、更低的成本、更快的交付、更多的滿意度，就是要提高制造業全要素生產率。

2、數據轉化是關鍵

海量的工業大數據通過工業互聯網將信息數據化，網絡化讓數據匯集和流動，智能化實現了數據轉化，即能夠把正確的數據在正確的時間以正確的方式傳遞給正確的人和機器，能夠把海量的工業數據轉化為信息，信息轉化為知識，知識轉化為科學決策，以應對和解決制造過程的復雜性和不確定性等問題，在這一過程中不斷提高制造資源的配置效率。

3、工業軟件是核心

工業大數據的核心在于應用，在于優化資源配置效率，其關鍵在于，數據如何轉化為信息，信息如何轉化為知識，知識如何轉化為決策，其背后都有賴于模型。工業軟件構建了一套數據如何流動的模型，正是這套模型確保了正確的數據能夠在正確的時間以正確的方式傳遞給正確的人和機器。

六

釋放工業大數據價值的工業APP

為落實國務院《關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》，加快培育工業互聯網APP，2018年5月11日，工信部印發了《工業互聯網APP培育工程實施方案(2018-2020年)》。實施方案中明確指出在未來三年將通過政策保障、資金支持培育出30萬個工業APP，構建工業APP標準體系。

所謂工業APP，是指面向特定工業應用場景，開發者通過調用工業互聯網云平臺的資源，推動工業技術、經驗、知識和最佳實踐模型化、軟件化、再封裝而形成的應用程序。工業大數據挖掘和分析的結果可廣泛應用于企業研發設計、復雜生產過程、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。而作為工業軟件的一種工具、要素和載體的工業APP，為制造業建立了一套信息空間與物理空間的閉環賦能體系。

1、面向設計領域的工業APP

工業設計大數據主要用于提高研發人員的研發創新能力、研發效率和質量，支持協同設計，具體體現為以下幾個方面：

（1）基于模型和仿真的研發設計

基于模型的研發設計。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，然后將最終方案的數據通過生產設備進行產品制作。

基于仿真的設計。通過數字化模型的顯示、仿真、快速成型、虛擬現實交互，可及早發現設計缺陷，優化產品，克服以往多種缺點。虛擬仿真技術還在不斷提高系統的智能型，逐步解決產品創新設計中的不確定性與模糊性。

（2）基于產品生命周期的設計

運用大數據相關技術，實現高度有序化的方式展示產品生命周期設計大數據的關系，方便地集成員工在設計中產方便地集成員工在設計中產生的新知識，使產品設計大數據得進一步豐富。

（3）融合消費者反饋的設計

利用工業數據平臺獲取消費者、市場等各維度的數據信息，達到生產者和消費者之間“信息粘性”的效果，利用這些關聯數據信息，通過大數據挖掘分析技術，實現客戶全面洞察，改進、創新設計產品的功能和款式。

2、面向生產制造的工業APP

（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數據，就能分析整個生產流程，有助于制造商改進其生產流程。在能耗分析方面，在設備生產過程中利用傳感器集中監控所有的生產流程，優化能源的消耗。

（2）生產質量控制

利用工業大數據技術，挖掘產品質量特性與關鍵工藝參數之間的關聯規則，抽取過程質量控制知識，為在線工序質量控制、工藝參數優化提供指導性意見。

（3）生產計劃與排程

大數據給予企業更詳細的數據信息，發現歷史預測與實際的偏差概率，通過數據的關聯分析及監控，企業能更準確地制定計劃。

3、面向需求預測的工業APP

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、性能的調整，設計制造更加符合核心需要的新產品，針對每一個群體策劃并推送針對性的營銷。

4、面向供應鏈的工業APP

供應鏈環節工業大數據的應用主要體現在供應鏈優化，即通過全產業鏈的信息整合，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用戶需求快速響應。

5、面向運營服務的工業APP

新一代信息技術通過對產品的配方、工藝及原材料采購、生產制造、倉儲、運輸、使用、大修和報廢的全過程進行監控和管理，保證了企業的更好運營和提供給用戶更好的服務。

七

結語

工業大數據是互聯網、大數據和工業產業結合的產物，是中國制造2025、工業互聯網、工業4.0等國家戰略在企業的落腳點。工業APP是基于工業互聯網，承載工業知識和經驗，是工業技術軟件化的重要成果，也是工業大數據價值的物化。不僅如此，基于大數據數據的價值挖掘創造新價值，推動制造業服務化的轉型，創新商業模式，發掘更多的藍海市場。