基於工業大數據的工業智能發展 | 機器智能 | 趨勢研判

來自專欄 九三智能控

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工業智能的基礎：工業大數據

工業大數據是工業智能的基礎，通過數據驅動實現工業智能是目前較為可行的途徑，隨著工業數字化、網路化的進程不斷加快，工業領域收集的數據維度不斷擴大，主要體現在三個方面：

一是時間維度不斷延長。經過多年的生產經營，積累下來歷年的產品數據、工業數據、原材料數據和生產設備數據；

二是數據範圍不斷擴大。隨著企業信息化建設的過程，一方面積累了企業的財務、供應商數據，也通過CRM系統積累了客戶數據，通過CAD等積累了研發過程數據，通過攝像頭積累了生產安全數據等，另一方面越來越多的外部數據也被收集回來，包括市場數據、社交網路數據、企業輿情數據等；

三是數據粒度不斷細化。從一款產品到多款、多系列產品使得產品數據不斷細化，從單機機床到聯網機床，使得數據交互頻率大大增強；加工精度從1mm提升到0.2mm，從5分鐘每次的統計到每5秒的全程監測，都使得採集到的數據精細度不斷提升。

以上三個維度最終導致企業所積累的數據量以加速度的方式在增加，構成了工業大數據的集合。不管企業是否承認，這些數據都堆砌在工廠的各個角落，而且在不斷增加。

企業經營的視角來看待這些工業數據。可以按照數據的用途分成三類：

第一類是經營性數據，比如財務、資產、人事、供應商基礎信息等數據，這些數據在企業信息化建設過程中陸陸續續積累起來，表現了一個工業企業的經營要素和成果。

第二類是生產性數據，這部分是圍繞企業生產過程中積累的數據，包括原材料、研發、生產工藝、半成品、成品、售後服務等。隨著數字機床、自動化 生產線、SCADA 系統的建設，這些數據也被企業大量記錄下來。這些數據是工業生產過程中價值增值的體現，是決定企業差異性的核心所在。

第三類是環境類數據，包括布置在機床的設備診斷系統，庫房、車間的溫濕度數據，以及能耗數據，廢水廢氣的排放等數據。這些數據對工業生產過程中起到約束作用。

從目前的數據採用情況看，經營類數據利用率最高，生產性數據和環境類數據相比差距比較大。從未來數據量來說，生產線數據在工業企業數據中的佔比將越來越大，環境類數據也將越來越多樣化。

　　一般意義上，大數據有具有數據量大、數據種類多、商業價值高、處理速度高，在此基礎上，工業大數據還有兩大特點。

一是準確率高，大數據一般的應用場景是預測，在一般性商業領域，如果預測準確率達到90%已經是很高了，如果是99%就是卓越了。但在工業領域的很多應用場景中，對準確率的要求達到99.9%甚至更高，比如軌道交通 自動控制，再比如定製生產，如果把甲乙客戶的訂單參數搞混了，就會造成經濟損失。

二是實時性強，工業大數據重要的應用場景是實時監測、實時預警、實時控制。一旦數據的採集、傳輸和應用等全處理流程耗時過長，就難以在生產過程中發揮價值。

大數據在工業企業的應用

　　企業所積累的數據量以越來越快的速度在增加，很多企業也就順勢將大數據技術引入企業的生產經營中。大數據在工業企業的應用主要體現在三方面：

一是基於數據的產品價值挖掘。通過對產品及相關數據進行二次挖掘，創造新價值。

　　日本的科研人員日前設計出一種新型座椅，能夠通過分析相關數據識別主人，以此確保汽車的安全。這種座椅裝有360個不同類型的感應器，可以收集並分析駕駛者的體重、壓力值，甚至坐到座椅上的方式等多種信息，並將它們與車載系統中內置的車主信息進行匹配，以此判斷駕駛者是否為車主，從而決定是否開動汽車。實驗數據顯示，這種車座的識別準確率高達98%。

　　三一公司的挖掘機指數也是如此。通過在線跟蹤銷售出去的挖掘機的開工、負荷情況，就能了解全國各地基建情況，進而對於宏觀經濟判斷、市場銷售布局、金融服務提供調整依據。

二是提升服務型生產。提升服務型生產就是增加服務在生產（產品）的價值比重。主要體現在兩個方向。一是前向延伸，就是在售前階段，通過用戶參與、個性化設計的方式，吸引、引導和鎖定用戶。比如紅領西服的服裝定製，通過精準的量體裁衣，在其他成衣服裝規模關店的市場下，能保持每年150%的收入和利潤增長，每件衣服的成本僅比成衣高10%。當然了，小米手機也屬於這一類。二是後向延伸，通過銷售的產品建立客戶和廠家的互動，產生持續性價值。蘋果手機的硬體配置是標準的，但每個蘋果手機用戶安裝的軟體是個性化的，這裡面最大的功勞是APPStore。蘋果通過銷售蘋果終端產品只是開始，通過APPStore建立用戶和廠商的連接，滿足用戶個性化需求，提供差異性服務，年創造收入在百億美金。

三是創新商業模式。商業模式創新主要體現在兩個方面，一是基於工業大數據，工業企業對外能提供什麼樣的創新性商業服務；二是在工業大數據背景下，能接受什麼樣的新型的商業服務。最優的情況是，通過提供創新性商業模式能獲得更多的客戶，發掘更多的藍海市場，贏取更多的利潤；同時通過接受創新性的工業服務，降低了生產成本、經營風險。

比如，GE不銷售發動機，而是將發動機租賃給航空公司使用，按照運行時間收取費用，這樣GE通過引入大數據技術監測發動機運行狀態，通過科學診斷和維護提升發動機使用壽命，獲得的經濟回報高於發動機銷售。

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