[科学技术]用好工业大数据为制造业转型赋能

目前，中国正在大力推进制造业转型升级，推进互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合。在最近举行的2018年大数据产业峰会上，与会的政府部门、行业专业人士、专家学者对产业大数据的应用前景持乐观态度，认为大数据将加速中国制造业的数字化、网络化和智能化转型。

工业和信息化部总工程师张峰指出，利用大数据改造传统产业，培育新动能，符合中国经济发展的客观需要，对于推动中国经济向中高端迈进，实现高质量发展具有重要意义。

发展实体经济，制造业是重点，也是难点，而发展大数据，尤其是工业大数据是关键。中国工程院院士吴认为，制造业大数据规模超过其他行业，未来10年工业大数据增速将快于消费大数据增速。

中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何表示，过去几年大数据的主要应用场景是互联网，未来几年的核心是大数据与传统产业和实体经济的深度融合。

据了解，制造业大数据有四个特点。一个是准确性。在一般的商业领域，如果预测准确率达到90%是很高的，但是在工业领域的很多应用场景中，要求准确率达到99.9%甚至更高。二是碎片化。由于工业生产中感知源的多样性、异构性、粒度性和无序性，数据碎片化现象明显。第三是实时性。工业大数据的重要应用场景是实时监控、实时预警和实时控制。如果当前时刻产生的数据不迅速转化为可以支持决策的信息，就失去了价值。第四，是工业。挖掘工业大数据需要对生产过程有透彻的了解。

与会专家表示，大数据在工业领域的应用实现了从R&D设计、生产、运营到服务的全过程智能化，提高了生产效率，降低了资源消耗，提高了产品质量。同时，数据驱动制造业的生态转型，将产业链中的合作企业、产品、用户等资源聚集在一起，通过平台公开共享，实现基于数据的制造资源优化配置；还可以实现产品、生产、服务创新，产生一系列新模式、新业态。

目前正在大力发展的中国工业互联网战略，与大数据息息相关。对于工业互联网来说，网络是基础，数据是前提。海尔cosmoplat、航天云网志、Root Cloud等工业互联网平台已经初具规模，阿里、腾讯等互联网公司也开始向工业部署。

工业互联网的兴起和快速发展凸显了工业大数据的重要性。但目前大数据在我国大多数工业企业的开发应用还处于起步阶段，大数据为什么要用，要收集什么大数据，如何使用大数据，还不清楚，落后于消费互联网。高度复杂的工业场景使得工业大数据的应用面临更多的困难。第一，因为制造运营场景非常复杂，不同行业使用的设备和流程差异很大，数据采集非常困难。第二，大规模的工业数据对数据存储和传输提出了更高的要求。第三，企业对工业云的认识薄弱，导致数据孤岛，阻碍了整个行业的数据互联。第四，工控系统的数据安全不仅关系到企业生产安全，还关系到国家安全。

工业大数据应用技术国家工程实验室副主任、航天数据股份有限公司副总经理季表示，在推动工业互联网和工业大数据发展的过程中，最难的是让企业“上云”，这也是工业互联网战略三大重点项目中最难的项目。

关于下一步工业大数据的推广，工信部信息化与软件服务部集成推广司副司长冯伟表示，依托工业互联网平台，工业大数据的核心目标将是不断优化制造资源配置效率，实现更好的质量、更低的成本、更快的交付、更高的满意度、提高制造业全要素生产率。