工业大数据:工业转型与价值创造的核心

7月23日，在清华经管学院伟伦楼508举办了《工业大数据》的新书签售会，出席此次签售活动的有机械工业信息研究院副院长和机械工业出版社副社长陈海娟、清华经管学院读书协会、中国科技自动化联盟。该书作者李杰是美国辛辛那提大学特聘讲座教授、美国国家科学基金会（NSF）智能维护系统产学合作中心（IMS）主任。

活动现场，李杰教授做了“大数据环境下的预测分析与智能制造案例”和“工业大数据分析与主控式创新企业转型”两个主题演讲，并与现场观众进行了问答互动和新书签售。

此次新书签售活动是“工业4.0与智能制造领域创新实践国际研讨会”的一个重要组成部分，该研讨会由清华大学经管学院读书协会、中国科技自动化联盟、清华继续教育学院、智慧工坊、机械工业出版社联合主办。

工业大数据是提升制造业生产力、竞争力、创新能力的关键要素，是推动工业4.0、工业互联网、《中国制造2025》实现的重要基础，是工业4.0时代工业转型与价值创造的核心。

李杰教授就企业关心的问题进行了深入浅出的分析和讲解，比如：如何以较低成本满足用户定制化的需求？如何使制造过程的信息透明化、使制造过程更加高效，提升质量、降低成本和资源消耗，实现更有效的管理？如何实现全产业链的信息整合，使整个生产系统达到协同优化，让生产系统更加动态灵活，进一步提高生产效率和降低生产成本，从而真正从用户角度考虑、为用户创造价值？

《工业大数据》为何诞生？

制造业是一个工业化国家的重要基础。在2008~2009年的世界经济危机之后，许多国家重新认识了制造业的重要性，并且制定了一系列的政策来夯实本国的制造业基础。例如，美国政府推出了“先进制造业伙伴计划”，希望重夺制造业全球领导地位；德国政府启动了“工业4.0”国家战略，以巩固自身的制造业竞争力。最近，中国政府也颁布了一项意义重大的国家战略——《中国制造2025》，旨在为中国制造业进一步夯实基础、推进变革。

以上所有国家战略的背后都有一个共同点，那就是重视发展传感技术和软件，发展工业大数据和“信息物理系统”，借助网络传输数据和指令，协调整个系统及相关技术和人才，并以此作为未来制造业发展的新驱力。可以说，数据是根本和基础。

时下，“工业4.0”“信息物理系统”“物联网”“工业互联网”“大数据”“智能制造”等新的词汇向大众扑面而来。这些新概念带来了启迪，也带来了困惑。《工业大数据》的出现就是希望为这些关键技术的发展提供论述，并对一些有关工业大数据的关键概念给予系统性的定义。

《工业大数据》通过深入剖析未来工业的商业模式和智能服务体系的创新技术变革，论述了如何通过工业大数据的分析和应用去预测需求、预测制造，整合产业链和价值链，发现用户的价值缺口，发现和管理不可见的问题，实现为用户提供定制化的产品和服务。

工业大数据的三个阶段

工业大数据并不是一种新生事物，而是早已有之。李杰教授认为工业大数据及其应用主要经历了以下三个阶段。

目前数据分析平台主要有两种形式：第一种是以工具为主的平台，比如IMS与美国National Instruments（NI）合作开发的基于Lab VIEW的WatchdogAgent，不同的使用者可以利用同样的分析工具解决不同的问题；第二种是以解决方案为主的平台（Solution-BasedEcosystem Platform），代表是GE的工业互联网Predix^TM，将开发者与用户的需求相连接，可以在平台上按照客户的需求开发定制化的数据分析和应用解决方案。

工业领域的机会空间

李杰教授认为：工业4.0时代当今，工业领域的机会空间可以被分为四个部分。

第一个部分是满足用户可见的需求和解决可见的问题，这个空间内依然有中国制造需要补的课，比如质量、污染和浪费等问题，需要的是持续的改善与不断完善的标准化。

第二个部分在于避免可见的问题，需要从使用数据中挖掘新的知识为原有生产系统和产品增加价值。

第三个部分在于利用创新的方法与技术去解决未知的问题，如具有自省能力的设备，以及利用智能手环管理睡眠质量等例子都是使不可见的问题透明化，进而去加以管理和解决不可见的问题。

第四个部分是寻找和满足不可见的价值缺口，避免不可见因素的影响，这部分需要利用数据分析产生的智能信息去创造新的知识和价值，这也是工业4.0的最终目标。