杂志汇中国信息化周报

制造业所有环节都可以产生大数据， 大数据在制造业整个产业也都能得到应用。 制造大数据是制造业生产与管理的重点支撑， 制造大数据规模已经超过了其他行业。 制造业正在拓展大数据的生产空间， 未来20年，产业互联网将比消费互联网带来更大价值。

制造大数据和大数据制造

制造大数据， 实际上讲的是制造业产生大数据。 互联网可以分成三个方面， 一个是消费互联网， 一个是产业互联网， 一个是政务互联网。而产业互联网里面包括了很多领域，比如建筑、 能源、 矿业、 制造、 运输、 通信， 等等。 制造技术是一种支撑技术， 包括企业管理与信息技术以及生产应用方面的技术。 大数据是支撑企业管理以及生产制造的基础之一， 通常和云计算， 互联网等技术结合在一起运用。

工业大数据是从什么时候开始的呢？ 在二十世纪的六七十年代甚至到八十年代， 大量企业用于记录生产过程的数据都是手写的， 最终以纸质材料的形式存在文件柜里。 随着科技的进步， 企业可以收集到越来越多的生产数据， 大概占到总数据的7%左右，于是产生了大数据； 之后， 存储设备大概可以收集到35%的数据， 再加上云计算成本逐渐降低， 所以催生了工业大数据。

制造过程中的大数据， 是采集系统在制造过程中采集的各种各样的数据， 包括振动、 温度、 产品质量， 等等。 整个工业过程中， 所有环节都会产生数据， 例如医药保健行业， 基本上每3毫秒产生5000个数据， 制造业大数据的规模超过了任何行业。

工业大数据特点

准确率要求高。 消费级的数据，比如电子商务平台产生的大数据主要是用在商业行为判断上， 准确率要求不是很高。 但是， 工业领域的数据准确率起码要达到99%以上， 轨道交通类更甚。

数据化程度高。 在工业领域只要生产线不停， 就会源源不断产生数据， 多样性的、 异构性的数据千差万别。 同时， 某些生产环节的数据需要同步， 工业领域数据化要求非常高。

实时性和行业性。 工业的数据如果没有本行业的专业知识将很难理解， 所以对基础性要求相当高。 同时， 工业大数据是实时监控和预警的， 以便于实时地达到分析和应用。

数据变化大。 因为工序和供应参数在变化。 从时间上看， 一天24小时里的数据有不间断的、 间断的、 突发的、 周期性的， 并且很多数据没有标记， 所以数据本身变化很大。

大数据助力制造业

以美国的产业互联网作为参考模式， 其通过分布系统， 可以用传感器来监控车床。 工厂在应用管理层， 从工业设计到产品研发， 整个产品生命周期， 甚至包括整个企业的管理， 都可以通过产业互联网进行监控管理，当然这些过程也用到了企业外的数据， 虚拟化数字制造就离不开大数据的支撑。 未来20年，最有潜力的， 可以根本上改变制造产业的是大数据。

现在， 制造行业里很多企业都正尝试数字化转型， 甚至不少企业已经将数字化覆盖整个产业链和数个生命周期。 通过实时监控， 可以获得大量的数据， 不仅是产品的留存， 也是数据的留存， 未来的大数据势必将把这些留存数据打通。

将来电力行业也将是一个大数据行业。 数据显示， 全球电力30%被用于汽轮机和发动机的制造。 通过对电厂数据的分析， 可以实现减少非规划停电5%， 避免了75%的误判。 未来10年， 全球电力产业会创造30万亿的价值。

另一组数据， 美国平均每人耗电1.1万千瓦时， 通过应用大数据可以降低3%到5%的能耗。

欧洲一个先进的化学产品公司，生产水平已经很领先了， 其生产需用到冷却剂压力、 温度、 数量和二氧化碳流量， 他们发现二氧化碳流量的改变能使产量显著变化。 通过重置相应的参数， 该化学公司能耗减少原材料的20%， 节省能源成本约15%， 能够帮助大型企业避免生产中的风险。

日本的小松公司， 通过实时收集设备卖出去的信息， 就可以了解市场。 小松卖给中国的挖掘机， 如果今年开工不足， 那明年市场肯定有问题， 如果今年开工很好， 明年就有市场的。 而且可以判断市场， 判断宏观经济和市场服务， 及时维修。

英国罗罗公司（R&R） 提出， 其公司生产的发动机硬件设备免费向航空公司提供， 但航空公司一旦使用需要按单位飞行安全时长付费。 R&R通过这种方式的改变使市场占有率上升到40%。

沈阳机床厂， 它的营销方式和英国罗罗公司类似， 机床设备的使用是免费的， 当厂商使用后需要按照使用时长收费。 这种方式即方便了客户和生产人员， 也使得材料利用率和生产成本得以不同程度的提升。 现在， 沈阳机床厂的订单已经排到了半年后。大数据应用的关键在于使我们的产业得到提升。

如今， 一家做西服的企业， 它收集了各种各样的西服的数据， 上网查哪一个适合你， 如果不满意还可以自我修改， 通过大数据实现了个性化的生产， 个性化生产的成本高10%， 但是回报至少是两倍。 原来要求顾客测量身体的方面测量出七个参数。 最近， 厦门某公司研发了一个平台， 用手机拍正面、 侧面、 背面， 再加上身高， 会出来一个三维图， 可以做一个贴身的衣服。

打造大数据价值链的应用。 制造业价值链里面有几个环节非常重要，从供应链到研发产品， 其中产品设计数据库尤为重要， 数据库要对客户的数据和市场的反馈进行收集， 这些数据对研发有用。 当然， 外包装盒的共享对研发也有用， 精简制造对生产有用， 尤其是对整个应用和个性化生产有用。 价值链覆盖制造业的所有的环节， 上下游的各种关系。

现阶段， 产业互联网将会创造出更高的价值， 甚至将会比消费互联网创造的价值还要高一倍。 把大数据利用率和人均产出率进行研究， 财富一百强的企业人均产出提升14.4%， 对制造业平均提升20%， 可见大数据对整个制造业的转型升级改造有很重要的作用。 当然对不同行业可能影响不一样， 保险行业比较高， 接近40%到50%。

制造业在工业设计、 生产、 销售、 服务环节都产生了大数据。 制造业大数据的产生来源于所有的环节，大数据在制造业的应用也将落地于所有的环节。 大数据能够提升生产效率， 改进产品质量， 节约能力和资源的消耗， 大数据支撑了产业互联网，大数据开拓了创新的空间。

突破往往存在于“裂隙”

未来十年， 在产业互联网趋势主导下， 互联网将开始真正与实体产业结合， 这是一个巨大的、 浩瀚的、 有人类史以来最广泛的、 最深入合作的一次工业革命。

几乎所有的技术准备都做好了，大数据、 云计算以及不断发展的人工智能……只差临门一脚， 踢出一个裂隙， 无数令人激动的机会将不断涌现出来， 驶入产业互联网的蓝海。

但是， 不能把“踢出裂隙” 过多地寄希望于BAT这样的巨头和传统产业， 而是要从它们的外部来寻找。市场需要的是既不受传统产业思维束缚， 又没有既得利益牵绊， 同时对于产业间的共生共享有着深刻洞察和认知的企业。

实体经济将创造新价值， 前提是数字化生产、 个性化定制、 网络化协同、 服务化制造等“互联网+” 协同制造新模式取得明显进展。

这正是产业互联网的基本特征。下一个时代来临， 先知先觉、 腾挪有度的企业或许将成为接下来变革的领头狼， 去开启产业互联网的蓝海， 进而成为下个时代的产业巨头。

（根据中国工程院院士邬贺铨公开发表的主题演讲整理而成， 未经本人确认。）