大数据与产业互联网

　　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。）

　　中国工程院院士 邬贺铨

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