周大铭

大数据作为新一代信息技术的代表，已开始在工业行业的设计、研发、制造、销售、服务等环节取得应用，并成为推动互联网与工业融合创新的重要因素。在此形势下，我国大数据应用在助推互联网与工业融合创新中遇到了哪些难题？如何破解难题，有效发挥大数据推动互联网与工业深度融合的作用？值得深入思考和研究应对之策。

首先，大数据为互联网与工业融合创新提供有力支撑。信息技术特别是互联网技术正在给传统工业发展方式带来颠覆性、革命性的影响。二维码、RFID、传感器、工控系统、物联网、ERP、CRM等技术的广泛应用，推动工业企业实现生产流程各环节的互联互通，促进互联网与工业融合发展。但网络、通信、硬件设备等只是工业企业实现互联互通的基础，实时感知、采集、监控生产过程中产生的大量数据才是互联互通的核心内容。只有运用大数据技术对企业产生、拥有的海量数据进行挖掘，得到有作用的分析结果，传输、识别、存储与互联互通的价值才得以实现，互联网与工业才能融合创新发展。多源数据的融合是实现互联网与工业融合创新的必要条件，而要实现对多种来源、多种类型海量数据的分析处理，以及复杂的数据关联关系挖掘，都需要有大数据的支撑。

其次，大数据为互联网与工业融合创新增添价值。工业与互联网融合是新一轮工业革命和网络革命融合的象征，其目的是加速工业转型升级和提质增效，变革传统工业生产运营方式，创造出更大的价值。要实现这一目的，需以大数据辅助工业企业创新其研发、生产、运营、销售、服务和管理方式。例如，在产品研发创新方面，特斯拉利用大数据技术，采集和分析用户在驾驶时产生的加速度、刹车、转弯、电池充电和位置信息，以及用户驾驶习惯等大量数据，结合市场数据和企业生产、管理数据，实现产品创新和生产协同；在设备、产品诊断和预测方面，波音公司飞机产品的发动机、燃油系统、液压和电力装备等每30分钟产生10TB数据，用以诊断和预测故障，减少事故率，延长产品生命周期；在生产线管理方面，沈阳机床生产的新一代智能机床可以与互联网连接，对温度、压力、热能、振动、运行等海量数据进行分析，实现特征编程、加工仿真、实时监控、智能诊断、远程控制等网络智能制造，以及工厂分布式、分级式布局；在供应链管理和成本控制方面，海尔集团通过互联网整合全球供应链资源，并在供应链各环节采用大数据技术对客户数据、企业内部数据、供应商数据等进行分析挖掘，实现供应链协同和持续优化，降低企业运营成本。

最后，大数据推动互联网与工业融合产生新模式、新业态。在大数据的驱动下，互联网与工业进一步深化融合，产业模式、制造模式、商业模式正在重塑，企业、市场与用户的互动程度和范围极大扩展，企业与用户关系加速重构，产品的设计、研发、制造、销售等逐渐构成闭环。

通过互联网平台，工业企业与客户的互动关系不断加强，客户的需求和意见能够在产品的创新中体现，以销定产向研发、生产、销售和服务协同的生产模式转变。大数据技术的广泛应用，使得企业能够及时掌握用户数据，有助工业企业服务化转型。