孙家广

大数据的概念是1997年左右提出的，至今已经约有20年的发展，在中国，大数据也推进了5年之久.从我们围绕工业信息化特别是在工业企业建立了一批具有大数据能力的企业来看，工业大数据的意义十分重大。

从国际视野看，德国提出了“工业4.0”，美国提出了“工业互联网”，中国提出了“中国制造2025”，这些趋势都是从传统信息化到智能化发展的重要体现，特别是从传统的信息到如今的数据应用。我认为，工业化需要大数据的支撑，所以我们对工业大数据应该有足够的重视。

从国际统计的数据分布情况来看，工业大数据已经成为社会资产的重要组成部分。具体来看，统计的内容中制造业—离散制造业是排在大数据应用第一位的，其他应用，包括政府、通讯、网络、流程制造等细分领域的应用，都排在后面。可以说，真正的大数据最大的是在工业部分，是在离散制造业。所以，我们有理由也应重视工业大数据的发展。

工业大数据已成为国际领先企业重点发展，对于我国来说，工业大数据也是国家大数据战略的重要内容，并且我们在《大数据发展纲要》里明确提出新型大数据工程，要利用大数据，把我们的产供销各个领域全生命周期的产业链聚拢起来，达到提高生产效益、降低成本的目的，这也是中国工业转型升级、创新驱动发展的重要抓手。

工业大数据也是智能制造或者制造智能化的原因。我们现在强调的智能产品、智能生产、智能服务，包括智能回收处理等需要数据，这个数据是在传统的信息孤岛的数据基础上，进行数据收集、集成、分析，能够支撑智能制造、智能产品、智能生产、智能服务、智能回收等应用。

回归到本质，我们谈谈工业大数据的内涵：工业大数据的主要来源就是信息化的数据，物联网的数据以及跨界的工业和用户、工业和供应商跨界的数据整合。工业大数据有产业链的数据，有工艺制造本身的数据，有信息化的数据，现在都处离散状态，存储在磁盘上。最重要的还是要加大数据的采集力度，把这些数据收集起来。

此外，现在的产品变成智能产品后，产品本身就会制造数据、产生数据。

工业大数据中，数据的产生是智能产品产生的数据，具有多模态、高通量、强关联。不仅跟我们产品的零部件相关，还可以通过产品的数据采集，知道用这个产品干什么，用的状态等。由此可见，工业大数据的应用特征是，跨界关联、产业链关联和物理信息关联。

从工业大数据的应用来分析：传统的制造业持续下降，而制造服务业的规模在不断上升，整体的制造业仍然是经济的主体。与发达国家相比较，如英国服务的比重已到78%～80%以上，而我国服务的占比，现在刚刚过了50%。在整个服务业中，我们从传统设计、制造、维修、运行再制造，通过工业大数据平台与互联网+所连接金融、物流、能源、环境、保险等领域以及用户应用关联起来，这就是大数据。

实际上，工业大数据促进了中国制造供给侧的改革，因为从“中国制造”到“中国创造”，从生产型的制造到服务型制造，其中最主要、最关键的就是数据，有了数据才能完成从传统制造到服务型制造的转型。

过去传统制造中，数据最多的是在各种报表中，包括工艺表、材料报表等等，现在的报表要与整个生产过程和工艺结合，乃至跟整个应用类型结合起来。下面我举几个典型的案例：

第一个例子是“三一重工”，这是一家做工程机械的民营企业。他积聚了全球80多家供应商，100多个全球分支机构、400家全球代理，12万全球客户，有百万个操作手。他有几十万台的硬件设备，在全国各地进行数据的实时采集。一方面支撑着他的机械双倍工程装备效率的提高，帮助上游零部件供应商实现精细生产；另一方面也能将其库存降低到40%以下，使得每年为下游经销商降低备件库存超过3个亿。通过大数据的应用，可以帮助业主加强服务能力，即工程机械从传统的设计、生产、制造，变成了租赁服务，实现了产品的转型。与此同时，三一重工利用大数据打开了开发环节和服务环节，使效益得到很大提升。

第二个例子是新疆金风科技股份有限公司，一家以风机发电设备为主营业务的制造厂。风机投入运行后测风仪随着环境因素（震动，腐蚀等）出现偏差，而主控系统会依据错误风向数据偏航导致迎风角错误，出现发电效率的衰减。经过对测风数据扫描会发现高达32.51%的风机存在4度以上对风的偏差，矫正后每台风机每年可多发电3.13万元，按照金风现有1.5万台风机计算，这一技术将给业主每年带来超过1.5亿元的经济效益。

第三个例子是西安陕鼓动力股份有限公司，这也是工业大数据的典型企业，主要的大数据应用是基于远程数据的备件供应和预知性的维护维修。2014年，陕鼓动力实现服务产值增加2.09亿元，为用户节省费用维修近3亿元，经济效益得到明显的提高，此外陕鼓动力还利用大数据实现叶片断裂故障的根源追诉，使得从修复产品到新产品研制到三化，能够逐步实现增量，服务大数据、系统生产数据，支持产品、质量不断迭代，促进生产型服务项，服务型企业转变。

工业大数据支撑“中国制造2025”，从工业的IT到CT到DT这是必然的过程，有人说我们现在的工业处于2.5阶段。当今我们进入了大数据时代，所以我们理所当然要用DT促进传统产业的升级改造。工业大数据中，大量的数据支撑了“中国制造2025”的实现。因此，我们建议要“自主构造+端”的工业大数据软件生态。总的来说，就是要结合“中国制造2025”的具体规划和目标，由我们中国自己的工业大数据提升中国制造的能力和水平。（根据演讲内容整理，未经本人审核）