工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)使數(shù)據(jù)價(jià)值充分釋放成為可能

隨著第四次工業(yè)革命的探索逐漸走向深入，數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代新驅(qū)動(dòng)要素的作用日益凸顯，與傳統(tǒng)要素相比，數(shù)據(jù)具有更強(qiáng)的可復(fù)制性、更易共享、且可無(wú)限增長(zhǎng)和供給，使突破有限自然資源供給對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)制約成為可能，對(duì)培育經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動(dòng)能、開(kāi)辟發(fā)展新道路具有重要意義。制造業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的主體和根基，工業(yè)數(shù)據(jù)的深度開(kāi)發(fā)利用既是數(shù)字經(jīng)濟(jì)實(shí)質(zhì)發(fā)展的標(biāo)志，也是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的難點(diǎn)和關(guān)鍵。隨著新一代信息技術(shù)的不斷擴(kuò)散和深度應(yīng)用，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生，工業(yè)產(chǎn)品和生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)全生命周期數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、分析、共享、應(yīng)用、服務(wù)增值等正呈現(xiàn)日新月異的勃勃生機(jī)，催生了一系列新產(chǎn)品、新模式、新業(yè)態(tài)，推動(dòng)制造業(yè)加速向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化變革。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)使數(shù)據(jù)價(jià)值充分釋放成為可能

在消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展過(guò)程中，一批企業(yè)通過(guò)對(duì)消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)的深度挖掘，已在商業(yè)變革中取得顯著成效，并催生出一批數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新商業(yè)模式。但在工業(yè)領(lǐng)域，由于數(shù)據(jù)采集更困難、數(shù)據(jù)種類(lèi)更復(fù)雜、數(shù)據(jù)應(yīng)用專(zhuān)業(yè)難度更大，對(duì)數(shù)據(jù)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)利用顯得相對(duì)滯后。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的發(fā)展使得工業(yè)數(shù)據(jù)在采集、分析和應(yīng)用方式上發(fā)生巨大轉(zhuǎn)變，為工業(yè)數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值開(kāi)辟了廣闊空間。

一是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)帶來(lái)了數(shù)據(jù)采集方式的根本改變。傳統(tǒng)的工業(yè)數(shù)據(jù)采集主要通過(guò)人工錄入、調(diào)查問(wèn)卷、電話(huà)隨訪(fǎng)等方式進(jìn)行。這種采集方式得到的數(shù)據(jù)數(shù)量少、時(shí)效性差、精度低、成本高。隨著條形碼、二維碼、RFID、工業(yè)傳感器、工業(yè)自動(dòng)控制系統(tǒng)、CAD/CAM/CAE/CAI、5G等技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，工業(yè)數(shù)據(jù)的采集方式出現(xiàn)了本質(zhì)的改變，工業(yè)企業(yè)可獲得的數(shù)據(jù)來(lái)源更豐富、更全面、更及時(shí)，數(shù)據(jù)種類(lèi)更多（不僅可獲得來(lái)自信息化系統(tǒng)的IT數(shù)據(jù)，還能獲得來(lái)自設(shè)備、員工、生產(chǎn)環(huán)境的OT數(shù)據(jù)），為工業(yè)數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用奠定了更具時(shí)效性、準(zhǔn)確性、完整性的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

二是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)加速了工業(yè)數(shù)據(jù)分析方式的創(chuàng)新突破。工業(yè)設(shè)備可不間斷產(chǎn)生數(shù)據(jù)，并且可實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)頻率的數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)量龐大，且涉及的數(shù)據(jù)種類(lèi)、數(shù)據(jù)格式以及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多樣，專(zhuān)業(yè)關(guān)系復(fù)雜，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方式無(wú)法有效應(yīng)對(duì)。此外，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析往往將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在邊緣側(cè)或獨(dú)立的系統(tǒng)中，使數(shù)據(jù)互聯(lián)、互通、互操作受阻，無(wú)法有效提取和協(xié)同應(yīng)用所需的相關(guān)數(shù)據(jù)，阻礙了數(shù)據(jù)的相關(guān)分析、系統(tǒng)利用和價(jià)值轉(zhuǎn)化。以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)為基礎(chǔ)，創(chuàng)新應(yīng)用邊緣計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)可突破主觀認(rèn)知局限和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的因果范式，從海量工業(yè)數(shù)據(jù)中識(shí)別數(shù)據(jù)間的相關(guān)性，深入挖掘數(shù)據(jù)潛在關(guān)聯(lián)價(jià)值，形成決策新范式和新洞察。

三是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)成為數(shù)據(jù)價(jià)值創(chuàng)造的最佳載體。傳統(tǒng)工業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用方式大多是基于企業(yè)部分歷史數(shù)據(jù)開(kāi)展局部分析，將部分個(gè)體經(jīng)驗(yàn)提煉成因果規(guī)則，并加以推廣應(yīng)用。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的出現(xiàn)可實(shí)現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)的在線(xiàn)、實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)、跨界分析應(yīng)用，為工業(yè)企業(yè)的產(chǎn)品服務(wù)、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)決策等方面提供更全面、更快速、更精確的大數(shù)據(jù)支持，將因果規(guī)則轉(zhuǎn)變?yōu)榛谙嚓P(guān)數(shù)據(jù)的個(gè)性化精準(zhǔn)決策。在此基礎(chǔ)上，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)可支持企業(yè)加速打破傳統(tǒng)業(yè)務(wù)煙囪式的發(fā)展模式，大大提高了數(shù)據(jù)流動(dòng)的自動(dòng)化水平，實(shí)現(xiàn)跨越地域、跨越組織的設(shè)備、業(yè)務(wù)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)的創(chuàng)新協(xié)同應(yīng)用，構(gòu)建開(kāi)放生態(tài)體系和創(chuàng)新發(fā)展模式。

基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用取得明顯實(shí)效

得益于工業(yè)數(shù)據(jù)在采集、分析、應(yīng)用方式的變革，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型創(chuàng)新應(yīng)用對(duì)于推動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)價(jià)值落地和快速發(fā)展成效顯現(xiàn)。根據(jù)數(shù)據(jù)流動(dòng)范圍和復(fù)雜程度，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的創(chuàng)新應(yīng)用已在設(shè)備、企業(yè)和供應(yīng)鏈等不同層級(jí)上產(chǎn)生了明顯實(shí)效。

一是設(shè)備級(jí)數(shù)據(jù)應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)在線(xiàn)、實(shí)時(shí)設(shè)備管理。設(shè)備級(jí)數(shù)據(jù)應(yīng)用是最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)應(yīng)用，無(wú)論是工業(yè)企業(yè)對(duì)于來(lái)自聯(lián)網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行信息的高級(jí)分析，還是設(shè)備制造商對(duì)自身產(chǎn)品在全生命周期中的理解、管理、診斷和維護(hù)，都需要從原先單純依賴(lài)人工、經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)變成基于數(shù)據(jù)所得出的更科學(xué)和更高效的決策。設(shè)備級(jí)數(shù)據(jù)應(yīng)用通過(guò)實(shí)現(xiàn)工業(yè)設(shè)備的互聯(lián)互通，將設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)轉(zhuǎn)化為數(shù)字，實(shí)現(xiàn)可視化，并基于采集來(lái)的數(shù)據(jù)對(duì)工業(yè)設(shè)備進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析，如故障診斷通過(guò)設(shè)備運(yùn)行中的相關(guān)信息來(lái)識(shí)別其技術(shù)狀態(tài)是否正常,確定故障的性質(zhì)與部位、尋找故障起因、預(yù)報(bào)故障趨勢(shì),并提出相應(yīng)對(duì)策；預(yù)測(cè)性維護(hù)是基于歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對(duì)即將出現(xiàn)的問(wèn)題進(jìn)行預(yù)判，可有效縮短設(shè)備非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間、保證生產(chǎn)計(jì)劃、降低運(yùn)維成本；產(chǎn)品即服務(wù)是設(shè)備制造商從出售產(chǎn)品向提供服務(wù)（如遠(yuǎn)程運(yùn)維、預(yù)測(cè)性維護(hù)等）的商業(yè)模式轉(zhuǎn)變，可為客戶(hù)帶來(lái)創(chuàng)新價(jià)值、為制造商提供新的收入來(lái)源。

二是企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)企業(yè)精益管理。企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)應(yīng)用是指打通企業(yè)OT數(shù)據(jù)與IT數(shù)據(jù)，基于數(shù)據(jù)分析為企業(yè)整體業(yè)務(wù)和運(yùn)營(yíng)優(yōu)化提供科學(xué)決策，實(shí)現(xiàn)企業(yè)精益管理。企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)應(yīng)用種類(lèi)較為豐富，包括質(zhì)量管理、能源管理、安全管理、生產(chǎn)過(guò)程管理等。全面質(zhì)量管理是企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)應(yīng)用的典型例子。傳統(tǒng)的質(zhì)量管理方式主要在生產(chǎn)制造結(jié)束之后進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)。這種單環(huán)節(jié)的檢測(cè)方式對(duì)人員經(jīng)驗(yàn)的依賴(lài)性較高，容易造成漏檢、標(biāo)準(zhǔn)不一致等問(wèn)題；這種檢測(cè)方式不能識(shí)別出不合格產(chǎn)品的原因和環(huán)節(jié)，從而無(wú)法從根本上提升產(chǎn)品合格率。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型全面質(zhì)量管理應(yīng)用可整合設(shè)備、員工、工藝、環(huán)境、質(zhì)檢等多方數(shù)據(jù)，以點(diǎn)到面形成全面質(zhì)量管理解決方案。在制造環(huán)節(jié)，針對(duì)設(shè)備（基于設(shè)備管理保證生產(chǎn)過(guò)程質(zhì)量一致性）、員工（基于機(jī)器視覺(jué)識(shí)別員工錯(cuò)誤操作）、環(huán)境（實(shí)現(xiàn)環(huán)境智能監(jiān)控）、工藝（基于機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別參數(shù)最優(yōu)解）方面，形成基于數(shù)據(jù)的單點(diǎn)質(zhì)量管理應(yīng)用；在質(zhì)檢環(huán)節(jié)采用基于機(jī)器視覺(jué)的質(zhì)檢方法，可確保質(zhì)檢結(jié)果一致性和準(zhǔn)確性比其他質(zhì)檢方法有顯著的提升，基于機(jī)器學(xué)習(xí)分析質(zhì)檢結(jié)果，利用缺陷智能追蹤，確定出現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題的原因和環(huán)節(jié)，并采取相應(yīng)改善措施，形成質(zhì)量管理閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)全面質(zhì)量管理。

三是供應(yīng)鏈級(jí)數(shù)據(jù)應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈動(dòng)態(tài)精準(zhǔn)協(xié)同。供應(yīng)鏈級(jí)數(shù)據(jù)應(yīng)用是工業(yè)數(shù)據(jù)在企業(yè)間的延伸、交互，涉及企業(yè)、供應(yīng)商、分銷(xiāo)商、客戶(hù)等多個(gè)參與方，包括計(jì)劃、采購(gòu)、生產(chǎn)、物流等一系列環(huán)節(jié)。高級(jí)排程是供應(yīng)鏈級(jí)數(shù)據(jù)應(yīng)用的典型例子。企業(yè)根據(jù)需求預(yù)測(cè)形成生產(chǎn)計(jì)劃的同時(shí)，可將訂單計(jì)劃自動(dòng)拆解成相應(yīng)的采購(gòu)計(jì)劃、物流計(jì)劃等，并與零部件供應(yīng)商、物流服務(wù)商的系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，根據(jù)實(shí)際情況預(yù)測(cè)可能出現(xiàn)的變化（如某特定產(chǎn)品供應(yīng)商出現(xiàn)產(chǎn)能不足的情況、貨運(yùn)公司無(wú)法正常運(yùn)輸?shù)龋蜥槍?duì)出現(xiàn)的突發(fā)狀況（如緊急訂單、零部件丟失等）調(diào)整生產(chǎn)安排，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈動(dòng)態(tài)精準(zhǔn)協(xié)同。

供應(yīng)鏈級(jí)數(shù)據(jù)應(yīng)用通過(guò)企業(yè)間的數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)交易，還可實(shí)現(xiàn)社會(huì)制造能力開(kāi)放共享、供應(yīng)鏈金融、UBI、融資租賃等產(chǎn)融創(chuàng)新模式，為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供新動(dòng)能。

進(jìn)一步加快數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型創(chuàng)新應(yīng)用落地推廣

進(jìn)一步加快數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型創(chuàng)新應(yīng)用落地推廣，需要構(gòu)建完善的工業(yè)數(shù)據(jù)治理體系，以數(shù)據(jù)價(jià)值為牽引不斷拓展數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)模、提升數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值，最大化釋放數(shù)據(jù)效能。

一是完善數(shù)據(jù)治理體系，持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)利用環(huán)境。健全工業(yè)數(shù)據(jù)交易、共享制度。從法律層面對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)資源的產(chǎn)權(quán)屬性予以界定，完善數(shù)據(jù)價(jià)值評(píng)估，建立健全工業(yè)數(shù)據(jù)資源交易機(jī)制和定價(jià)機(jī)制，探索成立全國(guó)性工業(yè)數(shù)據(jù)交易中心；完善工業(yè)數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)體系。推動(dòng)完善工業(yè)數(shù)據(jù)安全等級(jí)保護(hù)制度，建立兼顧安全與發(fā)展的工業(yè)數(shù)據(jù)管理和保障體系，加強(qiáng)對(duì)商業(yè)秘密、敏感數(shù)據(jù)及隱私的保護(hù)。

二是加強(qiáng)應(yīng)用價(jià)值挖掘，拓展數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)利用規(guī)模。加強(qiáng)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)利用項(xiàng)目的價(jià)值落地。以數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值為牽引，將大數(shù)據(jù)技術(shù)、機(jī)理模型和分析結(jié)果更為便捷、精準(zhǔn)、低成本地運(yùn)用到各業(yè)務(wù)場(chǎng)景，切實(shí)幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本提質(zhì)增效、決策優(yōu)化和業(yè)務(wù)延伸；擴(kuò)大數(shù)據(jù)協(xié)作范圍，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)模與效益倍增。通過(guò)打通產(chǎn)業(yè)鏈、價(jià)值鏈數(shù)據(jù)，提升工業(yè)數(shù)據(jù)的跨行業(yè)適用性，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)一次采集、多方反復(fù)使用，實(shí)現(xiàn)規(guī)模和價(jià)值倍增，推動(dòng)形成工業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的新模式、新業(yè)態(tài)。

三是開(kāi)展數(shù)據(jù)創(chuàng)新試點(diǎn)示范，加快數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)利用模式迭代創(chuàng)新。打造一批典型數(shù)據(jù)應(yīng)用案例，加強(qiáng)試點(diǎn)示范引路。鼓勵(lì)有基礎(chǔ)、有需求、有動(dòng)力的企業(yè)深度開(kāi)展數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)利用，加強(qiáng)基于新一代信息技術(shù)的工業(yè)機(jī)理模型研發(fā)，加快形成一批基于數(shù)字孿生、大數(shù)據(jù)分析、人工智能的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型典型案例和解決方案；培育數(shù)據(jù)創(chuàng)新生態(tài)體系，加快數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型制造業(yè)發(fā)展模式的迭代創(chuàng)新。在數(shù)據(jù)范圍、應(yīng)用規(guī)模、開(kāi)發(fā)深度不斷拓展的基礎(chǔ)上，加強(qiáng)涵蓋數(shù)據(jù)技術(shù)、應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)、資本、人才等要素的數(shù)據(jù)創(chuàng)新生態(tài)體系建設(shè)，為探索形成和迭代創(chuàng)新數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型制造業(yè)發(fā)展模式提供強(qiáng)大支持。