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工業(yè)大數據是一個全新的概念，從字面上理解，工業(yè)大數據是指在工業(yè)領域信息化應用中所產生的大數據。工業(yè)大數據是互聯網、大數據和工業(yè)產業(yè)結合的產物，是中國制造2025、工業(yè)互聯網、工業(yè)4.0等國家戰(zhàn)略在企業(yè)的落腳點。
隨著信息化與工業(yè)化的深度融合，信息技術滲透到了工業(yè)企業(yè)產業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)，條形碼、二維碼、工業(yè)傳感器、工業(yè)自動控制系統(tǒng)、工業(yè)物聯網等技術在工業(yè)企業(yè)中得到廣泛應用，尤其是互聯網、移動互聯網、物聯網等新一代信息技術在工業(yè)領域的應用，工業(yè)企業(yè)也進入了互聯網工業(yè)的新的發(fā)展階段，工業(yè)企業(yè)所擁有的數據也日益豐富。工業(yè)企業(yè)中生產線處于高速運轉，由工業(yè)設備所產生、采集和處理的數據量遠大于企業(yè)中計算機和人工產生的數據，從數據類型看也多是非結構化數據，生產線的高速運轉則對數據的實時性要求也更高。
工業(yè)大數據應用將帶來工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新和變革的新時代。通過互聯網、移動物聯網等帶來的低成本感知、高速移動連接、分布式計算和高級分析，信息技術和全球工業(yè)系統(tǒng)正在深入融合，給全球工業(yè)帶來深刻的變革，創(chuàng)新企業(yè)的研發(fā)、生產、運營、營銷和管理方式。這些創(chuàng)新給不同行業(yè)的工業(yè)企業(yè)帶來了更快的速度、更高的效率和更強的洞察力。工業(yè)大數據的典型應用包括產品創(chuàng)新、產品故障診斷與預測、工業(yè)生產線物聯網分析、工業(yè)企業(yè)供應鏈優(yōu)化和產品精準營銷等各個方面。
背景
自從工業(yè)從社會生產中獨立成為一個門類以來，工業(yè)生產的數據采集、使用范圍就逐步加大。從泰勒拿著秒表計算工人的用鐵鍬送煤到鍋爐的時間開始，是對制造管理數據的采集和使用；福特汽車的流水化生產，是對汽車生產過程的工業(yè)數據的采集和工廠內使用；豐田的精益生產模式，將數據的采集和使用擴大到工廠和上下游供應鏈；核電站發(fā)電過程中全程自動化將生產過程數據的自動化水平提高到更高程度。
任何數據的采集和使用都是有成本的，工業(yè)數據也不例外。但隨著信息、電子和數學技術的發(fā)展，傳感器、物聯網等技術的發(fā)展，一批智能化、高精度、長續(xù)航、高性價比、微型傳感器面世，以物聯網為代表的新一代網絡技術在移動數據通信的支持下，能做到任何時間、任何地點采集、傳送數據。以云計算為代表的新型數據處理基礎架構，大幅降低工業(yè)數據處理的技術門檻和成本支出。以工業(yè)領域的SCADA系統(tǒng)為例，傳統(tǒng)模式下每個電網、化工企業(yè)都需要建立一套SCADA系統(tǒng)，成本在千萬以上，如果采用云架構模式，成本將可以降低7成以上。
社會需求變革是最大拉動力。在商品過剩經濟時代，以個性化為代表的消費文化，使得工業(yè)企業(yè)的產出物，要最大限度匹配個性需求。從服裝定制，車輛選配，到T恤的印花和個性化教育。
要響應個性化需求，有兩種方式，以服裝定制為例，就是靠老師傅用尺子量，眼見手摸，憑借經驗，確定服裝的裁剪和版型，這種我們可以稱之為模擬方式，效率和質量難以保證，耗時長，個性化定制的成本高；還有一種是數字方式，就是通過制訂一套數據采集手段，由前臺的客戶代表測量采集用戶身形數據，然后將數據傳回總部，將結合生產原材料數據，將需求分解為一項一項的生產工藝動作，最后也生產出達到定制化要求服裝。
當然了，工廠也會聘請資深的老師傅，他們的主要工作不是面對一個個客戶的定制化需求，而是去研究更好的生產工藝，對數據和工藝分解進行把控。這種模式下，效率和質量得到保證，效率隨著生產線的擴容線性提升，有一批專家隊伍不斷研究提升工藝能力，定制化生產的成本將得以顯著攤薄。從發(fā)展趨勢看，后者這種數字模式的個性化生產將是未來選擇。
國策方針是重要影響力。完成了工業(yè)自動化過程的德國工業(yè)界，在自動化基礎上，以工業(yè)數據為基礎，引入云計算和人工智能技術，提升工業(yè)的智能化水平，以滿足大批量個性化定制的社會生產需求；美國擁有強大的云計算、互聯網及數據處理能力，基于此，提出工業(yè)互聯網戰(zhàn)略，將單個設備、單條生產線、單個工廠的數據聯網，通過大數據處理后，在診斷、預測、后服務等方面挖掘工業(yè)服務的價值。
中國相對于德國、美國而言，在工業(yè)自動化、在云計算等領域都處于發(fā)展期，因此提出中國制造2025計劃，通過工業(yè)化和信息化融合發(fā)展的方式，將工業(yè)化和信息化整體規(guī)劃，并制定一系列的重點工程和推進計劃。
特點
不管是工業(yè)自動化、還是工業(yè)智能化（工業(yè)4.0）、或者是工業(yè)互聯網概念，他們的基礎是工業(yè)數據。
隨著行業(yè)發(fā)展，工業(yè)企業(yè)收集的數據維度不斷擴大。主要體現在三個方面：
一是時間維度不斷延長。經過多年的生產經營，積累下來歷年的產品數據、工業(yè)數據、原材料數據和生產設備數據；二是數據范圍不斷擴大。隨著企業(yè)信息化建設的過程，一方面積累了企業(yè)的財務、供應商數據，也通過CRM系統(tǒng)積累了客戶數據，通過CAD等積累了研發(fā)過程數據，通過攝像頭積累了生產安全數據等，另一方面越來越多的外部數據也被收集回來，包括市場數據、社交網絡數據、企業(yè)輿情數據等；三是數據粒度不斷細化。從一款產品到多款、多系列產品使得產品數據不斷細化，從單機機床到聯網機床，使得數據交互頻率大大增強；加工精度從1mm提升到0.2mm，從5分鐘每次的統(tǒng)計到每5秒的全程監(jiān)測，都使得采集到的數據精細度不斷提升。
以上三個維度最終導致企業(yè)所積累的數據量以加速度的方式在增加，構成了工業(yè)大數據的集合。不管企業(yè)是否承認，這些數據都堆砌在工廠的各個角落，而且在不斷增加。
分類
從企業(yè)經營的視角來看待這些工業(yè)數據?？梢园凑諗祿挠猛痉殖扇悾?/div>
第一類是經營性數據，比如財務、資產、人事、供應商基礎信息等數據，這些數據在企業(yè)信息化建設過程中陸陸續(xù)續(xù)積累起來，表現了一個工業(yè)企業(yè)的經營要素和成果。
第二類是生產性數據，這部分是圍繞企業(yè)生產過程中積累的數據，包括原材料、研發(fā)、生產工藝、半成品、成品、售后服務等。隨著數字機床、自動化生產線、SCADA系統(tǒng)的建設，這些數據也被企業(yè)大量記錄下來。這些數據是工業(yè)生產過程中價值增值的體現，是決定企業(yè)差異性的核心所在。
第三類是環(huán)境類數據，包括布置在機床的設備診斷系統(tǒng)，庫房、車間的溫濕度數據，以及能耗數據，廢水廢氣的排放等數據。這些數據對工業(yè)生產過程中起到約束作用。
從目前的數據采用情況看，經營類數據利用率最高，生產性數據和環(huán)境類數據相比差距比較大。從未來數據量來說，生產線數據在工業(yè)企業(yè)數據中的占比將越來越大，環(huán)境類數據也將越來越多樣化。
一般意義上，大數據有具有數據量大、數據種類多、商業(yè)價值高、處理速度高，在此基礎上，工業(yè)大數據還有兩大特點。一是準確率高，大數據一般的應用場景是預測，在一般性商業(yè)領域，如果預測準確率達到90%已經是很高了，如果是99%就是卓越了。但在工業(yè)領域的很多應用場景中，對準確率的要求達到99.9%甚至更高，比如軌道交通自動控制，再比如定制生產，如果把甲乙客戶的訂單參數搞混了，就會造成經濟損失。二是實時性強，工業(yè)大數據重要的應用場景是實時監(jiān)測、實時預警、實時控制。一旦數據的采集、傳輸和應用等全處理流程耗時過長，就難以在生產過程中發(fā)揮價值。
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