工业大数据应用的四大挑战

以数据为要害要素驱动家产转型进级，不只成为宏观层面的行业共鸣，也正在微观层面为企业带来现实收益。然而，家产大数据的成长，还面对数据资源不富厚、数据打点滞后、孤岛广泛存在以及应用深度不敷等四大挑衅。为此，必要在企业层面夯实数据基本，抓住技能创新机会，在行业层面成立数据互操纵与畅通的尺度与法则。

一、以数据为要害要素驱动家产转型进级

2017年12月，习近平总书记在中央政治局第二次集团进修时夸大，要深入实验家产互联网创新成长计谋，体系推进家产互联网基本办法和数据资源打点系统建树，施展数据的基本资源浸染和创新引擎浸染，加速形成以创新为首要引领和支撑的数字经济。在2019年两会上，李克强总理在《当局事变陈诉》中提出，要打造家产互联网平台，拓展“智能+”，为制造业转型进级赋能。

宏观上，大力大举成长家产互联网，用数据智能助推家产转型进级相团结，已经成为世界上下的高度共鸣。

微观上，大数据技能的应用也开始为诸多企业带来现实收益。家产互联网财富同盟2019年2月宣布的《家产互联网平台白皮书》表现，数据在家产研发计划、工艺优化、装备维护、质量节制、节能减排等方面的浸染日益凸显。

中国石化对4600个批次的石脑油质料举办说明建模，优化工艺操纵参数，使汽油收率进步0.22%，辛烷值进步0.90。中化能源对泵机群、压缩机、蒸汽轮机等设备举办康健打点，实现了装备妨碍的诊断、猜测性报警及说明，装备维护本钱每年镌汰15%。

航天电器成立多种身分与质量要害KPI的关联相关模子，对装备、工艺、检测等数据举办关因说明，不良品率低落56%。山钢团体对跨工序能效数据进动作态寻优，年化能源降本8000多万元，能耗本钱低落11.4%。

酒钢团体颠末大数据说明实现能耗的智能化打点，单座高炉每年低落本钱2400万元，镌汰碳排放2万吨，冶炼服从晋升10%。

这样的星星之火尚有许多。可以说，跟着这几年家产互联网的不绝深入成长，家产规模的数据说明应用取得了令人可喜的前进。

二、家产大数据成长面对四方面挑衅

然而，也应该看到，乐成案例如故只是星星之火。由点及面形成燎原之势，任重道远。

挑衅1：家产数据资源不富厚

理论上，家产规模的数据应该长短常富厚的，麦肯锡2009年的陈诉表现，美国的离散制造业是全部行业中数据储量最大的。但现实上，有代价的数据很是稀缺，缘故起因是在家产规模，有说明操作代价的呆板数据每每必要包括妨碍气象下的“坏”样本。但许多家产体系的数据靠得住性较高，视察到妨碍而且已经标志的有用样本更是难能难堪。尚有一些家产场景，只有在极短的时刻内收罗丈量数据(如每秒上百万个测点)，才气捕捉呆板装备的渺小状况，这就要求时序数据库和流处理赏罚平台等专用的新一代数据存储软件提供支撑。

许多家产企业面对“数到用时方恨少”的忧伤。按照中国信息通讯研究院和家产互联网财富同盟2018年年底对海内74家家产企业的调研，我国家产企业的数据资源存量广泛不大，66%的企业数据总量都在20TB以下，还不到一个省级电信运营商日增数据量的1/10。数据资源不富厚，与我国家产互联网成长还处于起步阶段有关。企业数字化、收集化水平广泛较低，数据资源的蕴蓄尚需时日。而今朝家产体系协议“七国八制”征象很是突出，许多软件体系的接口不开放，也增进了数据收罗的技能难度。

挑衅2：家产数据资产打点滞后

计较机科学家警钟长鸣：鉴戒“垃圾进，垃圾出(Garbage in，Garbage out)”。数据质量题目是恒久困扰数据说明事变的困难。势力巨子数据专家预计，每年低质量的数据会给企业带来10%~20%的丧失。家产规模许多时辰追求确定性的说明功效，对数据说明的靠得住性要求高，因而对数据质量的要求也就更高了。美国一向重视数据质量，在1990年还专门颁布了数据质量法案(Data Quality Act)，2016年美国《联邦大数据研发计谋打算》也专门把确保数据质量与晋升数据说明可信性作为七大计谋之一。

用数据，更要“养”数据。从信息化水平较高的金融、电信、互联网等行业履素来看，假如不开展专门的数据管理，就难以确保数据质量。而观测表现，我国家产企业只有不到1/3的企业开展了数据管理，51%的企业仍在行使文档或更原始的方法举办数据打点。家产企业应该把数据视为与呆板装备平等重要乃至改名贵的资产，增强数据资产打点。好动静是，已经有越来越多的家产企业从主数据或元数据切入，着手开展数据资产打点。并且，跟着呆板进修技能的成长，智能化的数据资产打点器材也越来越完美，家产数据资产的打点，可以更多依靠人工智能高效完成。但对比信息化水平较高的金融、电信、互联网等行业，家产数据的打点，尚有许多欠账要补。

挑衅3：家产数据孤岛广泛存在

数据孤岛险些是全部企业都面对的逆境。从单一企业内部来看，存在着差异时期由差异供给商开拓建树的客户打点、出产打点、贩卖采购、订单仓储、财政人力等浩瀚IT体系，可谓烟囱林立。而要深度推进智能制造，不只是上述IT体系要横向互通，还要进一步纵向买通IT(Information Technology)和OT(Operation Technology)两界的数据，推进难度很是大。并且，企业越大，打点和技能肩负越重。

从全行业看，成长家产互联网，实现从单一企业内的局部优化，到整个财富链的全局优化的超过，肯定要实现整个供给链上跨企业的数据畅通，这就进一步面对着安详合规、贸易模式和技能尺度等方面的更大挑衅。前述观测表现，高出半数的企业暗示必要行使外部数据或对外提供数据，仅有2.7%的企业认为不会涉及到数据相助，但数据畅通因为涉及确权、安详合规等题目，风险和阻力都很大。

德国家产4.0打算已经把数据畅通作为重点议题，在构建家产数据空间(Industrial Data Space)方面举办模式上的试探。与此同时，同态加密(Homomorphic Encryption)、安详多方计较(Secure Multi-party Computation)、零常识证明(Zero-knowledge Proof)、区块链与智能合约等技能正在走向适用，也为用技能冲破数据共享僵局提供了一条有远景的蹊径。海内怎样冲破数据孤岛，促进家产数据畅通，仍需加速试探。

挑衅4：家产数据应用还不深入

（编辑：湖南网）

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