工业大数据浅析（上篇）——工业大数据的概念、发展及价值_工业大数据分析概论

1.引言

  近年来，随着新一代信息技术与工业融合不断深化，特别是在国家“智能制造”战略牵引和工业互联网产业创新发展的大背景下，工业大数据迈出了从理念研究到技术探索、再到应用落地的关键步伐，在工业生产端、需求分析、流程优化、预测运维、能源管理等环节，数据驱动的工业新模式、新业态不断涌现。工业大数据是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。无论是德国工业4.0还是美国工业互联网，各国都将工业发展战略瞄准了“大数据”和“智能化”，未来以制造业为代表的工业创新发展都将以工业大数据技术为实施基础。下面将从工业大数据的概念讲起。

2.工业大数据概念

  目前，无论是国家机关、工业部门、科技企业还是高校学者都在不断探索和理解工业大数据，但由于其涉及的应用领域广泛，技术内涵丰富，行业内外对工业大数据的概念尚未形成统一认识。我们挑选其中具有代表性的概念做简要介绍和理解。
  工信部《关于工业大数据发展的指导意见》中的定义：“工业大数据是工业领域产品和服务全生命周期数据的总称，包括工业企业在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中生成和使用的数据，以及工业互联网平台中的数据等。”
  中国电子技术标准化研究院《工业大数据白皮书（2019）》中的定义：工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。工业大数据以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。
  工业大数据具备双重属性：价值属性和产权属性。一方面，通过工业大数据分析等关键技术能够实现设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节智能化水平的提升，满足用户定制化需求，提高生产效率并降低生产成本，为企业创造可量化的价值；另一方面，这些数据具有明确的权属关系和资产价值，企业能够决定数据的具体使用方式和边界，数据产权属性明显。工业大数据的价值属性实质上是基于工业大数据采集、存储、分析等关键技术，对工业生产、运维、服务过程中数据实现价值的提升或变现；工业大数据的产权属性则偏重于通过管理机制和管理方法帮助工业企业明晰数据资产目录与数据资源分布，确定所有权边界，为其价值的深入挖掘提供支撑。
  李杰教授：工业大数据是不可以定义的，因为它所有的本质都是它的属性，属性只能用来定性，不能用来定义。如果给它一个概念，那我认为工业大数据就是一个可以通过它了解工业系统本身，从而进行改进的信息流。工业大数据具有更强的专业性、关联性、流程性、时序性和解析性等特点，而这些特点都是传统的互联网大数据处理手段所无法满足的。正如下图所示，他提出的一个类似“荷包蛋理论”很好的诠释了产品与服务在整个工业大数据体系中的位置和作用。

  CSDN《工业大数据漫谈》中的定义：工业大数据是指在工业领域，主要通过传感器等物联网技术进行数据采集、传输得来的数据，由于数据量巨大，传统的信息技术已无法对相应的数据进行处理、分析、展示，而在传统工业信息化技术的基础上借鉴了互联网大数据的技术，提出的新型的基于数据驱动的工业信息化技术及其应用。
  从以上这些定义不难看出，工业大数据内涵丰富，很难用一两句话概括清楚。从狭义角度来讲，工业大数据是指在工业领域生产服务全环节产生、处理、传递、使用的各类海量数据的集合；从广义角度来讲，工业大数据是包括以上数据及与之相关的全部技术和应用的总称，除了“数据”内涵外还有“技术与应用”内涵。
  同时，从专业机构和专家的视角来看，工业大数据概念又有其共通之处，一是覆盖工业生产与服务全生命周期过程，二是强调对数据和信息处理的重要性，这是工业大数据的两个关键核心。因此，我们理解的工业大数据也要分成“工业”和“大数据”两个维度来看，“工业”是需求与实践，“大数据”是技术与手段，通俗来解释“工业大数据就是运用大数据、智能化等新技术、新手段解决工业发展面临的新需求、新问题，并创造新应用、新价值的过程”。

3.工业大数据起源

  介绍完工业大数据的概念，我们来讲讲工业大数据的由来。众所周知，人类社会的发展进程，与新技术的发明和应用有着密切关系，人类近现代史上经历过四次工业革命。其中，第四次工业革命是在21世纪以后发展起来的，是我们目前正在经历的以物联网、大数据、机器人及人工智能为代表的数字技术所驱动的社会生产方式的变革。概括来讲，第四次工业革命