工业数据作为国家基础性战略资源，是驱动工业数字化转型发展的核心，是构建数字经济的基石。

 

“工业大数据”的概念，由美国通用电气在2012年首次提出，主要关注生产制造过程中由工业设施设备产生的海量数据。随着城市大脑、智能家居、无人汽车等名词逐渐为人们所知，昭示着我们已经置身于一个新时代——智能时代。制造业是国民经济的支柱产业，作为整个社会物质生产的基石，也必然会朝着“智能制造”的方向发展，而如何利用工业信息化时代期间累积和生产的工业数据来完成从“传统制造”到“智能制造”的升级转型，已成为各工业领域的密切关注点。

什么是工业大数据？

根据《工信部：2017工业大数据白皮书》的定义，工业大数据是指在工业领域中，围绕典型能制造模式，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。

▲会昌氟盐新材产业园三位一体智慧园区

通常，工业大数据可以分为以下五类：

设备数据

主要指在现代化生产模式下，在生产过程中实时收集到的设备数据（如操作指令、运行工况、环境参数等）和产品的数据（如生产状态、质量状态等）。狭义的工业大数据即为该类数据，也是工业大数据体系中增长最快的数据来源。

安环应急数据

主要指建设一体化数字平台，实现数据可视化，采集各类环境数据、视频数据、安全应急等数据，构建“点面区”“天地空”一体化的监测网络，形成安全、环保、应急一体化数据仓库。

运营数据

主要指存储于企业信息化软件系统内部的数据资产，包括产品研发、设计、制造类软件、企业资源计划（ERP）、产品生命周期管理(PLM)、供应链管理（SCM）、客户关系管（CRM）和OA等系统。此类数据含量不大，价值密度颇高。

价值链数据

主要指制造企业的客户、供应商、合作伙伴处的相关数据，比如客户相关的制造设备数据、产品质量数据和客户关系管理数据等。

外部数据

主要指宏观经济数据、行业状态数据、竞争对手数据、政策法规数据等相关的外部参考数据。

工业大数据的特点

工业大数据作为大数据生态的一部分，除了大数据的一般性特点（海量数据、类型多样、生产快速、真实性高、价值密度低），还具有其自身特有的特点。

冠英股份设计开发CBox、GBox产品，部署数字基础设施建设

具体如下：

数据容量大

volume

数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。工业数据在各行业中体量最大，随着大量设备和智能产品数据的涌入，工业数据的存储量呈指数级增长，中国的工业数据量已达EB级别，且增长势头迅猛。

多样

variety

指数据类型的多样性和来源广泛。工业数据分布广泛，分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等各个环节，并且结构复杂，既有结构化和半结构化的传感数据，也有非结构化数据。

快速

velocity

指获得和处理数据的速度。工业数据处理速度需求多样，生产现场级要求分析时限达到毫秒级，智能产品运营和服务对数据的实时性要求一般在毫秒级到秒级之间，管理与决策应用需要支持交互式或批量数据分析。

价值密度低

value

工业大数据更强调用户价值驱动和数据本身的可用性，包括：提升创新能力和生产经营效率及促进个性化定制、服务化转型等智能制造新模式变革。

时序性

sequence

工业大数据具有较强的时序性，如订单、设备状态数据等。

强关联性

strong-relevance

一方面，产品生命周期同一阶段的数据具有强关联性，如产品零部件组成、工况、设备状态、维修情况、零部件补充采购等；另一方面，产品生命周期的研发设计、生产、服务等不同环节的数据之间需要进行关联。

准确性

accuracy

主要指数据的真实性、完整性和可靠性，更加关注数据质量以及处理、分析技术和方法的可靠性。对数据分析的置信度要求较高，仅依靠统计相关性分析不足以支撑故障诊断、预测预警等工业应用，需要将物理模型与数据模型结合，挖掘因果关系。

闭环性

closed-loop

包括产品全生命周期横向过程中数据链条的封闭和关联以及智能制造纵向数据采集和处理过程中，需要支撑状态感知、分析、反馈、控制等闭环场景下的动态持续调整和优化。

耦合性高

coupling

现代工业设备发展完善，内置专家系统和算法来保证工艺稳定性，外界采集到的大量参数之间存在强关联关系，而且多为非线性关系（材料尺寸、材料成分、压力、温度、湿度、设备预设参数等等）。

稳定性低

stability

在实际生产中，“人机料法环”的任一环节出问题均会导致大量无效、错误数据产生，虽然采集到的数据真实客观，但后续数据处理需要仔细甄别这些错误、无效的数据。

为什么提出工业大数据？

在人类文明历史上，工业革命已经发生三次，最近的第三次工业革命距今也有半个多世纪，企业信息化建设已经很完善，生产自动化、运营信息化带来的红利也将消耗殆尽：

01

全球制造行业增长疲软，传统增长动力逐渐减弱，新兴增长动力尚未形成；

02

自动化生产线、数字化装备、自动化设备、智能化产品已经普及；

03

工厂、装备、设备、工具等生产资料的的网络化不断成熟，产品的网络化也已很完善；

04

制造企业正逐步从生产标准产品向提供个性化服务转型；

05

制造企业正逐步从生产标准产品向提供个性化服务转型。

工业数据的作用

工业数据一直是工业生产必备的生产资料，但工业大数据是“旧”生产资料的一种崭“新”使用方式，通过精准、高质量运营工业数据，可以协助制造企业突破原有认知局限，更加全面、深入、有效地分析问题和解决问题：

▲无极绿色家居数字智能制造基地产业数字大脑

优化现有业务，提高企业竞争能力

开创全新的管理模式，决策不再完全依赖组织和流程，业务本身可自行决策；

提升产品设计研发和生产制造的能力和效率，促进智能工厂、智慧园区的发展；

精细客户分析及精准营销推广，改善产品售后服务能力和效率；

提高企业信息安全管理能力。

助力提升企业创新能力，促进企业转型升级

落实个性化定制生产模式，真正以客户为中心，让用户参与到产品的设计和生产过程中；

催生新的生产协作模式，优化供应链配置；

协助企业从生产产品向输出服务转型。

延伸阅读

为全面提升该基地数字化、智能化、绿色化水平，冠英股份与会昌氟盐新材产业园开展合作，通过数字化赋能打造政务高效服务、企业数字化转型升级、安全环保全流程监管“三位一体”的氟盐新材料产业智慧园区。

会昌氟盐新材料产业基地的数字化平台分为两个部分：产业数字大脑和企业帮APP。可强化园区数字化建设，推动企业上云，助力政府智能管控，实现园区智慧管理。

冠英股份与会昌氟盐新材产业园签订运营服务合作协议，基于协议的签订，冠英数字运营将依托冠英股份在“链群配+产业大脑+实体工厂”领先的产业集群数字化服务优势，构建基于海量数据（管理数据、安环数据、企业数据）采集、汇聚、分析的数字运营服务体系，支撑氟盐产业制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的平台，推进氟盐产业数字化改造转型，推动氟盐产业高质量发展。

数字平台应用成效

产业应用

园区应用

企业应用