读懂工业大数据，不得不看的一篇文章（上）

对于企业而言，了解工业大数据产生的背景，归纳工业企业大数据的分类和特点，从数据流推动工业价值创造的视角看待、重造工业价值流程，将具有很强的现实意义。在后分享几个在工业领域数据驱动价值创造的案例，希望起到抛砖引玉的作用。
一、工业大数据产生的背景
在工业生产中，无时不刻都在产生数据。生产机床的转速、能耗，食品加工的温湿度，火力发电机组的燃烧和燃煤消耗，汽车的装备数据，物流车队的位置和速度等，都是在生产过程中的数据。

自从工业从社会生产中独立成为一个门类以来，工业生产的数据采集、使用范围就逐步加大。从泰勒拿着秒表计算工人的用铁锹送煤到锅炉的时间开始，是对制造管理数据的采集和使用；福特汽车的流水化生产，是对汽车生产过程的工业数据的采集和工厂内使用；丰田的精益生产模式，将数据的采集和使用扩大到工厂和上下游供应链；核电站发电过程中全程自动化将生产过程数据的自动化水平提高到更高程度。
任何数据的采集和使用都是有成本的，工业数据也不例外。但随着信息、电子和数学技术的发展，传感器、物联网等技术的发展，一批智能化、高精度、长续航、高性价比、微型传感器面世，以物联网为代表的新一代网络技术在移动数据通信的支持下，能做到任何时间、任何地点采集、传送数据。以云计算为代表的新型数据处理基础架构，大幅降低工业数据处理的技术门槛和成本支出。以工业领域的SCADA系统为例，传统模式下每个电网、化工企业都需要建立一套SCADA系统，成本在千万以上，如果采用云架构模式，成本将可以降低7成以上。
社会需求变革是大拉动力。在商品过剩经济时代，以个性化为代表的消费文化，使得工业企业的产出物，要大限度匹配个性需求。从服装定制，车辆选配，到T恤的印花和个性化教育。
要响应个性化需求，有两种方式，以服装定制为例，就是靠老师傅用尺子量，眼见手摸，凭借经验，确定服装的裁剪和版型，这种我们可以称之为模拟方式，效率和质量难以保证，耗时长，个性化定制的成本高；还有一种是数字方式，就是通过制订一套数据采集手段，由前台的客户代表测量采集用户身形数据，然后将数据传回总部，将结合生产原材料数据，将需求分解为一项一项的生产工艺动作，后也生产出达到定制化要求服装。
当然了，工厂也会聘请资深的老师傅，他们的主要工作不是面对一个个客户的定制化需求，而是去研究更好的生产工艺，对数据和工艺分解进行把控。这种模式下，效率和质量得到保证，效率随着生产线的扩容线性提升，有一批专家队伍不断研究提升工艺能力，定制化生产的成本将得以显著摊薄。从发展趋势看，后者这种数字模式的个性化生产将是未来选择。
国策方针是重要影响力。完成了工业自动化过程的德国工业界，在自动化基础上，以工业数据为基础，引入云计算和人工智能技术，提升工业的智能化水平，以满足大批量个性化定制的社会生产需求；美国拥有强大的云计算、互联网及数据处理能力，基于此，提出工业互联网战略，将单个设备、单条生产线、单个工厂的数据联网，通过大数据处理后，在诊断、预测、后服务等方面挖掘工业服务的价值。
中国相对于德国、美国而言，在工业自动化、在云计算等领域都处于发展期，因此提出中国制造2025计划，通过工业化和信息化融合发展的方式，将工业化和信息化整体规划，并制定一系列的重点工程和推进计划。