機器不再沉默，製造變得聰明，工業大資料為什麼這麼火

機電商報 張蘭

今天我們來談一談，

工業大資料崛起的原因

和價值是什麼呢？

2025年， 會計這個崗位就會徹底消失， 基礎財務工作都會由機器人來完成。

這絕不是危言聳聽， 而是即將來臨的現實。

國際四大會計師事務所之一德勤推出的“小勤人”機器人已經上線開工。 幾分鐘就能完成財務幾十分鐘才能完成的基礎工作， 而且可以7*24小時不間斷工作。 你有沒有感到岌岌可危。

近期人工智慧之所以能取得突飛猛進的進展，

不得不說是因為這些年來大資料行業長足發展的結果。 正是由於各類感測器和資料獲取技術的發展， 我們開始擁有以往難以想像的海量資料， 同時， 也開始在某一領域擁有深度的、細緻的資料。 而這些， 都是訓練某一領域“智慧”的前提。

舉個例子， 如果我們把人工智慧看成一個嗷嗷待哺、擁有無限潛力的嬰兒， 那麼某一領域專業的、海量的、深度的資料就是餵養這個天才的奶粉。 奶粉的供應量充不充足決定了這個嬰兒能不能長大， 而奶粉的品質過不過關則決定了這個嬰兒後續智力發育水準的高低。

這就是為什麼， 儘管美國、德國在智慧製造發展路徑上的選擇有所不同， 但是他們都不會忽略大資料這個領域的發展。 可以說， 大資料是工業4.0時代的一個重要特徵。

工業大資料崛起的原因是什麼呢？

在設備自動化過程中， 控制器產生了大量的資料， 然而這些資料所蘊藏的資訊和價值並沒有被充分挖掘；隨著感測器技術和通訊技術的發展，

對我們而言， 現在獲取即時資料的成本已經不再高昂；嵌入式系統、低耗能半導體處理器、雲計算等技術的興起， 使得設備的運算能力大幅提升， 具備了即時處理大資料的能力；製造流程和商業活動變得越來越複雜， 依靠人的經驗和分析已經無法滿足如此複雜的管理和協同優化的需求。

工業4.0為工業大資料的蓬勃發展提供了環境。 工業4.0的基礎特徵就在於互聯與高度融合。 互聯包括了設備與設備、設備與人、人與人、服務與服務的萬物互聯。 高度融合則包括了縱向、橫向的“二維”戰略。 他們的目標都是使設備資料、活動資料、環境資料、服務資料、公司資料、市場資料和上下游產業鏈資料等能夠在統一的平臺環境中流通， 這些資料將原本孤立的系統相互連接， 使設備之間可以通信和交流， 也使生產過程變得透明。

從一般意義上講， 普遍認可大資料具有以下四個特徵：資料的規模非常大、資料的採集非常頻繁、資料具有多樣性、資料是真實的。 而在工業4.0時代，大資料還有另外兩個特徵：第一是通過大資料分析使以往不可見的重要因素和資訊變得可見；第二通過大資料分析得到的資訊應該被轉換成價值。對於工業4.0從設備製造端向使用者服務端的轉型而言，這兩個特徵則代表了工業界追求大資料所的目的與意義。

大資料到底能為企業帶來什麼價值？

歸納起來，主要有三點:

第一，是使原本隱性的問題，通過對資料的挖掘變得顯性，進而使以往不可見的風險能夠被避免。

第二，將大資料與先進的分析工具相結合，實現產品的智慧化升級，利用資料採擷產生的資訊為客戶提供全產品生命週期的增值服務。

第三，利用資料尋找使用者價值的缺口，開拓新的商業模式。

在工業大資料時代，各個企業的核心開始從單點對多點的資料中心模式轉變成以使用者為核心的平臺式服務模式。將用戶與資料中心之間的連接變成了用戶與用戶之間的連接，形成了基於社區的、以使用者為核心的服務生態體系。而用戶需求的核心也不再是以實用為導向，而是以使用過程中的價值為導向。

比如Uber自己並不直接為使用者提供駕乘服務，而是把客戶聯繫到了一起。這時候就不是租賃的體系了，而是一個商業的社交網路或者服務網路，這樣服務的潛力就可以做到無限大。用戶端隨時服務的觀念以及個性化的自服務模式開始興起，服務和價值的載體開始從產品慢慢轉向平臺。

而在大資料中心無法滿足使用者高度動態和定制化的服務要求時，資料分析平臺就應運而生了。因為它可以同時滿足資料分析的規模化和使用者功能服務的定制化。

百年巨頭GE就是其中的佼佼者。他提出的工業互聯網平臺Predix，是一種以解決方案為主的平臺。可以將開發者與用戶的需求相連接，可以在平臺上按照客戶的需求開發定制化的資料分析和應用解決方案。

比如一個軸承專家可以在平臺上為許多公司提供軸承資料分析軟體的開發服務，其基礎是統一的資料介面、運行環境和使用者介面。目前，在這個平臺上，已經有了100多個應用程式、近300家合作夥伴及20000多名開發者。

聽了這麼多，你有沒有動心，下一次，我們將繼續講一講工業大資料和互聯網大資料有什麼不同，歡迎收聽。

而在工業4.0時代，大資料還有另外兩個特徵：第一是通過大資料分析使以往不可見的重要因素和資訊變得可見；第二通過大資料分析得到的資訊應該被轉換成價值。對於工業4.0從設備製造端向使用者服務端的轉型而言，這兩個特徵則代表了工業界追求大資料所的目的與意義。

大資料到底能為企業帶來什麼價值？

歸納起來，主要有三點:

第一，是使原本隱性的問題，通過對資料的挖掘變得顯性，進而使以往不可見的風險能夠被避免。

第二，將大資料與先進的分析工具相結合，實現產品的智慧化升級，利用資料採擷產生的資訊為客戶提供全產品生命週期的增值服務。

第三，利用資料尋找使用者價值的缺口，開拓新的商業模式。

在工業大資料時代，各個企業的核心開始從單點對多點的資料中心模式轉變成以使用者為核心的平臺式服務模式。將用戶與資料中心之間的連接變成了用戶與用戶之間的連接，形成了基於社區的、以使用者為核心的服務生態體系。而用戶需求的核心也不再是以實用為導向，而是以使用過程中的價值為導向。

比如Uber自己並不直接為使用者提供駕乘服務，而是把客戶聯繫到了一起。這時候就不是租賃的體系了，而是一個商業的社交網路或者服務網路，這樣服務的潛力就可以做到無限大。用戶端隨時服務的觀念以及個性化的自服務模式開始興起，服務和價值的載體開始從產品慢慢轉向平臺。

而在大資料中心無法滿足使用者高度動態和定制化的服務要求時，資料分析平臺就應運而生了。因為它可以同時滿足資料分析的規模化和使用者功能服務的定制化。

百年巨頭GE就是其中的佼佼者。他提出的工業互聯網平臺Predix，是一種以解決方案為主的平臺。可以將開發者與用戶的需求相連接，可以在平臺上按照客戶的需求開發定制化的資料分析和應用解決方案。

比如一個軸承專家可以在平臺上為許多公司提供軸承資料分析軟體的開發服務，其基礎是統一的資料介面、運行環境和使用者介面。目前，在這個平臺上，已經有了100多個應用程式、近300家合作夥伴及20000多名開發者。

聽了這麼多，你有沒有動心，下一次，我們將繼續講一講工業大資料和互聯網大資料有什麼不同，歡迎收聽。