工業(yè)智能信風智庫清華大學王晨昨天 · 18:50［ 億歐導讀 ］ 智能制造更關注于企業(yè)內部的事情，狹義的智能制造關注制造，即生產(chǎn)環(huán)節(jié)，廣義的智能制造則包含企業(yè)的全生命周期，從研發(fā)設計到生產(chǎn)制造再到運維服務。

我們該如何理解工業(yè)大數(shù)據(jù)，工業(yè)大數(shù)據(jù)如何賦能智能制造，以及如何在智能制造的基礎上走向未來的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)？

工業(yè)產(chǎn)生轉型升級作用的路徑

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)軟件國家工程實驗室，將工業(yè)產(chǎn)生轉型升級的作用的路徑，總結為“加減乘除”四個象限。

所謂加和減就是智能制造。智能制造更關注于企業(yè)內部的事情，狹義的智能制造關注制造，即生產(chǎn)環(huán)節(jié)，廣義的智能制造則包含企業(yè)的全生命周期，從研發(fā)設計到生產(chǎn)制造再到運維服務。

智能制造不外乎在現(xiàn)有流程上加了一些東西、減了一些東西，它基本可以被總結為八個字：提質、增效、降本、控險。今天，智能制造做的事情就是加法和減法。

但在這個時代光做加減法是不夠的，比如私募股權機構投資一個企業(yè)，企業(yè)每年做一點加法，投資人可能不會滿意，而是希望企業(yè)實現(xiàn)指數(shù)級的增長。

如何實現(xiàn)？工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)可能就是實現(xiàn)乘法和除法的路徑。乘法就是平臺效應。比如淘寶，容納無數(shù)的商店在它的平臺上開店掙錢，就是一個案例。但是在工業(yè)領域，是否可以構建一個工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺？

以服裝行業(yè)為案例。傳統(tǒng)的第一代的服裝企業(yè)，有自己的設計、工廠、店面，即完整的產(chǎn)業(yè)鏈條。第二代服裝企業(yè)，舍棄工廠選擇全代工生產(chǎn)，轉為做營銷，以門店為資產(chǎn)。而互聯(lián)網(wǎng)時代的服裝企業(yè)，既沒有工廠也沒有店面，成本幾乎為零，所有的店面依賴淘寶，只負責快速設計、把控供應鏈，最后的“總盤子”雖然不一定有傳統(tǒng)企業(yè)那么大，但是利潤率高。因此除法就是企業(yè)聚焦自己的核心競爭力。

輕資產(chǎn)高利潤運營，這是未來中國中小企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)之道。打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的平臺生態(tài)，不是說只有這個平臺才能掙錢，是平臺上的每個人都有可能掙錢。

三個層次：工業(yè)大數(shù)據(jù)行業(yè)的分類

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)軟件國家工程實驗室接觸了、也做了很多工業(yè)大數(shù)據(jù)的應用，并將其分為了三個層次。

第一個層次是單元級，即針對工業(yè)設備，不僅限于設備的遠程運維，還包括對設備故障的提前預警、故障分析，以及設備的優(yōu)化運行、資產(chǎn)管理等等。

首先我們需要將設備的運行狀態(tài)進行精確的數(shù)字化測量，這種測量手段其實是將工業(yè)大數(shù)據(jù)的連續(xù)空間離散化。這個連續(xù)空間很復雜，而能測量的物理量、精度、傳感器數(shù)量都是有限的，所以全空間采樣無法實現(xiàn)。但隨著數(shù)字化水平提高、信息化進程推進、智能化應用迭代，未來的測量過程也會升級。

第二個層次是工廠層次。這個層次不是關注單體設備，而關注整個工廠的運營效率、產(chǎn)品質量和安全、環(huán)保問題。工業(yè)講求的是包括人、物料、工藝、設備、環(huán)境在內的因素，在復雜的動態(tài)系統(tǒng)中能夠協(xié)同作用。

假設把全中國都看作一個大工廠，怎么在產(chǎn)業(yè)鏈條上提升自己的效率？我們今天做工業(yè)大數(shù)據(jù)，做“智能+”，就是這個用途。

首先要回答數(shù)據(jù)在哪里，其實數(shù)據(jù)在任何一個地方。以前工業(yè)上管數(shù)據(jù)管的相對粗糙，傳統(tǒng)在信息化領域做的相對較好的是管理信息化，而現(xiàn)在很多工業(yè)數(shù)據(jù)只是用來做監(jiān)控以及做故障發(fā)生時做數(shù)據(jù)的回放。這些數(shù)據(jù)拿來怎么做兩化融合（信息化和自動化的數(shù)據(jù)融合）還有待驗證。

第三層次是怎么拿到其他相關的數(shù)據(jù)？比如說挖掘機要自動化施工，需要了解GIS數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)，但這些都不是傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)擁有的數(shù)據(jù)。這說明今天工業(yè)大數(shù)據(jù)的內涵，比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)內涵要大得多。自動化以及跨界整體的數(shù)據(jù)，構成工業(yè)大數(shù)據(jù)的體系。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的分類和挑戰(zhàn)

實際上，工業(yè)數(shù)據(jù)有三個特點：

第一個特點是多模態(tài)。過去很簡單粗暴地將數(shù)據(jù)分成結構化數(shù)據(jù)、半結構化數(shù)據(jù)、非結構化數(shù)據(jù)，但工業(yè)企業(yè)不是這樣。今天看到的很多好像格式不一樣的、非結構化的工程數(shù)據(jù)，真正把它打開的時候是不一樣的。非結構化數(shù)據(jù)的使用效率取決于結構化的程度，只有結構化才可以被高效利用;

第二個特點是高通量。很多設備是不停機的，所有的數(shù)據(jù)是7*24小時連續(xù)產(chǎn)生的，量非常大;

第三個特點是強關聯(lián)。在工業(yè)的不同行業(yè)，數(shù)據(jù)關聯(lián)遵循不同的規(guī)律而非簡單的聚合。

所以工業(yè)大數(shù)據(jù)本身的特點帶來了非常多的挑戰(zhàn)。除了數(shù)據(jù)獲取的挑戰(zhàn)，隨之而來的就是數(shù)據(jù)分析、應用的挑戰(zhàn)。

這里邊最大的限制是因果關系，即數(shù)據(jù)驅動的方法只能告訴我們關聯(lián)性，而無法不能告訴我們因果性。比如淘寶推薦商品，只知道推薦相關商品，卻不關心這個事情的因果——為什么用戶是這樣的人。但這在工業(yè)上是行不通的，尤其是控制方面，因此模型需要長時間的分析和驗證。

工業(yè)領域存在白盒模型和灰盒模型，白盒模型即工業(yè)機理，企業(yè)會根據(jù)工業(yè)機理設計工序、產(chǎn)品結構和工藝，這是第一步。當它們被設計完之后，運行中又會出現(xiàn)大量的不確定性，這些不確定性的消除靠的就是專家、工匠的經(jīng)驗，讓整個流程生產(chǎn)變得更加穩(wěn)定和高效，這是灰盒態(tài)。不再對機理和知識本身進行分析和理解的數(shù)據(jù)模型，是一種黑盒模型。

工業(yè)大數(shù)據(jù)和工業(yè)智能的本質就是，將這些經(jīng)驗和知識量化出來，挖掘心中有口中無的隱性知識，或者嘗試通過數(shù)據(jù)方法把統(tǒng)計關系找到，再交還給工匠分析。

工業(yè)就是工業(yè)，它存在的時間比信息化時間長，積淀比信息化多，而大數(shù)據(jù)和人工智能技術只是給工業(yè)上帶來小的變化，嘗試幫它去消除不確定性。

大數(shù)據(jù)、人工智能在工業(yè)中的應用

首先是智能制造。比如某個機床的良品率下降，那么機床可以猜到刀具可能磨損了，主動提出要換刀，或者爐溫過熱，就自主將溫度往下調兩度。如果設備可以自主告知、自主變化，而不是按照事先設定的邏輯來操作，這才是智能化。

真正的數(shù)字化車間應該是什么樣的？分了三個層次：

第一層是大數(shù)據(jù)集成。大數(shù)據(jù)能夠建立數(shù)據(jù)集成體系，讓決策者看到每個生產(chǎn)車間發(fā)生了什么、控制參數(shù)是什么、檢測參數(shù)是什么。這樣一個以物料為中心、以工序流程為軸的數(shù)據(jù)集成體系，能夠為調整工提供更多更好的決策信息;

第二層是大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析。能不能將好的批次的數(shù)據(jù)和差的批次的數(shù)據(jù)進行疊加對比，看控制參數(shù)的差異？大數(shù)據(jù)可以猜測造成問題的原因，至少可以排序，讓調整工按照排序來做檢查和調整;

第三層是機理模型。通過大量的數(shù)據(jù)和反饋，工業(yè)企業(yè)可以構建一個相對準確、正向的仿真模型，并在數(shù)字孿生體、數(shù)字空間進行調試，最后在工廠里進行測試，這就是數(shù)字孿生帶來的智能化體系。

那么工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的邏輯對于智能制造來說改變了什么？從業(yè)務的角度來講，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)更多關注產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的邊界，而不關注企業(yè)內部的生產(chǎn)環(huán)節(jié)，它可以被總結成三個融合跨界：

一是業(yè)務融合跨界，通過對產(chǎn)業(yè)鏈上下游業(yè)務邊界的拓展，企業(yè)可以嘗試整合上游的上游，也可以服務于下游的下游，我們是一個產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同視角下的大工廠;

二是數(shù)據(jù)鏈條融合跨界，業(yè)務的拓展帶來了數(shù)據(jù)邊界的拓展，今天的數(shù)據(jù)不局限于企業(yè)原有的數(shù)據(jù)。比如說要服務于建造商，需要環(huán)境數(shù)據(jù)、操作數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù);

三最根本的是技術改變，相比IT技術的發(fā)展，工業(yè)軟件和IT產(chǎn)業(yè)不在一條發(fā)展曲線，但現(xiàn)在通過云計算技術可以輕量級地讓用戶做這樣的開發(fā)，這樣可以在很多領域產(chǎn)生了技術溢出機會。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的出現(xiàn)，讓工業(yè)企業(yè)能將花大量時間研發(fā)的仿真模型有可能沉淀成小而精的新形態(tài)工業(yè)軟件。

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