智能制造基础之工业大数据 - 图文

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智能制造基础之工业大数据

作者：王建民

来源：《机器人产业》2015年第03期

智能制造时代的到来，也意味着工业大数据时代的到来。制造业向智能化转型的过程中，将催生工业大数据的广泛应用。工业大数据无疑将成为未来提升制造业生产力、竞争力、创新能力的关键要素，也是目前全球工业转型必须面对的重要课题。

2012年，通用电气公司（GE）首次明确了“工业大数据”的概念，该概念主要关注工业装备在使用过程中产生的海量机器数据。同年，麦肯锡的报告中给出的一个事实也颇为有趣，那就是在虚拟经济占主导地位的美国，其工业界蕴含的数据总量反而是最大的。

文中指出，制造业存储了比任何其他一种行业都多的海量数据——仅2010年，制造业就存储了将近2EB的新数据。工业已经进入“大数据”时代，而他们所控制的数据的体量、多样性和复杂程度，也正以前所未有的速度不断激烈地爆发式发展。

其实，工业大数据就是在工业领域相关信息化应用中所产生的海量数据。需要格外注意的是，工业大数据的“相关应用”不仅应包括生产企业内部和产业链，还应包括客户、用户，以及互联网上产生的相关数据。

同时，通用电气公司的报告在阐述工业大数据的概念之外，还揭示了工业大数据所蕴含的巨大价值。

那么，基于何种背景下，人们提出了“工业大数据”呢？第一，数字化装备和产品已经普及；第二，装备和产品网络化连接（互联网+）的不断成熟；第三，工业企业正逐步开始向服务型制造转型；第四，“从摇篮到摇篮[1]”制造的必然要求。毫无疑问，无论是中国的《中国制造2025》，还是德国的“工业4.0”，抑或是美国的“先进制造伙伴计划（AMP）”都顺应了工业大数据的发展潮流。

三流汇聚而成的工业大数据

工业大数据从何而来？它来源于产品生命周期的各个环节，包括市场、设计、制造、服务、再利用等各个环节，每个环节都会产生大数据。而“全”生命周期的数据汇合起来则更加庞大。当然，企业外、产业链外的“跨界”数据也是工业大数据“不可忽视”的重要来源。因此，企业数据、机器数据和互联网数据这三条数据流汇聚成了工业大数据。

一般来说，产品全生命周期包括三个阶段：开发制造阶段（Beginning of Life，BOL）、使用维护阶段（Middle of Life，MOL）、回收利用阶段（即End of Life，EOL）。BOL和MOL的分离点是产品交付用户的时刻，MOL和EOL的分离点是产品退役的时刻。

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