工业大数据的应用与难题

工业大数据能不能用一张片子来讲，所以我试着用一张片子来讲一下我理解的工业大数据。其实我讲的面很窄，工业有两大类，我今天讲的主要是一类，叫做离散工业，还有很大一类叫流程工业。

先说一下制造业的苦笑曲线和今年要做的"三去一降一补"的关系。横轴是国民收入，低收入国家人均收入在5000美元以下，高收入大概在2万美元以上，中国大概在七、八千万。七、八千万的时候是制造业最舒服的时候，中等国家制造业在国民经济总量中占的最高。在向高收入国家迈进的时候，所谓的以物质生产为核心的制造业，它在国民经济当中的占比就不可挽回的要下降。

前几年说服务业要占国民经济的多少多少才是一个先进的发达国家，不是没有道理的，但是有可能咱们用的指标太过于机械，是高端的服务业上去了，那才是一个先进的经济体。高端的服务业从哪儿出，其实我们看到他有一个剪刀曲线，绿的曲线是制造的服务业。大量的资源从传统的制造业里分离出来，分离产生了高端的服务业的时候，这种服务业是一个未来强国的服务业，而不是今天我们就靠剃头，靠做饭，靠外卖拉动起来的服务业。

在这样的大形势下，如果咱们的国民收入还是往高收入国家迈进的话，我们一定要去掉现在的产能，现在的库存，去掉现在的一些不必要的杠杆，要降低成本。要把高端制造业以工业为核心的发展起来。

工业大数据不是一个新鲜事，至少工业数据不是一件新鲜事，大家都在说一个装备的全生命周期。我们看看一个复杂的装备，前面这一段叫做BOL，两个原点之间的叫MOL，后端的叫EOL.代表的是一个复杂装备生命周期的三个阶段，一个是它的初期，一个是它的中期，一个是它的末期。分离点是装备离开企业的那一瞬间，这个是装备退役的时刻。所以，一个复杂装备可以划分为三个阶段。

原来的制造企业主要是在BOL阶段，设计制造，我们把装备设计制造出来之后就是企业核心的目标。第二个阶段是产品到了用户那去，要做使用维护，这个时候是在装备创造价值的阶段。一个装备有没有价值，看它用的好不好，不在于制造。其实制造的时候是个成本，当然由质量决定，而装备真正发挥效应是在使用阶段。最后是绿色的回收再制造的过程。

很早以前美国人就想到摇篮到摇篮到制造，整个制造业应该是循环经济，要更多的回收回来。这三个阶段的视角是不一样的，第一个阶段的视角是一个企业，第二个阶段的视角是产业，第三个阶段的视角是社会。每个视角关注的面是不一样的。

中国制造2025的核心是智能制造，智能制造的四个部分就是智能产品、智能生产、智能服务和智能回收。这就是贯彻了智能的中国制作的方向。上面这两层是传统的制造业信息化里的核心软件，CAD、CAE、ERP、MES，使用阶段包括MRO和CRM，中间这一横是PRM.大家都认可，所以传统的企业PRM全生命周期管理在制造业企业不是新鲜事。1999年国际Garnter报告中就已经谈到了这三个生命周期。

今天我们为什么讲大数据？今天的大数据不是凭空而来的。第一，它来源于原来信息化系统的数据。第二，它来源于互联网数据。第三，它来源于物联网的数据。这件事情美国人怎么看？美国人认为信息化这件事情是1960年开始的，当时美国把计算机应用在工厂当中，最在是来源于维纳，他在三几年的时候就想能不能把控制论应用在企业，让工人更少的工作，让更多的工作自动化。因为美国三几年有工作大萧条，到了四几年的时候他自己自责，说我不能再搞自动化，会有更多人下岗。伦理的角度抑制了他科技的冲动，但是不可避免的到了1960年的时候，计算机广泛的应用到数控加工上，当然还有管理。

从六几年开始到现在，信息化这条路子就一直没有停止，包括今天。今天我们说大数据也好、云计算也好，这条线还在往前发展。和工业的深度融合从60年代还是，还在往前融合。

（编辑：大连站长网）

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