編者按：隨著互聯網產業的蓬勃發展，越來越多的傳統行業正在被互聯網技術改變。當前，“軟件定義世界、數據驅動世界、自動化接管世界”已成為產業共識，特別是伴隨大數據、云計算、物聯網技術的應用，“互聯網+”時代已經撲面而來，擁抱互聯網就是擁抱希望、擁抱未來。
       而從早期的“鼠標加水泥”，再到當下的“互聯網+”，工業領域從來未曾遠離信息技術革命的每個階段。盡管如此，工業領域對于信息浪潮下的數字化改造仍然焦慮不安，對于大數據、工業4.0、工業互聯網以及智能制造等眾多新概念仍然不知所措。不久前，中國工業大數據創新發展聯盟專家委員會主任、工信部原副部長楊學山指出，工業大數據的主體是工業，不是大數據，大數據要為工業服務。
       近日，在工業和信息化部軟件服務業司、青島市政府指導下，2015“互聯網+”助推產業轉型升級發展高峰論壇在青島召開。此次論壇圍繞著“互聯網+”，就現代企業如何適應產業發展和變革，如何利用新一代信息技術拓展發展空間等進行了探討。這些經驗的相互啟發和交流，對于企業明確未來發展目標，找準方法，推進實施產業轉型升級，實現制造強國戰略都具有重要而深遠的意義。

       從早期的“鼠標加水泥”，再到當下的“互聯網+”，工業領域從來未曾遠離信息技術革命的每個階段。盡管如此，工業領域對于信息浪潮下的數字化改造仍然焦慮不安。
       對此，中國工業大數據創新發展聯盟專家委員會主任、工信部原副部長楊學山解釋為“亂花漸入迷人眼”，是在面對“工業大數據”、“工業4.0”、“工業互聯網”，以及“智能制造”、“網絡制造”等眾多新概念時的不知所措。
       “工業大數據的主體是工業，不是大數據。大數據要為工業服務”。站在一個更加宏觀的視角，楊學山指出，技術發展到今天，先進的技術力量已經足以推動工業發展的轉型。持續了300多年的工業革命即將變軌，向新軌道行進已是不可變的過程。
       此刻工業要做的不是破釜沉舟、驚險一跳，而是一定要“從昨天的基礎上走向明天，這個道叉搬得越穩定越好”。
       A 大數據的基因
       什么是工業大數據，維基百科給出的答案是，“龐大、結構復雜，難以通過現有IT技術與工具處理的數據集”。這種模糊的概念，也導致一百個人似乎有一百個答案。
       在曙光信息產業股份有限公司總裁歷軍看來，大數據可能就是一本企業陳年老賬。歷軍分享了一個令他感受頗深的案例。
       一家美國高端摩托車制造商，因為其產品是奢侈品所以銷售數量有限。不過，在分析了企業沉積的銷售數據和幾十年的客戶信息之后，他們有了一個重要的發現，即“高檔摩托車的客戶，購買摩托車的沖動大概在24小時就結束了。”
       于是這家企業圍繞著這個發現，對生產模式進行了一番改造。他們要在24小時之內使消費者把沖動變為購買現實，不再流失任何一個潛在的客戶。
       企業首先是允許顧客在網上定制一個摩托車，用鼠標點擊設定自己的喜好，包括顏色、發動機型號，等等。然后在完成付款6個小時之內，通過一個柔性化制造廠完成摩托車的生產，此后再經過12小時智能物流系統進行配送，最后會在24小時之內把這輛車送到用戶的家門口，而且是全球范圍。
       “這似乎就是未來在新的工業4.0下新的高端制造、先進制造”，歷軍說到。工業大數據的價值正在顯現，也有越來越多的企業嗅到了其中的巨大商機。據了解，目前曙光正在研究向客戶贈送EB級存儲的可行性，但前提是可以使用上面的數據。
       作為國內為數不多擁有海量互聯網數據的企業之一，百度也一直在嘗試通過運用大數據的分析服務，與工業以及能源企業進行合作。
       百度研究院大數據實驗室科學家沈志勇以風機舉例說到，通常風機都是安裝在較遠的地方，如果風機壞了，維修人員要用一天時間趕過去。設備壞了再修，一些物理系數可能難以挽回，所以這些情況下故障預警是非常重要的。
       那么維修人員能不能預測故障的發生，提前一天就趕過去？沈志勇指出，實際上可以根據以前歷史情況做出一個模型，以此判斷風機發生故障的時間。如果這個故障在歷史上發生次數越多，模型預測就會越準確。
       這只是大數據在工業領域運用的一種嘗試，此外類似的設備異常檢測的例子，也可以通過大數據的變化捕捉出來，并且在預警故障上表現得會更加容易和積極。他表示，如果運用得當，以后類似“今年年初上海外灘發生的踩踏事件”在技術上完全可以預警并且避免。
       B 大數據的融合
       “工業大數據是工業革命發展以來，在歷史長河中一直存在和發展的。”楊學山說，“只是說我們今天有互聯網、傳感器，使得它對整個行業、企業發展的影響增加了。”楊學山認為，把工業大數據作為能夠使企業和行業脫胎換骨的神丹妙藥是錯誤的，這如同畫餅充饑，“我可以坦率地說，畫一百個這樣的餅，有一個餅能落下來就不錯了”。
       在楊學山看來，不同的行業和領域，在整體技術成本進一步上升和社會各種原因的制約下，圍繞著核心競爭力、前沿勞動生產力、質量、品牌等這樣一些最關鍵問題，推動制造業一步步走向智能化的就是大數據。
       楊學山說：“如何把工業大數據變成企業的創新能力才是最主要的環節，也是今天所有企業對數據利用最困難的環節，但當你一旦把這個數據變成創新能力的時候，我相信無論是在工業大數據、工業4.0，還是在智能制造方面，企業都已經站上了一個很高的臺階”。
       中國是制造大國，但總體而言經過多年的發展，信息化和現代化的水平依舊不高，區域發展參差不齊，仍處于創新能力比較弱、全球產業鏈的中低端。中國的制造業急需擺脫低端化的羈絆，向擁有核心技術的以創新和質量雙輪驅動的高端智能方向發展。那么，利用工業大數據促進傳統工業與信息技術的深度融合是中國工業最為緊迫的任務。
       中國電子學會秘書長、中國首席信息官聯盟理事長兼秘書長徐曉蘭指出，對于互聯網與傳統工業，每個國家都試圖實現深度融合。如今制造業已成為全球競爭的制高點，美國提出了工業互聯網概念，德國提出了工業4.0，相應的企業也在布局制造業的制高點。
       中國制造要向中國智造發展，成為適應和引領經濟新常態的根本要求，其中“制造”和“智造”難度是一樣的。好在“中國制造2025”與“互聯網+”的戰略設計為制造業發展指明了方向。
       徐曉蘭表示，從制造大國向制造強國邁進，要依靠創新、綠色制造、強基工程、智能轉型來驅動。大數據驅動中國特色的工業4.0，智能工業時代的來臨也助推了工業大數據的應用，成為提升制造業的關鍵。
       未來智能制造主要的特征是智能互聯、人機互聯、機器互聯。當前人類社會是從IT時代進入到BT時代，未來要進入RT時代，就是機器人的時代，人與機器、機器與機器的互聯互通，其中要有一個語境，這就是要建立大數據或者互聯互通的標準和規范。
       她指出，智能制造時代的到來，也意味著工業大數據時代的到來，工業大數據的應用，將成為未來提升制造業生產力、競爭力、創新能力的關鍵要素，也是目前全球工業轉型必須面臨的重大課題。
       徐曉蘭說：“建設中國特色的工業4.0，要解決企業對密集勞動力的過分依賴，降低從生產到銷售終端全成本，需借助大數據等新技術推動企業轉型，提升生產，制造全流程的數據可視化和透明度，實現生產、制造全流程質量管理，幫助企業更好地滿足消費者的需求，就是說以后個性化和定制化的產品，會成為將來制造的主流，是在新一輪全球產業競爭中搶占先機的重要因素”。
       C 大數據的標準
       從原來的普通機床，到現在的數控機床，都是產品升級換代的智能化。生產過程中，設計、服務、管理等都有各自的智能化。生產過程里面有加工數據、零部件配置關系、變更記錄、測試數據、生產設備以及質量控制的數據。所以在每一個生產環里都涉及到大數據，大數據提供了背后的支持使其實現智能化。
       中國電子技術標準化研究院副院長高林認為，大數據的出現應該說標志著信息化進入了一個新的階段。產品智能化里面有產品的設計、建模、產品結構的數據，這些則是運行過程中的數據。一些新模式里面有個性定制的、需求的及市場營銷的數據。管理智能化里面有業務管理、電子商務、市場數據。還有服務、標識、產品的運行等相關數據。這些過程中都要用到大數據。
       工業大數據是新一輪產業革命的重要動力，無論是德國工業4.0，美國工業互聯網，以及我國工信部現在牽頭做的智能制造整體方案。基本上都是圍繞著智能制造展開。
       高林指出，從有限的數字到有限的數據，又從有限的數據向有效的數據進化，從有效數據向大數據進化，最后實現大數據的發展。工業大數據就是服務于制造，我們不能脫離這個背景談工業大數據，否則會迷失方向。
       大數據是大量繁瑣龐雜數據的集成，如何促進其對工業的服務，是不可逾越的一道門檻。
       工業品之間有標準的連接，那么工業大數據也有對標準制定的需求。高林指出，從產業方面而言，智能制造領域大數據的產業發展需要通過標準促進合作。通過制定面向智能制造領域的大數據標準建設，推動國內企業合作，行成合力，尤其是在產業鏈的上下游和標準化等方面的合作。
       在資源方面，數據資源的建設需要從技術方面有規范數據格式、語義、互操作等相關的技術；從管理方面要規范數據共享、獲取、管理相關流程，這些都需要標準化的支持。
       而在技術方面，技術創新也需要有數據采集的過程、加工的過程、維護的過程、生存周期等，都需要有相關的標準來支撐。同時，眾多數據匯集在一起也有安全的要求，所以要解決工業大數據時代數據開放和數據安全保護之間的矛盾，也需要標準來規范。
       現階段，我國工業大數據術語和參考架構，主要是要解決各個制造領域對工業大數據的理解和認識水平的參差不齊，要形成一個公共的語言和參考結構。元數據和標識，主要是要解決各個環節中數據不貫通的問題。
       下一步，國家相關部門則需要關注工業大數據的標準制定，立足于工業大數據的本質，關注于技術、數據、安全、過程。從術語、參考架構到數據質量，再到檢索、分析的過程。安全方面隱私保護、信息安全，面向過程的采集、存儲、加工、維護、生存周期等，這樣的標準需要得到重點考慮。
       D 大數據的轉型
       “眼下‘互聯網+’炙手可熱，互聯網+制造業，互聯網+智慧醫療，互聯網+農業等，而這些都和一個資源分不開，那就是數據。”工業和信息化部信息化推進司產業信息化處處長王建偉表示，對于工業大數據的理解也鎖定為“兩化”的深度融合。
       據了解，今年9月相關部門將會派出一個政府考察團，此行的考察目標就是對中德工業4.0進行交流，以此推進國內的工業轉型升級。
       目前，工信部已經確定要把“中國制造2025”作為“兩化”融合的主線，同時把智能制造作為主攻方向，把實現重大智能裝備和產品的自主可控為突破點，以推廣普及智能工廠作為切入點，以提升制造業研發、生產、管理和服務的職能化水平作為重點。
       此外，國家相關部門還計劃組織實施智能制造行動計劃。首先是制定重大智能裝備自主發展路線，其次加快發展大宗消費型智能產品，開展行業智能工廠應用示范，開展智能示范城市的建設。由此也不難看出大數據與智能制造，將會在未來的工業領域占有舉足輕重的地位。
       對于標準化問題，王建偉指出，要實現智能制造，必須標準必須先行，要圍繞完善制造業創新和標準化體系開展工作。同時還要不斷完善我國制造業創新體系和綜合標準化體系，建設智能制造人才培養體系，打造制造業競爭新優勢，從而實現中國制造業由大到強的轉變。
       “‘兩化’融合管理指標體系，這個標準和ISO9000一樣，是一個通用的管理標準，但是它的層次要高。ISO9000是質量體系標準，而‘兩化’融合管理指標體系是戰略性的定位，四大核心、九大原則，最終目的是要打造新型工業。”王建偉說。
       早在互聯網剛剛興起的初期，中國的最早電子商務網站8848某位高管，在一次講演中曾經頗為興奮地宣布，新的技術正在漸漸成熟，捕捉人們網購的習慣和特性即將變為可能。十幾年過去了，8848早已淡出了人們的視線，而這項技術正如火如荼廣泛地應用到了幾乎所有的電子商務交易之中。O2O（線上線下交易）就是其典型的代表。
       王建偉說：“過去，實體店賣東西不可能登記每天客戶是男的、女的，年紀大的還是年紀輕的，賣多少也不會這樣記錄。但在互聯網上，從你點擊瀏覽這個產品開始就可以記錄，包括購買的數量、時間，購買行為、購買習慣都會留下來，這就是大數據積累，使互聯網精準化，互聯網的交互、精準、普適，是其最基本的特色。”
       他指出，“互聯網+”發展到最后沉淀下來的就是大數據，不斷地實現精確計算及推送。制造業智能轉型催生了工業大數據、工業云時代，事實上無論工業4.0還是智能制造，還僅僅是物質和數字融合的開始，隨著科技的迅猛發展，數字將進化為大數據的知識，知識進一步結合云，形成思想，思想即意識，所以，工業云和工業大數據也是智能制造的核心競爭力。
       據介紹，工信部準備在今年編制《互聯網與工業融合創新指導意見》，以及《工業大數據指導意見》、《工業云發展指導意見》等。
       王建偉指出，圍繞“兩化”深度融合，相關部門出臺了《加快推進“兩化”深度融合五年行動計劃2013~2018》，成立了中國工業大數據創新發展聯盟，研究制定促進工業大數據創新發展指導意見，開展大數據行業創新應用試點建設，研制新一代信息技術行業創新應用模型，開展制造服務新業態培育工程，制定智能制造關鍵人才培養計劃。
       下一步，相關部門還準備研制新一代信息技術行業創新應用模型，屆時平臺上將聚集3萬多家企業，為集團企業、大型企業、中型企業，以及小微企業，提供可落地的“兩化”融合的新思路。此外，還將開展制造服務新業態培育工程，結合互聯網與制造業融合以及智能制造轉型發展趨勢，把服務型制造發展作為制造業轉型升級的核心任務，作為轉型及政策支持的重點方向。