工業(yè)作為現(xiàn)代社會的基礎(chǔ)，從上游的設(shè)備供應(yīng)到下游的生產(chǎn)制造，從技術(shù)研發(fā)到第三方服務(wù)，沒有一個環(huán)節(jié)不存在激烈的競爭，尤其在工業(yè)利潤越來越薄弱的當(dāng)下，中國制造仍然處在價值鏈的底端，甚至于很多企業(yè)還徘徊在半自動化生產(chǎn)和大規(guī)模自動化生產(chǎn)之間。依靠低成本的競爭方式已經(jīng)走到了可持續(xù)發(fā)展的盡頭，而大數(shù)據(jù)可視化作為智能制造的核心推動力，以及其潛在的數(shù)千億美元市場份額，打開了一扇全新的社會財(cái)富資源的大門。

未來20年的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)場

臺達(dá)電子執(zhí)行長鄭平表示，“發(fā)展到今天技術(shù)早已不是什么大問題，怎么樣讓技術(shù)與應(yīng)用實(shí)質(zhì)有效的結(jié)合，從理想變成實(shí)際還需要一個過程，我相信5年后應(yīng)該會看到一些產(chǎn)業(yè)已經(jīng)初步導(dǎo)入大數(shù)據(jù)可視化。”可見，5- 10年后，將是傳統(tǒng)制造業(yè)借助大數(shù)據(jù)蓬勃發(fā)展的重要時刻，而10年后我們將看到一個完全不一樣的制造形態(tài)，革命不是瞬間改變的，在這個漸進(jìn)式的時間軸里，未來20年里的工業(yè)轉(zhuǎn)型期都將是大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)場。

勞動力成本的持續(xù)上升正在為中國制造業(yè)帶來巨大的成本壓力，據(jù)統(tǒng)計(jì)，沿海傳統(tǒng)工業(yè)區(qū)勞動力工資正在以每年10- 20%的速度遞增，且勞動力缺口依然高達(dá)近3成。最終導(dǎo)致一部分高度依賴勞動密集生產(chǎn)的外資企業(yè)甚至本土企業(yè)，轉(zhuǎn)戰(zhàn)至勞動力成本更低的東南亞國家。中國正處于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整、制造業(yè)升級的十字路口，鄭平告訴筆者，“中國的市場需求和歐美很不一樣，有很多小的機(jī)會容易被錯過掉，但往往這些小機(jī)會會在不經(jīng)意間變成蓬勃發(fā)展的投資新領(lǐng)域。所以這龐大的市場蛋糕并不是像歐美百年大廠或其組成的行業(yè)聯(lián)盟就可以輕易吞掉，且不說能不能適應(yīng)這個新興市場的需求，僅僅更改、調(diào)整產(chǎn)品就需要一定的成本，所以綜合上來考量，雖然西方大財(cái)團(tuán)具有先天優(yōu)勢，但對于投入這一領(lǐng)域的企業(yè)而言基本是相對公平的，各取所需?！?/p>

臺達(dá)視訊事業(yè)部總經(jīng)理傅潔說：“行業(yè)競爭雖然很大，但這個行業(yè)肯定是大家一起捧起來的，且經(jīng)過多年的積累，每家公司基本都有它最擅長的領(lǐng)域。所以，要想快速的將大數(shù)據(jù)可視化推進(jìn)到實(shí)際應(yīng)用，制定相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)必不可少，而在標(biāo)準(zhǔn)的制定過程中，基本會走向兩個方向，一個是有國家進(jìn)行主導(dǎo)，如老牌工業(yè)大國德國；另一個則是處在同一領(lǐng)域的行業(yè)參與者組成行業(yè)聯(lián)盟，由聯(lián)盟來制定更為公平的標(biāo)準(zhǔn)，而聯(lián)盟的存在則可以讓市場更利于企業(yè)的良性競爭。每個企業(yè)都可以根據(jù)自身的需要盡可能的參與到這個標(biāo)準(zhǔn)制定的過程中去，以維護(hù)在自己所擅長領(lǐng)域的核心利益?！?/p>

從IOP到IOT要一步步走

從英國提出物聯(lián)網(wǎng)，到德國的工業(yè)4.0，每一步都直指人心，在工業(yè)發(fā)展暢想未來的同時，大數(shù)據(jù)可視化在工業(yè)領(lǐng)域的推進(jìn)究竟進(jìn)展到了哪一步呢？那么先讓我們了解一下什么是真正的大數(shù)據(jù)時代，從大家最為熟悉的互聯(lián)網(wǎng)移動端講起，人們在日常工作生活中，有這樣一部能夠記載你個人喜好、習(xí)慣的手機(jī)，當(dāng)你進(jìn)入到一個陌生的房子中時，這部手機(jī)會快速連接到這個新環(huán)境的數(shù)據(jù)端口，通過導(dǎo)入記載了你生活規(guī)律的數(shù)據(jù)，通過控制光線、溫度、氣味等，最大限度將這個新環(huán)境調(diào)整到符合你喜好的狀態(tài)。

工業(yè)大數(shù)據(jù)可視化同樣是這個道理，鄭平認(rèn)為，“現(xiàn)在我們所談的大數(shù)據(jù)和IOT（Internet Of Things）都還沒有怎么發(fā)生，真正應(yīng)用發(fā)生的比較好的其實(shí)是IOP（Internet Of People），在人工管理及生產(chǎn)階段，我們先要做合理化、自動化，然后才能進(jìn)行到智能化IOT階段。比照人工管理模式、以往的經(jīng)驗(yàn)，由專家制定一層層管理方法去建立分析模型，逐漸促使計(jì)算機(jī)學(xué)會變化式的回應(yīng)。從機(jī)器到機(jī)器之前還需要人將各種生產(chǎn)數(shù)據(jù)傳輸上來，最后解決存儲數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)的階段，將每套設(shè)備獨(dú)立的控制系統(tǒng)通過網(wǎng)絡(luò)連接起來，再由一臺大型計(jì)算機(jī)進(jìn)行統(tǒng)籌安排、調(diào)整，這也才僅僅算是入門階段?！?/p>

傅潔表示，“以臺達(dá)正在開展的設(shè)備連接為例，第一種是直接調(diào)用圖形，并將這一圖形放置在任意位置，缺點(diǎn)是只能形成單一圖形，等到數(shù)據(jù)圖多起來以后很難整合在一起；其次是智能設(shè)備已經(jīng)產(chǎn)生了智能模型，這樣就可以直接生成控制端所需的整合數(shù)據(jù)；第三個就是在具有監(jiān)控系統(tǒng)的企業(yè)中，直接進(jìn)行數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)庫的溝通。大數(shù)據(jù)可視化在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用就和當(dāng)年ERP系統(tǒng)的開發(fā)是一樣的，必須針對每家企業(yè)進(jìn)行獨(dú)立的設(shè)計(jì)、改造，像我們最近所做的新疆油田‘一體化運(yùn)行指揮中心’項(xiàng)目中，完美解決了海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合、系統(tǒng)的整合。而面對實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)可視化的關(guān)鍵，在于將抽象數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為便于人類有效理解的圖像展示。臺達(dá)iPEMS智慧監(jiān)控與可視化管理系統(tǒng)，從客戶的需求出發(fā)，通過實(shí)時數(shù)據(jù)采集、子系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成、廣域系統(tǒng)監(jiān)控、智能數(shù)據(jù)分析，矢量數(shù)據(jù)可視化和超高分辨率顯示等一整套技術(shù)，為用戶提供完整的一體化運(yùn)行管理和應(yīng)急指揮平臺，以大數(shù)據(jù)可視化手段輔助用戶做出最佳決策方案?！?/p>