李佳師

中國制造業(yè)企業(yè)在利用大數(shù)據(jù)加速高質(zhì)量發(fā)展上有巨大的空間，呈加速發(fā)展態(tài)勢。需充分利用5G，加快工業(yè)大數(shù)據(jù)采集。提升數(shù)據(jù)收集質(zhì)量，做好數(shù)據(jù)清理工作。大力發(fā)展更智能高效的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，將信息技術(shù)、電子與數(shù)學(xué)技術(shù)、傳感器、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)融合發(fā)展，從而推動智能化、高精度、長時間導(dǎo)航、高性價比微型傳感器的發(fā)展。

大數(shù)據(jù)能夠讓工業(yè)企業(yè)變成“巧婦”。工業(yè)大數(shù)據(jù)在企業(yè)的故障診斷、過程可視、流程優(yōu)化等方面有巨大應(yīng)用空間。賽迪顧問數(shù)據(jù)顯示，2018年中國工業(yè)大數(shù)據(jù)規(guī)模為114.2億元，預(yù)計到2021年中國工業(yè)大數(shù)據(jù)市場規(guī)模將增長至256億元。

中國制造業(yè)企業(yè)在利用大數(shù)據(jù)加速高質(zhì)量發(fā)展上有巨大的空間，呈加速發(fā)展態(tài)勢。但是，制造業(yè)企業(yè)利用工業(yè)大數(shù)據(jù)依然存在很多挑戰(zhàn)，其中很關(guān)鍵的一點就是“缺數(shù)據(jù)”。就像中國工程院院士何友所言，工業(yè)數(shù)據(jù)嚴(yán)重不足，導(dǎo)致了大數(shù)據(jù)的分析沒有達(dá)到預(yù)期成果。如何加快工業(yè)數(shù)據(jù)的采集步伐，成為推動工業(yè)大數(shù)據(jù)利用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

加快工業(yè)大數(shù)據(jù)采集，需要充分利用好5G。中國工程院院士鄔賀銓表示，5G為企業(yè)“上傳下達(dá)”提供可靠通道。目前工業(yè)企業(yè)除了新建工廠外很難使用光纖聯(lián)網(wǎng)，機器人、物料小車、工件等也無法使用有線連接。而WiFi等無線技術(shù)因穩(wěn)定性、擴展性、低速率等問題，在工業(yè)領(lǐng)域利用率僅為6%。5G的商用為工業(yè)的現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集提供了更可靠的選擇，比如工廠可以單獨接入5G的專分網(wǎng)，目前歐洲已經(jīng)在工業(yè)5G應(yīng)用方面專門分配了頻率。對于沒有能力申請建立5G專網(wǎng)的企業(yè)，可以選擇與運營商合作，在運營商網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建虛擬專網(wǎng)，來支撐工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用。

收集數(shù)據(jù)需要提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，做好數(shù)據(jù)清理工作。如果數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、如果數(shù)據(jù)采集的維度不對，那么采集再多的數(shù)據(jù)也意義不大。何友院士認(rèn)為，要在建立數(shù)據(jù)、采集的過程中，要把數(shù)據(jù)的清潔和干凈當(dāng)作首要工作，“否則收集得再多也是垃圾”。而且如果數(shù)據(jù)的質(zhì)量高，其實用小數(shù)據(jù)一樣能夠解決問題而無需使用大量數(shù)據(jù)。

對于如何采集更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，美國辛辛那提大學(xué)特聘講座教授李杰認(rèn)為，要高度重視數(shù)據(jù)采集過程中的分類、分割、分解、清洗，這方面需要專業(yè)的人才。因為數(shù)據(jù)科學(xué)家往往不了解專業(yè)的工業(yè)數(shù)據(jù)，需要對工業(yè)領(lǐng)域的專業(yè)人才進(jìn)行更多的數(shù)據(jù)培訓(xùn)，增強數(shù)據(jù)采集的專業(yè)性。

強化數(shù)據(jù)采集，要大力發(fā)展更智能高效的數(shù)據(jù)采集技術(shù)。今年9月4日，工業(yè)和信息化部發(fā)布的《工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展指導(dǎo)意見（征求意見稿）》提出，推動工業(yè)大數(shù)據(jù)全面采集，支持企業(yè)加快部署傳感器、射頻識別、數(shù)控機床、機器人、網(wǎng)關(guān)等數(shù)字化工具和設(shè)備，提升設(shè)備數(shù)據(jù)、產(chǎn)品標(biāo)識數(shù)據(jù)、工廠環(huán)境數(shù)據(jù)等生產(chǎn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集能力。

數(shù)據(jù)的收集和使用成本昂貴，工業(yè)數(shù)據(jù)也不例外，這是導(dǎo)致工業(yè)數(shù)據(jù)難以收集的重要原因。要大力發(fā)展傳感技術(shù)，需要將信息技術(shù)、電子與數(shù)學(xué)技術(shù)、傳感器、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)融合發(fā)展，推動智能化、高精度、長時間導(dǎo)航、高性價比微型傳感器的發(fā)展。

專家觀點

中國工程院院士鄔賀銓：5G商用提升工業(yè)大數(shù)據(jù)利用價值

5G商用帶來了大量的突破和變革，對于新興行業(yè)意義重大。AIoT能夠產(chǎn)生很大的價值，利用5G的高可靠、高寬帶、大連接，可以實現(xiàn)在港口、煉油廠、建筑公司等場景的應(yīng)用。

比如上海的商飛，建成了全世界第一個5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的園區(qū)，通過5G+8K+AI實現(xiàn)機翼復(fù)合材料鋪設(shè)質(zhì)量實時檢測、飛機蒙皮鉚釘安裝質(zhì)量檢測、飛機裝配精度3D檢測，通過5G+AR頭盔輔助飛機分段組裝的內(nèi)部電纜精準(zhǔn)連接。

據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院的數(shù)據(jù)，中國每天在產(chǎn)線上進(jìn)行目視檢查的工人超過350萬，但人工檢測準(zhǔn)確度不高。

5G可以用視頻監(jiān)控產(chǎn)品的質(zhì)量，再通過5G傳輸?shù)胶笈_進(jìn)行大數(shù)據(jù)、人工智能分析，從而獲得更好的監(jiān)控效果。比如華星光電公司與騰訊合作檢查液晶面板，大大節(jié)省人力，而且保證了質(zhì)量。

5G對經(jīng)濟增長有重要的貢獻(xiàn)，2035年5G市場規(guī)模將達(dá)到12.3萬億美元。同時，5G為設(shè)備與終端聯(lián)網(wǎng)提供增強移動寬帶通道，推動數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展。

美國辛辛那提大學(xué)特聘講座教授李杰：工業(yè)大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)三大發(fā)展趨勢

工業(yè)大數(shù)據(jù)在2020年有三個發(fā)展趨勢：一是從數(shù)據(jù)到專業(yè)性?，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)，是以搜集的方式獲得的。而工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用存在“3B”挑戰(zhàn)：即Bad Quality（數(shù)據(jù)質(zhì)量不合格）、Bro--ken（數(shù)據(jù)碎片化）、 Background （數(shù)據(jù)的隱藏信息）。 數(shù)據(jù)質(zhì)量是許多企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)，同時數(shù)據(jù)的碎片化和以及數(shù)據(jù)所隱藏的隱秘相關(guān)性都是數(shù)據(jù)獲取的挑戰(zhàn)。所以第一個趨勢是在數(shù)據(jù)收集中增加專業(yè)性，分類、分割、分解，分析之前要做數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)清洗，這是大趨勢，需要有專業(yè)知識的人來做。

第二個趨勢就是從平臺到目的。平臺是一個讓使用者與創(chuàng)造者交互的地方，專業(yè)性平臺會變成新的趨勢。平臺是很重要的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)是資源，平臺是基礎(chǔ)，專業(yè)是核心，分析是工具，目的是價值。

第三個趨勢是從云到社群。上云有三個工作：一是數(shù)據(jù)在云上儲存，二是在云上計算，三是在云上建立生態(tài)體系。上云的真正價值是要用云上的工具進(jìn)行分享，這將加速大數(shù)據(jù)的生態(tài)鏈發(fā)展。

聯(lián)想數(shù)據(jù)智能業(yè)務(wù)集團(tuán)首席技術(shù)專家張成松：工業(yè)大數(shù)據(jù)核心是2個融合+1個場景

隨著消費者越來越追求差異化、定制化的產(chǎn)品和服務(wù)，企業(yè)必須從傳統(tǒng)的大規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)向適應(yīng)個性化定制和體驗式消費的新型生產(chǎn)方式演進(jìn)。

工業(yè)大數(shù)據(jù)是智能制造與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心，通過促進(jìn)數(shù)據(jù)的自動流動去解決控制和業(yè)務(wù)問題，減少決策過程所帶來的不確定性，具有跨尺度、協(xié)同性、多因素、強機理等反映工業(yè)邏輯的新特征。

工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心是2個融合+1個場景。2個融合是IT與OT的融合、AI與工業(yè)機理的融合。通過將企業(yè)PLM、ERP、MES等IT域的數(shù)據(jù)，與DCS、SCADA、智能設(shè)備等OT域數(shù)據(jù)融合，整合全域數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)湖。通過將人工智能算法與傳統(tǒng)工業(yè)機理的融合，建立遠(yuǎn)程監(jiān)測、在線診斷、故障預(yù)測、優(yōu)化決策模型，實現(xiàn)全鏈智能。在兩個融合的基礎(chǔ)上，構(gòu)建端到端的工業(yè)智能應(yīng)用場景，在新領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)0到1的突破，垂直領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)1到N的復(fù)制，從而助力中國制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。