挖掘“大數據+”的潛在價值

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挖掘“大數據+”的潛在價值

真正的難點在于，如何超越當前工業大數據的現狀，將工業生產的所有過程完全納入數據考核的范疇？

面對一個計算技術日新月異，存儲技術突飛猛進，網絡傳輸速度翻番的時代，我們應該如何把握？暢銷書《大數據》作者徐子沛在書中描繪了一個技術快速迭代、信息大爆炸的大數據時代，并提出這樣的思考。

今天我們已經處于這樣的階段。在消費級互聯網向產業互聯網發展的過程中，數據、技術和資源已經成為網絡經濟的要素，這已經是不言而喻。不僅如此，產業互聯網還有更多的特點，包括商業模式、生產過程及業務流程都會重新定義，比如過去我們在生產和制造中，對數據的使用更多的是采集、統計，而在今天，如果不能采用數據分析、數據挖掘，并作出相關的生產預測，就很難稱得上是智能制造。

這就是我們今天要關注的一個重點話題，當工業生產和大數據結合在一起，如何挖掘它們的深層次價值？

大數據具備4個要素，數據量、數據種類、數據速度和數據價值，也就是我們通常所說的4V要素，如果從這幾方面去挖掘工業大數據的潛在價值，應該方向不會錯。隨著信息化系統設備的完善，包括二維碼、工業傳感器、工控系統、MES、ERP、CAD等都會產生各種數據，這些數據也都具備大數據的特征。從數據量的角度來說，只有具備足夠的工業生產數據，我們才能在此基礎上進行統計和分析，甚至進行生產預測。同樣以數據的種類來說，增加工業生產數據的種類并進行分析、挖掘，可以提高企業的生產效果、降低企業的成本。這些從理解上并不難，因此也不是當前工業大數據的難點所在。

真正的難點在于，如何超越當前工業大數據的現狀，將工業生產的所有過程完全納入數據考核的范疇？也在于我們要不僅僅依賴目前有限的生產數據，而是應當包括一些非結構性數據在內的數據，將它們串聯起來，幫助進行生產。

其實，國內已經有人提出了這方面的建議。國內工業4.0專家、蘭光創新總經理朱鐸先曾表示，目前國內企業在工業大數據方面仍是以傳統方式在進行數據采集、分析，缺乏一些數據集成和數據聯通，在生產環節中很難打通平臺、軟件、硬件、手持設備之間的隔斷，也就難以做到真正的工業大數據創新，這也是目前中國企業難以和國外企業抗衡的重要原因之一。

阿里巴巴一直將數據業務作為集團的戰略方向之一，這次又再次走在了一些互聯網企業的前面。“如果將一些分散在PC、手機、手持終端中的數據進行串聯，打通線上和線下的環節，就能發揮大數據的真正價值”，1月26日阿里系全域大數據公司“友盟+”宣布成立，阿里巴巴副總裁車品覺接受媒體采訪時這樣表示。據筆者了解，其實，全域大數據就是要把這些散落在各處的數據進行集中、串聯，進而凸顯它們的潛在價值。

目前包括海爾、美的等在內的家電制造行業正在從傳統制造模式轉型，后續提供基于智能化和“互聯網+”的解決方案。據了解，美的集團已經和“友盟+”達成合作。美的智慧家居研究院院長李強對此次合作進行了評價——借助“友盟+”的大數據優勢，美的可以打造天氣、食材、水質、用水量等數據，為用戶提供便捷的生活場景。

也許對中國制造企業而言，這是進軍智能制造和工業大數據的一個重要突破口。

本刊記者：姜紅德

E-mail: jianghd@ichina.net.cn