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誤區(qū)一：工業(yè)物聯網只是個高科技看板只關注工業(yè)物聯網的數據收集和預測性維護功能，就好比只將飛機視作一種運輸工具，或只將互聯網看作線上信息的整合。事實上，工業(yè)物聯網（或是數字化轉型）代表著對價值**的全面反思：它能夠增加、提升和加速價值**。工業(yè)物聯網能夠幫助企業(yè)獲取和分析數據，將從中提取的洞見轉化為行動來解決問題，并加速決策制定流程。新冠疫情期間，流行病學家和醫(yī)學研究人員借助實時數據收集和分析技術，快速積累了海量洞見，大大加快了新冠肺炎治療方案、檢測方法和候選疫苗的推出。許多企業(yè)不缺少數據，而是缺乏數據的使用方法。有了數據湖和處理平臺的支持后，工業(yè)物聯網可以自動生成洞見并為用戶發(fā)送提醒，從而更為**地發(fā)現問題并采取行動。隨后，相關解決方案和洞見會在所有團隊、地點和應用程序上共享，讓價值在整個企業(yè)中得到成倍放大。工業(yè)物聯網系統(tǒng)的一體化能將實時收集的數據巧妙轉化為重要的**與戰(zhàn)略。當然，企業(yè)若想成功部署工業(yè)物聯網系統(tǒng)，就要全面且充分地理解其業(yè)務及價值**方式。這還意味著企業(yè)必須了解業(yè)務痛點，將工業(yè)物聯網的優(yōu)勢真正落到實處，充分實現端到端價值**。因此，企業(yè)高管在制定業(yè)務戰(zhàn)略的同時，必須做好戰(zhàn)略決策，指導工業(yè)物聯網的部署。微軟（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ）蘇州工廠在部署了工業(yè)物聯網之后，僅用極少的投資就打造出了新用例。該工廠在啟動機器學習后的短短幾個小時內，就識別出了位處淘汰邊緣的庫存。其業(yè)務戰(zhàn)略總監(jiān)Ｄａｒｒｅｎ　Ｃｏｉｌ表示：“我們本身不缺數據，但物聯網技術讓我們真正看清了數據的本質。”借助物聯網技術，一個５人團隊僅用一年就為公司節(jié)省了近５００萬美元，并削減了兩億美元的庫存成本。在寶馬集團（ＢＭＷ　Ｇｒｏｕｐ），物聯網平臺是其所有數字應用程序的支柱，以極低的安裝成本和投入就可實現“即插即用”。互聯互通的數字工具箱可提升生產效率，讓員工在整個集團內快速分享實踐。誤區(qū)二：工業(yè)物聯網將取代人工人們擔心自動化會搶占就業(yè)機會。但其實，數字化轉型中應用的新技術也將催生新的就業(yè)機會。這些新工作能夠解放大量勞動力，使員工擺脫重復性和不健康的工作，并賦予他們新能力。對應用工業(yè)物聯網的企業(yè)而言，首要任務便是為員工提供再培訓，以充分發(fā)揮新技術的無限潛力。企業(yè)需要有人來管理機器、運行控制塔和數字孿生。他們希望員工能夠進行數字化績效管理，解讀從車間成千上萬個傳感器中提取的數據、找到提高產量的方法，并得出可落地的洞見。企業(yè)需要更多的ＩＴ人員來開發(fā)可訪問海量數據的應用程序。除去數據科學家、數據工程師和技術外，企業(yè)還需要招募各個領域的**、數字和分析翻譯人員，以及產品負責人。產品負責人會與業(yè)務和職能領導層，以及數據和技術**組成的團隊進行商討，識別問題并開發(fā)合適的數字解決方案（見下圖）。價值鏈的其他環(huán)節(jié)也必須展開再培訓：比如，企業(yè)可能需要在采購部門招攬更多的成本工程師，使用成本建模工具來評估設備和采購成本。員工若想**識別改進機遇，就必須接受培訓。企業(yè)需要教會員工全新的思考方式和行為方法，讓他們更多參與問題的解決，并制定能夠通過技術平臺在全企業(yè)范圍內推廣的本地解決方案，以達到效果。考慮到員工需要一系列新技能（不僅需要學習使用特定新技術，也要學習新的工作方式），一些企業(yè)正與高等教育機構攜手開發(fā)培訓課程。富士康工業(yè)互聯網以燈塔工廠獲選為契機成立燈塔學院，致力培養(yǎng)工業(yè)大數據人才，通過教育培訓和訓練實習，推動生態(tài)人才轉化與提升，成為國內企業(yè)自建的工業(yè)互聯網人才培訓基地。轉型團隊提供再培訓和資源，幫助員工提升能力、獲取指導及相關技能，以適應不斷變化的工作的需求。印度尼西亞礦業(yè)公司Ｐｅｔｒｏｓｅａ的領導層對主管和數千名一線員工展開了新數字工具方面的培訓。在數字訓練營中，該公司為選定的團隊成員提供了敏捷方法、大數據、ＩＴ安全和分析方面的教育。Ｐｅｔｒｏｓｅａ還開發(fā)了一款移動培訓應用程序，以游戲化的方式來實現持續(xù)學習，增添趣味性。比如，這款應用程序會以可視的方式來詮釋標準操作程序。它的另外一個好處是，能讓領導者隨時查看員工對新程序的理解程度。誤區(qū)三：工業(yè)物聯網需要新建設施一些企業(yè)領導者認為，老舊的設施會阻礙數字化轉型，因此必須更換。新設備固然必不可少，但構建工業(yè)物聯網不等同于新建一個“全自動化的‘熄燈’設施”。工業(yè)物聯網的大部分價值源于改善原有設施：比如連接和優(yōu)化現有基礎設施，定期增加新機器。通過在現有設備上安裝傳感器、應用程序和網絡連接，企業(yè)可以收集數據并轉化為商業(yè)洞見，供員工輕松使用。從生產車間到整個價值鏈，工業(yè)物聯網和新技術都可以幫助員工有效管理數據。一級方程式賽車就是一個案例，極大地彰顯出工業(yè)物聯網能夠產生的直接價值。這些賽車一直都是高性能車，但直到傳感器出現之前，引擎蓋下的實時狀態(tài)對賽車手和工作人員而言都是未解之謎。如今，遍布發(fā)動機控制單元中的數十個傳感器可以從發(fā)動機、變速器、懸架和其他地方收集數據，并不斷傳送給賽道兩邊的工作團隊。這樣，團隊便可先行預判故障，并在故障出現時瞬時修復。在方程式這樣競爭激烈的環(huán)境中，工業(yè)物聯網能在幾乎不出錯的情況下優(yōu)化賽車性能。對推廣第四次工業(yè)技術的工廠而言，有兩種新設備至關重要。一是整個生產車間中嵌入的大量傳感器，它們會實時收集生產率、設備利用率、機器故障、維護保養(yǎng)等方面的數據。二是使流程或任務標準化和自動化的新裝置。以生產線裝置為例，它可以自動記錄每分鐘通過的產品數量，或監(jiān)測設備的振動水平以**預判維護需求。比新設施和新機器更重要的，是穩(wěn)健的技術生態(tài)系統(tǒng)，以及具有擴展?jié)摿Φ墓I(yè)物聯網架構。麥肯錫邀請全球７００多家工業(yè)制造商的經理人參與了一項調查。有４０％以上的受訪者都認為，信息技術方面的缺陷是數字化過程中的主要挑戰(zhàn)——盡管數字化制造從定義上來看屬“技術驅動”。“燈塔工廠”是無需新設施或昂貴改造就能部署新技術的力證。寶山鋼鐵總部位于中國上海，該公司在其擁有４０年歷史的工廠中，部署了**的工業(yè)物聯網（用于流程優(yōu)化）、人工智能（用于目視檢測）等一系列**技術。土耳其石化公司Ｐｅｔｋｉｍ有一家存在３５年之久的工廠，這家工廠在部署工業(yè)物聯網和其他數字解決方案后，成功提高了產量和質量，優(yōu)化了能源使用，并建立了數字化維護系統(tǒng)。誤區(qū)四：唯有萬全的準備才能實現數字化萬全的準備不僅毫無必要，更不切實際，甚至可能適得其反。新冠疫情暴發(fā)后，企業(yè)普遍停工停產，這就給那些具備數字化能力的企業(yè)帶來了優(yōu)勢——大環(huán)境瞬息萬變，但他們能在業(yè)務管理、員工溝通和保護股東利益方面先發(fā)制人。很多時候，企業(yè)會在規(guī)劃上花費太多時間。但事實上，成立一個數字化轉型辦公室，在其幫助下主動出擊更為重要。這個中心團隊會負責監(jiān)督試點項目，并引導組織完成快速試錯。數字化轉型辦公室就像是一臺“發(fā)動機”，它能基于經過驗證的方法、實踐和領導者對轉型的整體愿景，幫助企業(yè)逐步擴展數字化項目。數字化轉型是一個持續(xù)的過程：我們對亞洲高管展開的調查顯示，有６４％的受訪者都稱他們仍處規(guī)劃階段，只有１７％的受訪者表示他們已經處于擴展階段。敏捷工作方法能夠促進企業(yè)進行快速開發(fā)，不斷完善及改進流程。敏捷方法能夠助力企業(yè)實現快速部署和快速迭代，從失敗中迅速總結經驗，并以更快的速度打造更好的產品。一家歐洲集團的領導層在認清盡早啟動和邊做邊學的重要性后，專門成立了一個數字化組織來推進集團內各種業(yè)務的數字化轉型，包括自動化、機床和制造系統(tǒng)等。這個數字化組織主要有兩大目標：一是改造現有業(yè)務，二是增加新的數字化收入流。誤區(qū)五：應用了工業(yè)物聯網之后，持續(xù)改進將成本高企許多企業(yè)的經驗表明，被動顛覆或是直接淘汰出局的代價更大。面對充斥全球數字經濟的挑戰(zhàn)與威脅，制造商如果因循守舊，堅持依靠傳統(tǒng)手段進行持續(xù)改進，則根本無法取得重大突破。企業(yè)若能擁有穩(wěn)定的大數據流、工業(yè)物聯網帶來的實時洞見，以及更敏捷的思維和工作方式，便能在運營中嵌入持續(xù)改進流程，打造“下一個新常態(tài)”。任何轉型但凡成功都會“物有所值”。很多“燈塔工廠”的成功實踐都向我們有力證明：工業(yè)物聯網能夠帶來效率和生產率的提升，其促成的成本節(jié)約完全能夠抵消轉型投入。優(yōu)化現有基礎設施后，企業(yè)能以設備投入來影響規(guī)模。隨著數字化轉型的不斷發(fā)展與推廣，成本和利潤優(yōu)勢會變得越來越明顯。利用工業(yè)物聯網技術，一家全球工業(yè)機械制造商針對零配件開發(fā)了預測和可用性模型。該技術改善了公司針對全球不同地區(qū)建立的零部件需求預測。零配件的準備程度一躍升至９０％以上，庫存量減少了逾３０％，客戶服務滿意度得到了大幅提升。然而，效率和生產率的提升并非工業(yè)物聯網和其他數字技術所能帶來的益處。它們能使企業(yè)實現巨大飛躍，簡化整個價值鏈，并催生新的價值**機遇——從新的客戶解決方案、新的生產流程到新的合作伙伴關系等。一家全球電子產品制造商的經驗表明，向工業(yè)物聯網的升級無需過多投資。該公司擁有數十個生產設施和超過２．５萬名三班制員工，生產過程涉及眾多生產區(qū)域、生產線和工作站。由于生產設施和團隊彼此孤立，各個系統(tǒng)和設備生成的日常數據之間缺乏連接，公司很難從整體上了解每天的運營情況。但是，若將整個生產計劃系統(tǒng)完全換掉，將會是一項聲勢浩大、費時費力且代價不菲的工程。相反，該公司在所有生產線上都安裝了傳感器，以實時獲取設備效率和生產線效率等關鍵數據。獲取的數據會由一個工業(yè)物聯網平臺進行處理，以遠程績效看板的形式呈現，并為所有設施提供實時查看的自由。有了這種績效透明度后，該制造商成功拉齊了所有設施的生產率水平——僅在一年，就將生產率提升了１０％以上。此后，在工業(yè)物聯網系統(tǒng)的幫助下，該制造商一直保持著較高的持續(xù)改進水平，對問題的回應速度也不斷加快。誤區(qū)六：工業(yè)物聯網在新興經濟體的可行性低于發(fā)達國家新興經濟體的一些領導者擔心，工業(yè)物聯網遠遠超出了組織或地區(qū)的承受能力，其基礎設施的**程度也無法滿足發(fā)展要求。但其實，發(fā)展中國家的企業(yè)在工業(yè)物聯網，或是其他第四次工業(yè)技術方面的成功并非乏善可陳。發(fā)展中地區(qū)的企業(yè)很有可能更具優(yōu)勢，因為原有設施和老舊系統(tǒng)對他們的桎梏要小得多。截至本文成稿時，“燈塔工廠”仍舊在中國（在４４家“燈塔工廠”中占１２家）。除去這１２家工廠外，還有約２０％的“燈塔工廠”位于包括巴西、捷克共和國、印度、印度尼西亞、羅馬尼亞和土耳其在內的其他新興經濟體。其中有一些“燈塔工廠”坐落于偏遠地區(qū)，其實體基礎設施的可靠程度可能并不高；另一些“燈塔工廠”則遠離大都市或技術中心，既沒有唾手可得的服務和知識，也沒有大量的技術人才可供選擇。然而，這些假定的缺點都沒有阻礙工業(yè)物聯網的發(fā)展。塔塔鋼鐵在印度的卡林加納加新建了一家工廠，它在很短的時間內就達到了滿負荷運行，遠遠落后于行業(yè)平均水平。隨著時間的推移，該公司逐步在數字和分析解決方案，以及提升團隊經驗與能力方面進行了重大投資。**分析技術的大規(guī)模應用極大地提高了原材料利用率、減少了停機時間，并改進了產品質量，從而實現了工廠績效的整體提升。印度尼西亞礦業(yè)公司Ｐｅｔｒｏｓｅａ擁有一個位于Ｔａｂａｎｇ的偏遠工地，在應用了包括卡車優(yōu)化調度、實時性能監(jiān)控和預測性維護在內的一系列技術后，該工地僅用了短短６個月時間便扭虧為盈。工業(yè)物聯網等第四次工業(yè)技術已成現實，隨之而來的階躍式改進和新增價值應該足以打消制造企業(yè)領導層的種種疑慮。當然，領導層也不應忽視其在推動數字化轉型中必須發(fā)揮的作用：唯有企業(yè)自上而下團結一心，才能在端到端實現工業(yè)物聯網和數字技術的真正價值。企業(yè)唯有挑起大梁，勇于主導這次數字化轉型，才能確保技術的廣泛應用、鞏固轉型的發(fā)展勢頭。對企業(yè)領導層而言，一步是明確一個清晰的愿景，然后判斷為了實現愿景所需的各項技術。當然，在此過程中免不了要遭遇失敗；但企業(yè)領導層應當吸取教訓，屢敗屢戰(zhàn)。企業(yè)應當鼓勵業(yè)務部門之間展開緊密合作，打造凝聚力。正如一位高管所言：“企業(yè)在推動數字化轉型的過程中必須要有一種強烈的緊迫感。”數字化轉型事關競爭優(yōu)勢，沒有一家公司能夠做好萬全準備，拖延只會徒增痛苦，且往往會導致企業(yè)在技術方面進行徒勞的追趕。相反，企業(yè)必須牢記轉型是一項持續(xù)進行的工作，而敏捷模式則能助其向著目標不斷邁進。企業(yè)領導層必須思考，哪些額外的因素能夠幫助推進轉型，比如可擴展的工業(yè)物聯網架構，或是能夠提升效益的技術合作關系或生態(tài)系統(tǒng)。企業(yè)若能向員工展示數字化可帶來的積極影響，并持續(xù)提供就業(yè)崗位，便有望在員工、合作伙伴和企業(yè)之間實現共贏。

通過對國內外主流工業(yè)互聯網平臺的應用分析，可以發(fā)現平臺提升了企業(yè)信息化能力，增強了企業(yè)數據分析水平，還使得企業(yè)的資源調配更加靈活，并帶動企業(yè)應用從信息化到智能化的多層次發(fā)展，同時解決了企業(yè)三大方面的問題：一是推動信息化大規(guī)模部署，解決效率提升和成本降低的問題，信息系統(tǒng)和工業(yè)軟件遷移至平臺，依托平臺實現客戶關系管理、財務人力管理等應用，帶動信息化成本降低和大規(guī)模部署；二是推動工業(yè)數據深度分析挖掘，解決產品和服務價值提升的問題，基于平臺的大數據匯聚和分析能力，實現設備、生產、管理等場景的深層次優(yōu)化和服務增值；三是推動業(yè)務商業(yè)模式的**，解決跨領域資源靈活調配和協(xié)同協(xié)作問題，通過平臺進行產業(yè)鏈、供應鏈、價值鏈各環(huán)節(jié)的實時連接和資源共享，以實現不同主體間的**協(xié)作和供需**對接。０１基于平臺的信息化應用得益于平臺的“連接＋數據可視化”能力，傳統(tǒng)的生產管理類信息化應用得到更為廣泛的普及。其中，在生產監(jiān)控分析領域應用為廣泛，在物料管理、排產調度等方面也有初步探索。ＰＴＣ、微軟、思科、阿里云等企業(yè)的平臺均推出了面向生產過程可視化應用。這類應用主要提供數據匯聚和描述基礎，幫助管理者直觀了解工廠運行狀態(tài)。當然，這些只是初級的可視化、遠程監(jiān)控等應用，借助更深層次數據挖掘分析企業(yè)能夠獲得更高價值回報。比如，工業(yè)互聯網服務商寄云科技協(xié)助世界知名汽車零部件制造商麥格納旗下格特拉克（江西）傳動系統(tǒng)有限公司（ＧＪＴ）實施智能制造戰(zhàn)略，成功解決了傳統(tǒng)ＭＥＳ在數據實時、真實和粒度等層面的不足，實現了更加**的ＫＰＩ追蹤，提升設備利用率、提高工人工作效率、保障企業(yè)營收。另外，基于平臺的“軟件上云＋簡單數據分析”在客戶關系管理、供應鏈管理和部分企業(yè)計劃資源管理領域也獲得應用，能有效降低中小企業(yè)軟件使用成本。如ＳＡＰ、Ｏｒａｃｌｅ、Ｓａｌｅｓｆｏｒｃｅ、微軟、用友浪潮、金蝶等企業(yè)提供大量管理軟件ＳａａＳ服務。如Ｓａｌｅｓｆｏｒｃｅ所提供的云化ＣＲＭ軟件服務已聚集超過１５萬客戶，同時除通用軟件工具之外，還提供基于社交網絡的客戶關系與需求分析，為中小企業(yè)提供銷售渠道服務。用友提供采購、供應鏈、物流、財務、人力資源等工業(yè)云服務，服務工業(yè)企業(yè)客戶４４萬家。０２基于大數據能力的深度優(yōu)化基于平臺的大數據能力，以“模型＋深度數據分析”模式在設備運維、產品后服務、能耗管理、質量管控、工藝調優(yōu)等場景獲得大量應用，并取得較為顯著的經濟效益。ＧＥ、西門子、ＡＢＢ、富士康等企業(yè)已經推出了上百個上述類型的應用服務，如Ｕｐｔａｋｅ幫助美國核電站ＰＡＬＯＶｅｒｄｅ，通過提高資產性能，實現每年１０００萬的成本節(jié)省，成本降低２０％；彩虹寄云智能工廠工業(yè)大數據項目助力知名平板顯示制造企業(yè)彩虹集團實現了數據可視化、生產透明化、質量可控化，并獲得了綜合良品率顯著提升，非計劃停機、運營成本等大幅減少等多種收益。０３平臺協(xié)同資源調配和模式**借助平臺整合產業(yè)鏈資源，探索智能制造、供應鏈協(xié)同等應用，成為部分企業(yè)的實踐選擇。如寄云ＮｅｕＳｅｅｒ平臺開放共享自身生產力，提高閑置設備的利用率，目前已對數千臺機床和鉆井機器提供數據監(jiān)控和預測性維護功能。再如中船集團利用船海智云平臺對船舶制造企業(yè)、船用設備制造企業(yè)等開展納期監(jiān)控等應用，提升供應鏈協(xié)同水平。基于平臺進行深層次的全流程系統(tǒng)性優(yōu)化尚處在局部的探索階段。無論是產業(yè)鏈、價值鏈的一體化優(yōu)化、產品全生命周期的一體化優(yōu)化、還是生產與管理的系統(tǒng)性優(yōu)化，都需要建立在全流程的高度數字化、網絡化和模型化基礎上，僅有個別龍頭企業(yè)具備相關基礎并開展了簡單實踐。

１工業(yè)產生轉型升級作用的路徑大數據系統(tǒng)軟件國家工程實驗室將工業(yè)產生轉型升級的作用的路徑，總結為加減乘除四個象限。所謂加和減就是智能制造。智能制造更關注于企業(yè)內部的事情，狹義的智能制造關注制造，即生產環(huán)節(jié)，廣義的智能制造則包含企業(yè)的全壽生命周期，從研發(fā)設計到生產制造再到運維服務。智能制造不外乎在在現有流程上加了一些東西、減了一些東西，它基本可以被總結為八個字：提質、增效、降本、控險。今天，智能制造做的事情就是加法和減法。但在這個時代光做加減法是不夠的，比如私募股權機構投資一個企業(yè)，企業(yè)每年做一點加法，投資人可能不會滿意，而是希望企業(yè)實現指數級的增長。如何實現？工業(yè)互聯網可能就是實現乘法和除法的路徑。乘法就是平臺效應。比如淘寶，容納無數的商店在它的平臺上開店掙錢，就是一個案例。但是在工業(yè)領域，是否可以構建一個工業(yè)互聯網平臺？以服裝行業(yè)為案例。傳統(tǒng)的第 一代的服裝企業(yè)，比如雅戈爾，有自己的設計、工廠、店面，即完整的產業(yè)鏈條。第二代服裝企業(yè)，比如海瀾之家，舍棄工廠選擇全代工生產，轉為做營銷，以門店為資產。互聯網時代的服裝企業(yè)，比如韓都衣舍，既沒有工廠也沒有店面，成本幾乎為零，所有的店面依賴淘寶，只負責快速設計、把控供應鏈，“總盤子”雖然不一定有傳統(tǒng)企業(yè)那么大，但是利潤率高。因此除法就是企業(yè)聚焦自己的核心競爭力。輕資產高利潤運營，這是未來中國中小企業(yè)**創(chuàng)業(yè)之道。打造工業(yè)互聯網的平臺生態(tài)，不是說只有這個平臺才能掙錢，但平臺上的每個人都有可能掙錢。２三個層次：工業(yè)大數據行業(yè)的分類　實驗室接觸了也做了很多與工業(yè)大數據的應用，并將其分為了三個層次。第 一個層次是單元級。即針對工業(yè)設備，不僅限于設備的遠程運維，還包括對設備故障的提前預警、故障分析，以及設備的優(yōu)化運行、資產管理等等。首先我們需要將設備的運行狀態(tài)進行**的數字化測量，這種測量手段其實是將工業(yè)大數據的連續(xù)空間離散化。這個連續(xù)空間很復雜，而能測量的物理量、精度、傳感器數量都是有限的，所以全空間采樣無法實現。但隨著數字化水平提高、信息化進程推進、智能化應用迭代，未來的測量過程也會升級。第二個層次是工廠層次。這個層次不是關注單體設備，而關注整個工廠的運營效率、產品質量和安全、環(huán)保問題。工業(yè)講求的是包括人、物料、工藝、設備、環(huán)境在內的因素，在復雜的動態(tài)系統(tǒng)中能夠協(xié)同作用。假設把全中國都看作一個大工廠，怎么在產業(yè)鏈條上提升自己的效率？我們今天做工業(yè)大數據，做“智能＋”，就是這個用途。首先要回答數據在哪里，其實數據在任何一個地方。以前工業(yè)上管數據管的相對粗糙，傳統(tǒng)在信息化領域做的相對較好的是管理信息化，而現在很多工業(yè)數據只是用來做監(jiān)控以及做故障發(fā)生時做數據的回放。這些數據拿來怎么做兩化融合（信息化和自動化的數據融合）沒有做。第三層次是怎么拿到其他人的數據？比如說挖掘機要自動化施工，需要了解ＧＩＳ數據、環(huán)境數據，但這些都不是傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)擁有的數據。這說明今天工業(yè)大數據的內涵，比傳統(tǒng)的數據內涵要大得多。自動化以及跨界整體的數據，構成工業(yè)大數據的體系。３工業(yè)大數據的分類和挑戰(zhàn)實際上，工業(yè)數據有三個特點。第 一個特點是多模態(tài)。過去很簡單粗暴地將數據分成結構化數據、半結構化數據、非結構化數據，但工業(yè)企業(yè)不是這樣。今天看到的很多好像格式不一樣的、非結構化的工程數據，真正把它打開的時候是不一樣的。非結構化數據的使用效率取決于結構化的程度，只有結構化才可以被**利用；第二個特點是高通量，很多設備是不停機的，所有的數據是７＊２４小時連續(xù)產生的，量非常大；第三個特點是強關聯，在工業(yè)的不同行業(yè)，數據關聯遵循不同的規(guī)律而非簡單的聚合。所以工業(yè)大數據本身的特點帶來了非常多的挑戰(zhàn)。除了數據獲取的挑戰(zhàn)，隨之而來的就是數據分析、應用的挑戰(zhàn)。這里邊因果關系，即數據驅動的方法只能告訴我們關聯性，而無法不能告訴我們因果性。比如淘寶推薦商品，只知道推薦相關商品，卻不關心這個事情的因果——為什么用戶是這樣的人。但這在工業(yè)上是行不通的，尤其是控制方面，因此模型需要長時間的分析和驗證。工業(yè)領域存在白盒模型和灰盒模型，白盒模型即工業(yè)機理，企業(yè)會根據工業(yè)機理設計工序、產品結構和工藝，這是第 一步。當它們被設計完之后，運行中又會出現大量的不確定性，這些不確定性的消除靠的就是**、工匠的經驗，讓整個流程生產變得更加穩(wěn)定和**，這是灰盒態(tài)。不再對機理和知識本身進行分析和理解的數據模型，是一種黑盒模型。工業(yè)大數據和工業(yè)智能的本質就是，將這些經驗和知識量化學習出來，挖掘心中有口中無的隱性知識，或者嘗試通過數據方法把統(tǒng)計關系找到，再交還給工匠分析。工業(yè)就是工業(yè)，它存在的時間比信息化時間長，積淀比信息化多，而大數據和人工智能技術只是給工業(yè)上帶來小的變化，嘗試幫它去消除不確定性。４大數據、人工智能在工業(yè)中的應用首先是智能制造。比如某個機床的良品率下降，那么機床可以猜到刀具可能磨損了，主動提出要換刀，或者爐溫過熱，就自主將溫度往下調兩度。如果設備可以自主告知、自主變化，而不是按照事先設定的邏輯來操作，這才是智能化。真正的數字化車間應該是什么樣的？分了三個層次：第 一層是大數據集成。以攀鋼為例，它做鋼軌問題是產品質量，很多鋼軌表面不平整，必須要修正。如果發(fā)現表面不平整會怎么辦？調整工會猜測原因、調試、再生產，經過很多迭代之后調穩(wěn)。而大數據能夠建立數據集成體系，讓決策者看到每個鋼軌發(fā)生了什么、控制參數是什么、檢測參數是什么。這樣一個以物料為中心、以工序流程為軸的數據集成體系，能夠為調整工提供更多更好的決策信息；第二層是大數據統(tǒng)計分析。能不能將好的批次的數據和差的批次的數據進行疊加對比，看控制參數的差異？大數據可以猜測造成問題的原因，至少可以排序，讓調整工按照排序來做檢查和調整；第三層是機理模型。通過大量的數據和反饋，工業(yè)企業(yè)可以構建一個相對準確、正向的仿真模型，并在數字孿生體、數字空間進行調試，在工廠里進行測試，這就是數字孿生帶來的智能化體系。那么工業(yè)互聯網的邏輯對于智能制造來說改變了什么？從業(yè)務的角度來講，工業(yè)互聯網更多關注產業(yè)互聯網的邊界，而不關注企業(yè)內部的生產環(huán)節(jié)，它可以被總結成三個融合跨界：一是業(yè)務融合跨界，通過對產業(yè)鏈上下游業(yè)務邊界的拓展，企業(yè)可以嘗試整合上游的上游，也可以服務于下游的下游，我們是一個產業(yè)鏈協(xié)同視角下的大工廠；二是數據鏈條融合跨界，業(yè)務的拓展帶來了數據邊界的拓展，今天的數據不局限于企業(yè)原有的數據。比如說要服務于建造商，需要環(huán)境數據、操作數據、氣象數據；根本的是技術改變，相比ＩＴ技術的發(fā)展，工業(yè)軟件和ＩＴ產業(yè)不在一條發(fā)展曲線，但現在通過云計算技術可以輕量級地讓用戶做這樣的開發(fā)，對于激勵、知識的沉淀，可以在很多領域產生了技術溢出機會。工業(yè)互聯網平臺的出現，讓工業(yè)企業(yè)能將花大量時間研發(fā)的仿真模型有可能沉淀成小而精的新形態(tài)工業(yè)軟件。

一、工業(yè)互聯網平臺是人工智能應用的重要載體工業(yè)互聯網平臺覆蓋全流程生產數據。數據是應用人工智能的“燃料”。工業(yè)互聯網平臺從數據“量”和“質”兩個維度入手，提升工業(yè)場景數據集的廣度與深度，為人工智能應用提供支撐。從“量”的方面看，工業(yè)互聯網平臺匯聚了數以千萬計的設備和傳感器，對異構系統(tǒng)、運營環(huán)境、人員信息等要素實施泛在感知、**采集和云端匯聚，實現了海量數據的廣泛集成。從“質”的方面看，工業(yè)互聯網平臺通過構建設備、產品、系統(tǒng)和服務全面連接的數據交流網絡，充分挖掘實時有效的工業(yè)大數據，搭建數據自動流動的賦能體系，為深度學習的模型訓練提供**的訓練集、驗證集和測試集，切實提高人工智能模型自學習、自決策、自適應的有效性。工業(yè)互聯網平臺推動工業(yè)知識算法化。算法是人工智能應用的關鍵。工業(yè)互聯網平臺作為工業(yè)全要素、全產業(yè)鏈、全價值鏈連接的樞紐，打通了工業(yè)知識向工業(yè)算法轉化的通路，為構筑工業(yè)領域人工智能算法庫提供助力。一方面，工業(yè)互聯網平臺豐富了算法理論來源。依托工業(yè)機理基礎和數據模型分析，工業(yè)互聯網平臺將隱性的工業(yè)技術原理、行業(yè)知識和**經驗進行代碼化、算法化，重構了工業(yè)知識**和應用體系，面向特定工業(yè)場景提供針對性強、魯棒性高的算法。另一方面，工業(yè)互聯網平臺降低了算法開發(fā)成本。工業(yè)互聯網平臺通過提供開發(fā)環(huán)境和各類工具，助力開發(fā)者打造工業(yè)ＡＰＰ與微服務體系，將各類工業(yè)知識封裝成可交易的模塊組件，推動工業(yè)算法在更大范圍、更高頻次、更短路徑上**、傳播和復用。工業(yè)互聯網平臺構建協(xié)同算力資源池。工業(yè)場景具有環(huán)境參數復雜、工序步驟精細、實時性要求高等特點，應用人工智能技術對算力要求較高。工業(yè)互聯網平臺基于云架構匯聚企業(yè)內外算力資源，根據實際需要統(tǒng)一調配，搭建廣泛聚集、**協(xié)作的算力供給體系，為人工智能應用提供穩(wěn)定的支撐保障。在企業(yè)內部，工業(yè)互聯網平臺匯聚內部算力資源構建算力資源池，針對不同時段、不同用戶和不同級別的算力需求，基于大數據分析統(tǒng)籌使用內部設備，提高設備使用效率。在企業(yè)外部，工業(yè)互聯網平臺對接各類算力提供商，通過租借、購買等方式，補充企業(yè)內部算力的不足，以提升整體算力水平，縮小人工智能應用需求和實際算力之間的差距。二、應用場景加快人工智能與工業(yè)互聯網平臺融合設備層：機器智能構建新型人機關系。企業(yè)依托工業(yè)互聯網平臺，在生產、控制、研發(fā)等領域的設備上運用人工智能技術，構建人機協(xié)同、互促共進的新型人、機、物關系。一是設備自主化運行，如復雜工料分揀、設備自運行等。機械臂、運輸載具和智能機床等產品，通過搭載機器學習算法、路徑自動規(guī)劃等模塊，實現對不同工作環(huán)境和加工對象的動態(tài)適應，提高設備操作的精度和復雜度。二是人機智能化交互，如動作識別、語音用戶界面等。應用語音識別、機器視覺等技術，打造人性化、定制化、**化的人機交互模式，提升控制裝備在復雜工作環(huán)境的感知和反饋能力。三是生產協(xié)同化運作，比如協(xié)作機器人、仿生工位等。利用人工智能技術將人機合作場景轉變成學習系統(tǒng)，持續(xù)優(yōu)化運行參數，為操作員提供生產環(huán)境。例如，德國Ｆｅｓｔｏ公司基于仿生協(xié)作型機器人開發(fā)人機協(xié)作生產的智能化工位，可將人從重復性、危險性高的工作中解脫出來，提高了生產效率。邊緣層：邊緣智能提升邊緣側實時分析處理能力。邊緣智能技術通過協(xié)同終端設備與邊緣服務器，整合計算本地性與強計算能力的互補優(yōu)勢，從而減少非必要的數據傳輸、降低模型推理延遲與能耗。具體有以下三類應用：一是智能傳感網絡。東方國信、寄云科技等企業(yè)通過建設智能網關，動態(tài)實現ＯＴ與ＩＴ間復雜協(xié)議的轉換，提供安全高速的數據連接與數據采集服務，強化對帶寬資源不足和突發(fā)網絡中斷等異常場景的應對能力。二是噪聲數據處理。天云網、海爾集團等通過智能傳感器采集數據，利用基于人工智能的軟件識別減小確定性系統(tǒng)誤差，提高數據精度，從而實現物理世界隱性數據的顯性化。三是邊緣即時反饋。思科、微軟等企業(yè)通過分布式邊緣計算節(jié)點進行數據交換，及時比對云端廣播的模型和現場提取的特征值，基于邊緣端設備實現本地快速響應和操作優(yōu)化，減少云端運算壓力和處理延遲，實現云端協(xié)同。平臺層：大數據分析構建“數據＋認知”算法庫。工業(yè)互聯網平臺基于ＰａａＳ架構，打造由數據存儲、數據共享、數據分析和工業(yè)模型等組成的整體數據服務鏈，把基于數據科學和認知科學的兩類工業(yè)知識經驗沉淀在可移植、可復用的人工智能算法庫中。在數據科學領域，企業(yè)構建以機器學習、深度學習為核心的數據算法體系，綜合利用大數據分析、機器學習和智能控制等算法，通過仿真和推理解決已知的工業(yè)問題。例如，美國康耐視公司開發(fā)了基于深度學習的工業(yè)圖像分析軟件，能以毫秒為單位識別缺陷，解決傳統(tǒng)方法無法解決的復雜缺陷檢測、定位等問題，使檢測效率提升３０％以上。在認知科學領域，企業(yè)從業(yè)務邏輯原理出發(fā)，通過搭建以知識圖譜、**系統(tǒng)為代表的認知算法體系，解決機理未知或模糊的工業(yè)問題，如企業(yè)智能決策、風險管理等。實際上，西門子、ＩＢＭ、華為等公司通過構建供應鏈知識圖譜，匯集氣象、媒體、交通和物流等信息資源，大大提高了供應鏈風險管理效率。應用層：商業(yè)智能提升工業(yè)ＡＰＰ數據挖掘深度。開發(fā)者依托工業(yè)互聯網平臺提供的開發(fā)工具和框架，面向不同工業(yè)應用場景，開發(fā)搭載人工智能的特定工業(yè)ＡＰＰ，利用人工智能手段賦能現有生產過程，為用戶提供各類在平臺定制開發(fā)的智能化工業(yè)應用和解決方案。主要有以下幾類：一是預測性維護。利用機器學習方法擬合設備運行復雜非線性關系，提升預測的準確率，降低運維成本與故障率。德國ＫＯＮＵＸ公司結合智能傳感器及機器學習算法構建設備運行模型，使機器維護成本平均降低了３０％。二是生產工藝優(yōu)化。依托深度學習繞過機理障礙，通過挖掘數據隱藏特征間的抽象關系建立模型，并找出參數組合。ＴＣＬ格創(chuàng)東智針對液晶面板的成膜工序，通過機器學習算法實現了關鍵指標的預測與品質優(yōu)化，年收益達到近千萬元。三是輔助研發(fā)設計。通過應用知識圖譜、深度學習等技術構建設計方案庫，對設計方案提供實時的評估反饋。美國ＵＴＣ依靠知識圖譜解決了多個產品研發(fā)問題，設計出的換熱器傳熱效率能提高８０％，設計周期僅為原來的１／９。四是企業(yè)戰(zhàn)略決策。利用人工智能擬合工業(yè)場景中的非線性復雜關系，提取非結構化數據構建知識圖譜和**系統(tǒng)，為企業(yè)提供戰(zhàn)略方案選擇。美國初創(chuàng)公司Ｍａａｎａ聚焦石油和天然氣領域，協(xié)同應用知識圖譜與數據科學，為ＧＥ、殼牌、阿美等石油巨頭提供企業(yè)級決策建議。三、幾點建議夯實產業(yè)基礎，突破人工智能與工業(yè)互聯網平臺融合的關鍵共性技術。一是構建高質量的公共數據集。鼓勵滿足條件的工業(yè)互聯網平臺企業(yè)開放具備一定規(guī)模的生產環(huán)境、視頻圖像、文本對話等數據集，建立高質量的公共測試數據庫。二是加大算法研發(fā)應用力度。推動科研院所、行業(yè)龍頭企業(yè)開展協(xié)同研發(fā)和**應用，圍繞卷積神經網絡、遞歸神經網絡等算法開發(fā)相關工具，完善開發(fā)環(huán)境。三是提升算力支撐能力。引導和培育一批算力提供商和算力交易平臺，探索算力租賃、交易、托管等新服務模式。聚焦場景應用，引導加快面向工業(yè)互聯網平臺的人工智能產品開發(fā)。一是加快**智能設備研發(fā)。加快智能傳感控制、智能檢測裝配、智能物流倉儲等**技術裝備的開發(fā)，布局和積累一批核心知識產權。二是突破邊緣智能核心技術。**突破圖形處理器、現場可編程門陣列、專用集成電路等一批關鍵核心技術，提高硬件基礎支撐能力，實現圍繞邊緣設備的感知、控制、決策和執(zhí)行等功能。三是加快行業(yè)機理模型沉淀。聚焦ＡＩ工業(yè)應用，建設工業(yè)互聯網模型算法公共測試驗證中心，堅持以測帶建、以測促用。四是培育基于ＡＩ的工業(yè)ＡＰＰ。引導工業(yè)互聯網平臺企業(yè)搭建制造業(yè)**中心，開放開發(fā)工具和知識組件，構建開放共享、資源富集、**活躍的工業(yè)ＡＰＰ開發(fā)生態(tài)。完善生態(tài)體系，構建工業(yè)互聯網平臺跨界融合新模式。一是強化示范引領。在現有工業(yè)互聯網平臺相關專項和試點示范中，增添人工智能方向的應用試點，加快推動復雜環(huán)境識別、新型人機交互等人工智能技術與工業(yè)互聯平臺融合發(fā)展。二是優(yōu)化公共服務。面向語音識別、視覺識別、自然語言處理等領域，建設能夠提供知識圖譜、算法訓練、產品優(yōu)化等共性服務的平臺和開源社區(qū)。三是增強人才儲備。鼓勵高等院校設置人工智能工業(yè)應用課程，開展人工智能專題教育和培訓，加緊培育一批急需的人工智能人才。四是加強宣傳推廣。通過開展現場會、人工智能大賽等形式，凝聚行業(yè)共識，提高公眾認識，挖掘做法，推廣典型案例，積極營造產業(yè)發(fā)展的良好氛圍。