向深度应用持续发力

当前，工业大数据已成为推动制造业数字化、网络化、智能化发展的关键生产要素。在日趋激烈的国际竞争面前，谁掌握了工业大数据，谁就掌握了促进市场发展的战略资源。赛迪顾问等机构发布的《2020中国工业大数据产业创新与投资趋势》显示，在政策和技术的驱动下，工业大数据市场将成为下一个蓝海，人工智能、边缘计算等新兴技术将持续助力工业变革和制造商业模式变革。

发展工业大数据是一项复杂的系统工程，既需要在宏观层面加强体系化布局，建立系统的工业大数据生态，也需要在微观层面务实着力，提升企业的数据管理能力。这些都亟须推动《意见》尽快落地生根。据悉，工信部将与各地工业和信息化主管部门做好对接，建立纵向联动，浙江数据采集分析软件、横向协同的推进工作机制，落实《意见》相关措施。

俊建议部分企业在数据应用上深入探索，解决中小微企业“不想用、不敢用”问题，通过在供给端培育海量工业APP，浙江数据采集分析软件、工业大数据解决方案供应商、向中小企业开放数据服务能力等手段，降低企业数据应用的成本投入和专业壁垒，浙江数据采集分析软件，共同推动工业大数据深度应用。
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数据采集技术难点

1、数据量巨大

任何系统，在不同的数据量面前，需要的技术难度都是完全不同的。

如果单纯是将数据采到，可能还比较好完成，但采集之后还需要处理，因为必须考虑数据的规范与清洗，因为大量的工业数据是“脏”数据，直接存储无法用于分析，在存储之前，必须进行处理，对海量的数据进行处理，从技术上又提高了难度。

2、工业数据的协议不标准

互联网数据采集一般都是我们常见的HTTP等协议，但在工业领域，会出现ModBus、OPC、CAN、ControlNet、DeviceNet、Profibus、Zigbee等等各类型的工业协议，而且各个自动化设备生产及集成商还会自己开发各种私有的工业协议，导致在工业协议的互联互通上，出现了极大地难度。

很多开发人员在工业现场实施综合自动化等项目时，遇到的问题及时面对众多的工业协议，无法有效的进行解析和采集。

3、视频传输所需带宽巨大

传统工业信息化由于都是在现场进行数据采集，视频数据传输主要在局域网中进行，因此，带宽不是主要的问题。

但随着云计算技术的普及及公有云的兴起，大数据需要大量的计算资源和存储资源，因此工业数据逐步迁移到公有云已经是大势所趋了。

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工业大数据的来源

在工业生产和监控管理过程中无时无刻不在产生海量的数据，比如生产设备的运行环境、机械设备的运转状态、生产过程中的能源消耗、物料的损耗、物流车队的配置和分布等。而且随着传感器的推广普及，智能芯片会植入到每个设备和产品中，如同飞机上的“黑匣子”将自动记录整个生产流通过程中的一切数据。

我们认为，包括人、财、物、信息、知识、服务等在内的生产要素在制造全系统和全生命周期中的组合、流动会持续不断地产生Volume( 体量浩大) 、Variety( 模态繁多) 、Velocity( 生成快速) 和Value( 价值密度低) 的大数据。

企业信息系统存储了高价值密度的业务数据。上世纪60 年代以来信息技术加速应用于工业领域，形成了产品生命周期管理（PLM ）、企业资源规划（ERP ）、供应链管理（SCM ）和客户关系管理（CRM ）等企业信息系统。这些系统中积累的产品研发数据、生产制造数据、物流供应数据以及客户服务数据，存在于企业或产业链内部，是工业领域传统数据资产。

所以工业大数据本身的特点带来了非常多的挑战。除了数据获取的挑战，随之而来的就是数据分析、应用的挑战。这里边的限制是因果关系，即数据驱动的方法只能告诉我们关联性，而无法不能告诉我们因果性。比如淘宝推荐商品，只知道推荐相关商品，却不关心这个事情的因果——为什么用户是这样的人。但这在工业上是行不通的，尤其是控制方面，因此模型需要长时间的分析和验证。

工业领域存在白盒模型和灰盒模型，白盒模型即工业机理，企业会根据工业机理设计工序、产品结构和工艺，这是第一步。当它们被设计完之后，运行中又会出现大量的不确定性，这些不确定性的消除靠的就是**、工匠的经验，让整个流程生产变得更加稳定和高效，这是灰盒态。不再对机理和知识本身进行分析和理解的数据模型，是一种黑盒模型。工业大数据和工业智能的本质就是，将这些经验和知识量化学习出来，挖掘心中有口中无的隐性知识，或者尝试通过数据方法把统计关系找到，再交还给工匠分析。工业就是工业，它存在的时间比信息化时间长，积淀比信息化多，而大数据和人工智能技术只是给工业上带来小的变化，尝试帮它去消除不确定性。
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《推进工业大数据发展的实施意见》四是提升数据治理能力。

     当前江西省大多数工业企业数据管理意识薄弱，工业数据没有得到妥善管理，导致数据质量较低，无法保障数据可用可管、真实可靠。为此，《实施意见》设置了2项重要任务，通过开展数据管理能力评估贯标和探索工业数据分类分级管理，强化数据管理能力，主要是：探索开展DCMM评估试点示范，鼓励各地开展DCMM贯标、人员培训、效果评估等工作；引导更多企业建立工业数据分类分级管理体系，实现数据科学管理。 大数据采集分析软件，武汉安弘智能装备有限公司。湖北数据采集

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工业大数据发展的指导意见，加快数据汇聚

（一）推动工业数据采集。支持工业企业实施设备数字化改造，升级各类信息系统，推动研发、生产、经营、运维等全流程的数据采集。支持重点企业研制工业数控系统，引导工业设备企业开放数据接口，实现数据采集。  

（二）加快工业设备互联互通。持续推进工业互联网建设，实现工业设备的全连接。加快推动工业通信协议兼容统一，打破技术壁垒，形成完整贯通的数据链。

（三）推动工业数据高质量汇聚。组织开展工业数据资源调查，引导企业加强数据资源管理，实现数据的可视、可管、可用、可信。整合重点领域统计数据和监测数据，在原材料、装备、消费品、电子信息等行业建设数据库。支持企业建设数据汇聚平台，实现多源异构数据的融合和汇聚。

（四）统筹建设国家工业大数据平台。建设国家工业互联网大数据中心，汇聚工业数据，支撑产业监测分析，赋能企业创新发展，提升行业安全运行水平。建立多级联动的国家工业基础大数据库，研制产业链图谱和供应链地图，服务制造业高质量发展。 浙江数据采集分析软件

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