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 在數字化轉型的浪潮中，工業大數據正成為推動制造業革新的核心動力。它不僅重塑了生產流程，還為企業帶來了前所未有的洞察力和競爭優勢。本文將深入探討工業大數據的類別、價值實現方式，以及在實施過程中存在的挑戰和解決方案。

一、工業大數據有什么類別

1、按照數據產生頻度角度分類

工業大數據的產生頻度可歸納為三種類型：

• 靜態數據

靜態數據包括企業信息、資料數據、經驗公式和專家知識等，它們相對穩定，變化不大。

• 動態數據

 動態數據由設計模型、庫存管理、用戶反饋等組成，通常由個人或團隊維護，其更新頻率一般低于計算機處理的速度。

• 實時數據

實時數據由產品、設備、傳感器等產生的模擬或數字信息構成，具有較高的產生頻度。

2、按照企業經營角度分類

從企業經營的角度來看，工業大數據同樣可以分為三個類別：

• 經營性數據

 經營性數據數據體現了企業的管理資源和經營成果，涵蓋了企業內部的人力、財力、物力以及與企業經營緊密相關的供應商、客戶和合作伙伴等基礎信息。

• 生產性數據

 生產性數據反映了企業的生產能力，覆蓋了產品從研發設計到售后服務的整個生命周期，包括了工藝流程、產品生產等各個環節的基礎數據。

• 環境類數據

 環境類數據數據體現了生產保障能力、質量控制和合規性，涉及設備運行環境、溫濕度、噪音、空氣質量、廢水廢氣排放和能源消耗等。環境數據的實時監控對于確保產品質量至關重要，它們可以反映生產過程是否符合國家或行業的標準，是否處于正常運行狀態。

 目前，經營性數據在企業中的應用較為廣泛，其利用率超過了生產性和環境類數據。但隨著工業互聯網的深入應用，人們開始更加重視協同設計、協同制造和供應鏈管理帶來的效益。這些領域的發展預示著，涉及產品全生命周期及質量與能效控制的數據應用將日益普及。

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二、  工業大數據價值實現方式

1、累計數據量

 工業大數據價值的實現，始于數據量的積累。隨著制造業的轉型升級，中國將迎來工業2.0、工業3.0和工業4.0的并行發展。這一過程中，龐大的生產規模、國產機器的自主研發推廣以及智能化生產的應用，將產生海量的產品數據、運營數據和價值鏈數據。

 這些數據的記錄、傳輸、加工和存儲，不僅規模龐大，增長速度驚人，而且為工業大數據的深度挖掘和價值發現提供了豐富的素材和目標。

2、通過深入的數據分析創造商業價值

 工業大數據的真正價值，不僅在于其規模的龐大，更在于通過深入分析創造實質性的商業價值。雖然大數據能為企業提供對用戶需求的洞察、提升生產效率、革新生產營銷模式等優勢，但面對來源多樣、類型復雜、表現不一的數據，數據的存儲、清洗、挖掘和提取工作充滿挑戰。

要充分挖掘這些數據的潛力，必須綜合運用計算機科學、統計模型、機器學習、專家系統等先進分析技術，快速解析數據、提取關鍵信息、建立數據間的聯系，從而獲得對企業決策有價值的洞察。經過精心分析和價值挖掘的數據，甚至可以轉化為數據產品，實現其商業價值。

3、通過提高數據質量、優化數據管理來加強數據治理

 進一步發揮工業大數據的潛力，除了需要積累大量數據和提升數據分析技術外，數據治理同樣重要。數據質量的高低和數據管理的優劣直接影響大數據價值的實現。我國工業數據規模龐大，但在數據質量和管理上與發達國家相比仍有不小差距。

 造成這一現象的原因包括：我國制造業雖大卻不強，多數制造還集中在產業鏈低端的組裝環節，存在低端產品產能過剩和高端產品生產能力不足的問題；生產工藝和流程與國際先進水平相比仍有較大差距。

 此外，在工業4.0和工業互聯網概念普及之前，我國制造業主要依靠低成本勞動力獲得競爭優勢，對先進機械設備的依賴相對較弱。制造企業內部的現代化管理水平不高，產業鏈協同效應較差，數據孤島現象普遍，數據應用基礎薄弱。產業鏈低端環節、生產流程的簡單性、對人工的依賴以及生產流程和產業鏈的孤立性，都導致了數據質量差、管理不善、數據關聯度低和管理意識薄弱，這些問題都限制了大數據價值的有效發揮。

三、  工業大數據實施存在的問題

1、數據質量不足

 數據質量是企業在大數據時代獲得競爭優勢的關鍵。企業對自身數據資產的重視程度日益提升，但數據的價值在很大程度上取決于其質量。采用相同的數據采集和加工技術，不同質量的原始數據可能導致截然不同的結果，劣質數據不僅增加了處理難度，還可能造成誤導。

 目前，我國工業數據在一致性、完整性、準確性和及時性方面存在諸多挑戰，例如物料管理中的編碼不一致和生產過程中的時間標記混亂等問題。因此，確保數據質量是提高分析結果質量的前提，實施大數據項目時必須從源頭抓起，強調數據質量控制，以確保大數據應用的有效性。

2、多數據源關聯困難

 工業數據的積累因其來源多樣而呈現出高噪聲、異構性和大規模的特點，為數據分析和應用帶來了不小的挑戰。建立有效的數據關聯模型，從多源異構數據中挖掘數據間的聯系，對于實現大數據的集成應用至關重要。

 例如，中性BOM模型通過向前關聯設計和制造，向后關聯服務和保障，構建了一個星型BOM結構，這不僅簡化了數據關聯的復雜性，還解決了產品生命周期管理中BOM結構失配的問題。通過這樣的方法，我們可以更好地整合和應用來自不同源頭的數據，從而充分發揮大數據的潛力。

3、  大數據系統集成問題

大數據的系統集成是發揮數據潛力的另一關鍵所在。通過重新構建數據支撐平臺，我們能夠消除企業內部各部門之間以及生產各環節的數據壁壘，同時實現企業內部數據與外部互聯網數據、半結構化數據與結構化數據的無縫連接。這樣的集成不僅能夠降低數據收集的成本，還能使數據的真正價值得以充分展現。

通過這種集成，企業能夠構建起一個統一的數據視圖，使得決策者能夠基于全面的數據信息做出更加明智的決策。此外，集成的數據系統也為數據分析和業務流程優化提供了堅實的基礎，有助于企業在激烈的市場競爭中保持領先。因此，實現多源數據的有效集成，是降低成本、提升效率、發掘數據深層價值的重要一步。