【51CTO.com原创稿件】近三十年，中国工业制造业发展非常迅速，如今，我们也是世界上的制造大国。但是，中国的工业制造业仍然大而不强，在自主创新能力、信息化程度、资源利用率等方面还与国际企业差距明显，转型升级迫在眉睫。
德国有工业4.0，美国有工业互联网，而我们中国也有中国制造2025，其目标都是通过信息化手段，让传统的行业走向数据化、智能化、物联化，最终实现制造强国的目标。要想使我国的工业进一步提升，在全球格局中占领重要地位，那么，还需要依靠先进的IT技术，才能够快速发展，进行升级转型，提升智能制造的水平。
三一集团高级副总裁、***流程信息官兼树根互联总经理贺东东认为，工业制造业企业要想腾飞，关键点在于数字化。将物理的实体变成数字化的镜像后，就可以通过ICT技术与互联网对接，通过大数据、云计算、人工智能这些新兴技术反向作用于工业界，帮助制造业和工业取得快速的发展。
在经历过机械化、电气化、自动化，工业企业迎来了新的革命，如今是数据化时代，在信息化、自动化还没有完全完成的情况下，工业又迎来了重大挑战。在数据化时代中，工业企业如何利用数据进行转型升级呢？如何“小步快跑”进入到工业互联网呢？
腾讯云副总裁曾佳欣（左）树根互联CEO贺东东（右）
工业大数据可以应用在哪儿？
工业大数据是以机器数据为核心，包括制造企业的所有经营数据、生产数据、研发数据和客户数据。但是，目前，绝大多数的工业企业中的数据还没有完全与互联网对接，还只是停留在传统的系统中。此外，由于工业企业的信息系统复杂，大多都是由不同的服务供应商提供，因此，形成了众多的信息孤岛，这也加大了工业大数据的难度。
大数据的应用和分析，在电商营销等领域较为普遍，通过分析用户的消费购买行为，从而为每位用户进行个性化推荐，这就是最常见的应用。那么，工业企业的大数据，都可以在哪些场景中应用呢？
三一重工股份有限公司流程信息化总部***架构师兼树根互联***架构师张茂森告诉记者，工业大数据的应用场景可以分为四类，主要集中在营销、工业生产链路、机器的管理以及重资产维护上。
首先，工业企业也需要营销。在售前，通过大数据分析，发现市场的趋势以及热点，客户的购买力情况等，进而调整生产方向，客户营销手段；在售后，也可以根据用户的反馈进行产品的改进，更加快速的响应市场需求。
第二，工业企业的整个链路也是需要大数据的。一般情况下，工业企业的流程为，设计、研发、生产、供应链、物流。例如，在研发时，企业搭建机器的原理模型，使用哪些材料，设计什么的样式等，都是可以通过数据来分析得出，从而提高产品的质量。
第三，机器也是需要数据的。机器在使用过程中，一定会进行维修、保养，以及故障的处理。若是提前收集数据，就可以对机器的工作状态了如指掌，并且还能提前分析预测出机器的故障位置等，从而提高机器的工作效率。
第四，工业的产品大多数都是重资产，这就需要大量的金融产品、保险产品、信贷抵押的产品，帮助工业的资产进行流动，而大数据可以进行信用分析，风险评估，以保障资产的安全。
工业企业如何利用大数据？
工业大数据可以推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，分析感知用户需求，提升产品附加价值，打造智能工厂，推动制造模式变革和工业转型升级。
那么，一般工业大数据的获取渠道都有哪些呢？一方面是以互联为基础，以机器传感器为触点，进行数据的收集；另一方面是来自于企业的各种业务系统和信息系统，例如ERP系统、MES系统，仓库管理系统、CRM系统等。
物理机器的数据变成数字化的信息后，如何帮助企业进行提升呢？通常情况下，大数据的分析预测过程包括三大步。首先，需要进行数据的收集、转化、清晰、关联、进行数据结构化工作，***做统计分析；第二层进行数据的关联分析；第三层进行预测性分析，再结合机器学习和人工智能的技术，搭建模型进行预测分析。
但是，工业大数据分析相对比较难，主要集中在数据特点不同以及信息孤岛太多。传感器收集的数据大部分来自于机器产品的数据，这些数据是连续的，并且是信号数据，对于信号的处理，传感器的出错率会比较大，那么就需要对传感器的信号数据进行预处理，去除掉扰动的数据后再进行分析。其次，工业企业的信息系统比较多，而且都是不同的厂商安装部署的，因此也就形成了信息孤岛，各系统之间的数据如何打通，如何清洗，如何关联，都是非常复杂的，更何况工业企业的业务逻辑相当复杂，因此，工业大数据比想象中的要难很多。
但是，要想提升信息化水平，整合数据，进行大数据分析是势在必行的。那么有什么比较快速入手的方式吗？张茂森表示，可以从三方面进行着手。
首先在生产的质量管理方面，可以通过简单的数据记录，查找到在生产过程中，哪里出现问题，也就是所谓的故障溯源。
其次，在制造过程中，机器的运维和保养都需要人工来完成，通过看、敲、打、摸等方式来检查机器是否出现了问题，但是如果收集了机器设备的数据，通过控制台就可以查看机器的运行状况，当机器出现状况后再通过人工的方式进行修理，这样效率会提升很多倍。
第三，在后服务市场中，也可以通过大数据来提升工作效率，比如设备坏了，但是客户并不能准确说出故障，因此，就无法判断该携带什么样的文件，什么级别的工程师去现场进行修理，当有机器数据反馈时，可以快速判断问题所在，迅速派出工程师进行修理，提升工作效率。
工业大数据背后的云支撑
工业大数据的收集、清洗、分析、预测等环节，都离不开云计算的支撑。贺东东认为，工业企业在发展大数据时，云计算是最重要的基础能力。很多制造业企业的***困难在于，打造信息化的基础门槛非常高，需要花费大量金钱，并且还需要有很强的IT团队，掌握各种新的技术。因此，唯一的解决方案就是通过云计算的能力，消除门槛，即插即用，将所有的know-how连在云端，直接使用，帮助更多的制造企业享受互联网带来的便利。
为此，树根互联与腾讯云合作，打造了“根云”平台。“根云”是以机器为对象，通过大数据分析能力帮助机器建模，基于机器数据模型优化机器的全生命周期运营。由腾讯云提供底层的云计算基础架构能力，再加上树根互联在工业领域的专业知识、专用工具以及工业领域分析的软件，共同组成了“根云”平台。
“根云”的***层，主要解决工业互联的连接问题，通过通信模块、边缘计算模块等硬件，来解决机器之间的连接通信问题，将没有联网的亚机器变得更加智能化，进行数据的采集，从而传送到云端。第二层是公共的IaaS和PaaS 能力，包括大数据以及云计算的公共服务平台，这一层主要是和腾讯云合作的；第三层主要是针对工业特定的PaaS层，根据机器数据和工业大数据的特点，进行机器的数据建模，然后再优化机器的生命周期管理，提升运行效率；第四层，基于工业互联网平台来打造应用，提供整体的智能服务、智能制造的解决方案；第五层主要是创新增值，基于机器数据打造保险产品，这也是工业制造业的商业模式创新。
贺东东表示，”从工业角度来看，光有数据肯定不行，最终一定要与人结合，因为人在使用机器、操作机器。树根互联是机器的专家，而腾讯云是人的专家，除了与腾讯云在公有云方面的合作以外，还希望在人机方面有更多的探索”。
【栏目介绍】：在互联网+时代下，云计算正被越来越多的行业和企业认可。《腾讯云会客厅》作为云计算行业首档高端人物访谈栏目，是由腾讯云副总裁曾佳欣亲自主持，在分享云在各领域***实践的同时，也邀请到众多创投界资深人士和明星，分享云端创投经验，从资本、技术、渠道、服务等方面，打通整个产业链，构建云端创业生态。
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