工業4.0是工業現代化發展的新階段，是在互聯網、物聯網、大數據、云計算等新一代信息技術應用基礎上的工業革命的新階段，也是未來的一個新常態，代表著一種融合，互聯網與工業的深度融合。

                             大數據驅動工業4.0 讓路更順暢　　
　　工業大數據

　　工業大數據是一個全新的概念，從字面上理解，工業大數據是指在工業領域信息化應用中所產生的大數據。

　　工業大數據是一新興的技術發展為背景，通過工業傳感器，無線射頻識別，條形碼，工業自動控制系統，企業資源計劃，計算機輔助設計等技術獲取的數據量，是機器所產生的非機構化數據。

　　1、工業4.0特征

　　在德國實施“工業4.0”戰略的建議中，工業4.0是基于CPS的智能工廠和智能生產組成的，它們又是更大萬物互聯網網和服務互聯網的一部分

　　與更大的互聯網一樣，工業4.0它強調生產要素的互聯、集成、共享。

　　互聯是集成的基礎，工業生產中各種設備通過傳感器等連接到互聯網中。

　　集成，有3個層次：

　　1、企業內價值鏈各個環節的垂直集成

　　2、企業價值網絡中上下游和相關方的橫向集成

　　3、最后是從客戶需求到產品服務的端對端的集成

　　2、工業大數據來源

　　【1】數據化設計如飛機全數據化設計，波音公司利用CATIA軟件生產波音777的300萬個零配件的尺寸和形狀數據

　　【2】智能化制造一智能工業機器人為典型代表的智能制造裝備一已經開始在多個領域的帶應用

　　【3】網絡化檢測大型工業裝備運行狀態網絡化遠程動態檢測;如波音737發動機在飛行中妹30分鐘產生10TB數據

　　【4】物聯化管理工業生產過程開始大量使用RFID實現零件與產品管理

　　3、工業大數據核心支撐力

　　在工業大數據的實踐中，宏觀與微觀、規模與定制、個性與共性必然成為三個主要的矛盾。在這三大矛盾的背后，我們要通過工業大數據看到我們以前看不到的因素，處理好這些數據，讓數據成為有價值的信息，轉換過為工業服務。

　　現在關注工業4.0五大支撐力：

　　1、是降低生產過程中的浪費。生產過程中的消耗來源于組織與組織之間、人與人之間、材料與工藝之間、流程之間，所以我們首先要考慮的問題是，如何降低消耗、浪費。

　　2、是制造工業環保與安全。沒有碳排放是不現實的，但排放怎么轉移，怎么去消費它是問題。

　　3、是根據生產狀況，實現系統自我調整。在工業大數據里，我們稱之為自適應。整個工業4.0講的就是自適應、自感應、自調理。大數據分析到最后有很大程度取決于人工智能，指的是自適應能力的強弱，機器自我學習能力的強弱。

　　4、是實現制造業的價值化。

　　5、是實現用戶需求、產品設計、制造和營銷的配合。

　　4、大數據驅動未來工業4.0

　　首先，今天我們面臨越來越挑剔的用戶，第一個挑戰是怎么讓用戶有更好的消費體驗。

　　其次，企業各部門的豎井沒有打通，缺乏環境數據，包括類似地理位置信息、設備的生命狀態等。產品的設定和生產要素，跟流程、工藝都有千絲萬縷的關系，數字化能夠幫我們把這個輪廓勾勒出來。

　　未來，工業大數據在四個方面會形成商業機會

　　1、是溝通。即設備環境信號識別。信號識別的關鍵點是信息收集過程中實時性還不夠，信號識別的對象不夠完整和全面，這是建立工業大數據能力需要考慮的第一個問題。

　　2、是集成與融合。即大數據的數據平臺。所謂融合就是說，OA、知識庫、ERP、采購系統等所有可觸摸和非可觸摸的數據都應該串聯起來。這一串聯工作還有非常漫長的路要走。

　　3、是分析與決策。我們大數據的建模能力不差，缺的是對行業理解的投入以及形成模型的能力，以及不斷推倒重建和調整的持續投入。

　　4、是創建自助服務文化。機器能夠自我學習和自我調節。通過焦點轉移到不可見的因素，數據給了我們發現創新的全新多視角，最終導向了革命性的商業機會。

　　5、工業大數據應用兩個關鍵技術問題

　　數據建模的問題

　　第一，產品數據建模是制造信息化的核心技術，也是工業大數據應用的核心。工業4.0實現了各個實體之間的相互連接，必然產生出對這些實體的大數據進行建模的問題。首先要建設這些實體自身的數據模型，核心是產品模型，產品模型這是一個動態演變的全生命周期的模型，從需求一直到成品，再到轉化為對客戶的價值，包括產品需求、產品設計、產品工藝、產品加工、產品檢驗測試、產品維護等階段的模型數據。

　　第二，產品與原料、部件、設備、工人、生產線、工廠、客戶、供應鏈之間相互關聯，建立起更為全面的工業企業數據模型，這種關聯比以往更為綜合、復雜，既有靜態結構關系關聯，也有動態行為關聯。

　　第三，所有實體數據模型，在靜態模型的基礎上，還需要采集這些實體的動態行為模型，產品行為分析、客戶行為分析、設備行為分析、工廠行為分析等構成了工業大數據復雜的行為分析模型，使得工業大數據的洞察力更深刻也更復雜。

　　數據集成

　　在工業4.0的三種不同集成方式下，數據集成的模式也有不同的模型。工業4.0有三種境界的集成，也面臨三種境界的數據共享。

　　1、是企業內的垂直集成，要實現垂直的各個環節的產品數據交換與共享。

　　2、是橫向數據集成，各種上下游數據的交換與共享，包括客戶、供應商、合作伙伴等數據。一般是互聯網上XML文件傳輸。大數據技術的發展和應用，使得價值鏈上各環節數據和信息能夠被深入分析和挖掘，為制造企業提供看待價值網絡的全新視角。

　　3、是端到端的數據集成，生命周期的企業內外、制造、營銷、消費、經濟、產業、技術等大數據的交換與共享，真正的工業4.0的大數據集成與分析。