工業(yè)大數(shù)據(jù)如何成為智能制造和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心動力

工業(yè)大數(shù)據(jù)有哪些特點？可總結(jié)為“多模態(tài)、高通量、強關(guān)聯(lián)”的特性。在工業(yè)領(lǐng)域，約有130多種不同類型的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)模態(tài)多樣，結(jié)構(gòu)關(guān)系復雜；高通量是指數(shù)據(jù)持續(xù)不斷地產(chǎn)生，采集頻率高，通量大；強關(guān)聯(lián)是指工業(yè)場景下的數(shù)據(jù)有非常強的機理支撐，不同學科之間的數(shù)據(jù)是在機理層面的關(guān)聯(lián)，而不是數(shù)據(jù)字段上的關(guān)聯(lián)。

而對工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析應用，也不是將深度學習、強化學習的方法放到這里就可以有結(jié)果。這需要獲知研究對象的機理模型與定量領(lǐng)域知識，而這在當前基礎(chǔ)上前進很困難。我們希望找出數(shù)據(jù)在輸入、輸出之間的統(tǒng)計關(guān)系，對機理和模型不確定、不清晰的部分加以補足，這是工業(yè)大數(shù)據(jù)應用的基礎(chǔ)。

智能制造在不斷獲得數(shù)據(jù)的驅(qū)動，從智能制造到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，核心都是利用數(shù)據(jù)和模型，優(yōu)化制造資源的配置效率。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)并不等同于智能制造，區(qū)別在于數(shù)據(jù)的跨界和業(yè)務的邊界上是否有所突破。當下，太多人過于重視平臺能力，而真正的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)講的是生態(tài)，資源優(yōu)化從描述、診斷向預測、決策不斷深入，從單機設備、生產(chǎn)線、產(chǎn)業(yè)鏈再到產(chǎn)業(yè)生態(tài)不斷拓寬。

我們的生態(tài)如何來構(gòu)建業(yè)務體系，如何跨界，才是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成功與否的關(guān)鍵。而決定工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展方向的，一定是業(yè)務驅(qū)動。我們從一開始就反對拎著一把錘子，滿世界找釘子，現(xiàn)在很多大數(shù)據(jù)、人工智能公司就存在這個問題。

我們需要深入到一個工業(yè)領(lǐng)域，造一把可靠的錘子，剛好可以去敲有需求的釘子。將業(yè)務、數(shù)據(jù)理清楚，評估數(shù)據(jù)，真正實現(xiàn)業(yè)務落地，要點就是三個要素的協(xié)同——人、場景、算法。