前言

數字化浪潮席卷全球，很多工業企業也在嘗試通過數字化技術的深度應用，推動研發、生產、服務、運營、決策等關鍵環節的數字化轉型。但工業行業大多機理復雜，其進程仍不及數字化親和度更高的服務業。在工業數字化推進中，大家也一直在思考，工業數字化的本質是什么？工業大數據帶來了什么新的能力？工業大數據如何推進更有效率？

從社會生產力要素這一宏觀層面看，“數據分析”是一種生產工具的本質一直沒有變。只不過，不同時期，生產力水平不同，核心生產力要素不同，對數據分析的業務需求不同，再加上數據的供給成本和水平不同，使得數據分析的落地途徑與價值也不同。在工業1.0時代，生產活動與能源/動力供給是緊密綁定的。隨著電氣化革命（工業2.0），電力能源供應與動力裝置可以相對解耦，但工業技術仍是生產力的關鍵要素，這時候數據采集成本也高，少量的數據分析集中在關鍵工業技術的研發與驗證上。工業3.0階段實現了社會的充分分工，跨組織協作變得更加重要，管理信息化是提高生產效率的重要手段之一，另外，很多人工操作環節也成了效率或質量的瓶頸，自動化手段是解決這些問題的重要手段之一。這個時期的數據分析大多集中在協作效率提升上。在工業4.0階段，生產制造能力很多時候不再是瓶頸。復雜產品的定制化能力與創新速度成為核心競爭能力，生態鏈協同和響應速度變得很重要，但生態鏈涉及的因素更加復雜動態，基于人工的傳統決策模式不再有效，從而決策效率與質量也變成了數據分析支撐的重點，將隱性知識顯性化（可檢驗、可繼承、可發展），通過人工智能等適應能力更好的技術，不斷擴展認知的邊緣，提高決策能力。

從思維范式的中觀層面，從工業2.0到工業4.0，數據分析技術還是發生了根本性的變化。從領域知識驅動的假設檢驗的邏輯思維（第一性原理范式）和基于數據統計的實證思維，發展到基于統計歸納的數據思維，以及與機理/仿真模型結合的構造思維（或稱為計算思維）。工業系統是精心設計的、能夠長期穩定運行的系統，工業大數據分析中的樣本不均衡問題更加嚴重。在工業領域，先驗知識不再局限于概率關系（聯合、條件概率），還有大量體系化的因果關系（設計機理、運行機制、運營邏輯等）和很多非系統化的經驗知識（以領域專家為載體）。這些特點決定了工業領域的數據平臺與分析技術和服務業領域不同。

無論在服務領域還是工業領域，數據都是對自然現象和社會現象的不完備刻畫，這也從根本上決定了數據技術的適用范圍。但在具體項目實施中，決策要素和決策邏輯對應的數據對象很難描述完備，數據中蘊含的規律也沒有先驗知識，工業大數據的不確定性比信息化項目要高得多。工業大數據的維度通常很高，且跨越多個領域，這也進一步增加了工業大數據項目的復雜度。工業大數據的處理鏈條通常比較長，再加上大數據量、高采集速度、多樣性等特點，分析模型從技術原型變成日常生產力常常需要業務應用的開發，這些因素造成了工業數字化項目落地周期很長。一個分析應用投入生產后，也要面臨復雜運維的需求，這對工業企業和服務商的協作模式提出了新的要求。在多年的數據分析實踐中，筆者一直在思考一個問題：是否存在一些工業大數據工程化方法與技術，讓工業數字化過程更加順暢有效？

本書的寫作目的是為工業大數據工程實施提供一些參考。全書共10章，第1章討論了工業大數據的內涵與特點，并給出了工業大數據工程的三個要素，即數據資源、數據分析和數據應用；第2～4章提出了領域模型驅動的數據資源的建模技術，并給出了工業大數據系統技術與建設方法；第5、6章討論了敏捷工業大數據分析與運維方法，并闡述了背后的分析軟件技術；第7章討論了用戶驅動數據應用的低代碼開發技術；第8～10章用風電、水電、煤礦綜采三個行業，展示了工業大數據工程方法的應用過程。

本書的第1、5、6章由田春華編寫；第2、3章由張碩主筆，2.4節由李令萊編寫，2.1.2節、2.1.4節由田春華編寫，3.1.2節、3.1.4節由徐地編寫；第4章由徐地編寫；第7章由胡志勇、張浩編寫，7.1.1節、7.1.2節由胡志勇和張浩編寫，7.4節、7.5節由張浩編寫，其余部分均由胡志勇編寫；第8章由蔣偉、孫忠誠編寫；第9章由劉少波、張弋揚、肖劍等編寫；第10章由孫忠誠、張幸福、李國威等編寫，10.3節引用了曾聿赟的工作成果。全書由牛莉、陸薇、田春華等審校。

本書是對工業大數據工程的一些初步探討。鑒于精力與篇幅限制，很多行業實踐內容沒有詳細展開；再加上筆者才疏學淺，行業實踐有限，有些提法和表達尚欠推敲；書中難免有疏漏、錯誤之處。望廣大讀者不吝賜教，日后有機會加以勘正。

田春華

2023年10月于北京