1.1　工業大數據提出的背景

自動化和信息化解決了數據收集和流轉的問題，但不直接解決決策問題，做出核心決策的依然是人，數據只是應用服務的副產品。數字化是信息化的進一步深化，強調對業務相關的數據進行統一收集、管理、分析、挖掘，讓運營過程與決策具備更完整、更及時的數據支持。信息化時代的企業轉型主要采用流程驅動方式，圍繞價值鏈進行業務流程重構，消除無效活動，通過“業務流程化、流程數據化”，實現跨組織邊界的信息協同。數字化時代的企業轉型被統稱為數字化轉型，通過跨領域、跨時空數據的深度挖掘，實現全要素、全價值鏈、全產業鏈的模式革新與持續優化。

工業企業的數字化轉型體現在產業鏈形態、業務模式、經營模式、生產模式、研發設計模式、決策模式等不同層面的變革與升級[1][2]。隨著市場的變化和生產要素的發展（如存量市場放緩、開放式競爭、市場動態加劇等），出現了很多業務模式創新，如服務性制造、產能金融化、協同研發等。這些業務模式需要一個全局的數據平臺來支撐靈活快速的業務創新和生產組織形態的改變。在管理模式方面，有預測性維修、工藝參數優化、生產計劃優化等決策創新的場景，這些場景需要設備全生命周期檔案、以物料為中心的生產檔案等全息大數據模型做支撐。在大數據支撐下，有可能實現對專家知識的全面檢驗，從而實現知識經驗的萃取與傳承。在生產模式方面，在產品定制化程度提高（如根據不同環境進行風力發電機組的定制化設計與制造）、產品生命周期縮短、專業分工細化及勞動力結構遷移等外部趨勢下，也出現了協調設計、混線生產、少人值守及智能優化等以數據為支撐的新模式。在研發設計模式方面，有了大數據的支撐，實現了針對環境適用性和使用行為的研發洞察、與使用過程的閉環研發、全息信息的數字化移交等新模式。

在大數據支撐下，有很多可能的數字化轉型方向。以設備或產品為例，以產品為中心，可以通過大數據分析提高可靠性或能效，也可以以產品為載體，實現智能服務，如表1-1所示。根據產品特征和市場特點，不同行業的數字化轉型方向不同。例如，風力發電機組制造商通過風電大數據，研發大部件健康分析應用，研究環境適應性更好的產品；大型柴油機制造商通過路譜大數據，分析不同地形、氣候、工況下柴油機的能效，提高設計的針對性；工程機械制造商改變過去的銷售方式，通過設備租賃和金融服務擴大市場份額，但服務成本和風險控制需要工程車聯網大數據分析的支撐；很多動力裝備制造商從銷售裝備轉型到綜合動能服務，以大數據為載體，將行業經驗變成可運行的數據應用，支撐業務的大規模擴張。

表1-1　圍繞產品的數字化轉型方向

工業數字化轉型方向也依賴于數字化手段能改變什么。例如，很多流程行業的基本化工原理、工藝原理很難靠數字化的手段改變，數字化轉型不是產品結構或服務模式的轉變，其重心仍然是內部組織結構、業務流程及生產過程的優化。通常來說，數字化的作用主要體現在以下三個方面：① 獲得了以前獲取不到的數據，以更低的成本獲得了以前難以大量獲取的數據，或者將之前零散的數據以物理對象組織起來；② 以前靠人的主觀能動性，強依賴個人專業度的分析和決策，轉型后則通過專業工具，門檻更低，效率更高，有普適性和自適應性，覆蓋的顆粒度更細，范圍更廣，精度更高；③ 提供了另外一種提高認知的途徑，除現場經驗或科學實驗獲取知識外，基于大量數據的統計分析提供了自主發掘規律的方式。