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、首席流程信息官兼树根互联CEO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首席架构师兼树根互联首席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，最后做统计分析；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、清晰、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。很多制造业企业的最大困难在于，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”的第一层，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”。
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