近三十年，中國工業制造業發展非常迅速，如今，我們也是世界上的制造大國。但是，中國的工業制造業仍然大而不強，在自主創新能力、信息化程度、資源利用率等方面還與國際企業差距明顯，轉型升級迫在眉睫。

　　德國有工業4.0，美國有工業互聯網，而我們中國也有中國制造2025，其目標都是通過信息化手段，讓傳統的行業走向數據化、智能化、物聯化，最終實現制造強國的目標。要想使我國的工業進一步提升，在全球格局中占領重要地位，那么，還需要依靠先進的IT技術，才能夠快速發展，進行升級轉型，提升智能制造的水平。

　　三一集團高級副總裁、首席流程信息官兼樹根互聯CEO賀東東認為，工業制造業企業要想騰飛，關鍵點在于數字化。將物理的實體變成數字化的鏡像后，就可以通過ICT技術與互聯網對接，通過大數據、云計算、人工智能這些新興技術反向作用于工業界，幫助制造業和工業取得快速的發展。

　　在經歷過機械化、電氣化、自動化，工業企業迎來了新的革命，如今是數據化時代，在信息化、自動化還沒有完全完成的情況下，工業又迎來了重大挑戰。在數據化時代中，工業企業如何利用數據進行轉型升級呢?如何“小步快跑”進入到工業互聯網呢?

　　騰訊云副總裁曾佳欣(左)樹根互聯CEO賀東東(右)

　　工業大數據可以應用在哪兒?

　　工業大數據是以機器數據為核心，包括制造企業的所有經營數據、生產數據、研發數據和客戶數據。但是，目前，絕大多數的工業企業中的數據還沒有完全與互聯網對接，還只是停留在傳統的系統中。此外，由于工業企業的信息系統復雜，大多都是由不同的服務供應商提供，因此，形成了眾多的信息孤島，這也加大了工業大數據的難度。

　　大數據的應用和分析，在電商營銷等領域較為普遍，通過分析用戶的消費購買行為，從而為每位用戶進行個性化推薦，這就是最常見的應用。那么，工業企業的大數據，都可以在哪些場景中應用呢?

　　三一重工股份有限公司流程信息化總部首席架構師兼樹根互聯首席架構師張茂森告訴記者，工業大數據的應用場景可以分為四類，主要集中在營銷、工業生產鏈路、機器的管理以及重資產維護上。

　　首先，工業企業也需要營銷。在售前，通過大數據分析，發現市場的趨勢以及熱點，客戶的購買力情況等，進而調整生產方向，客戶營銷手段;在售后，也可以根據用戶的反饋進行產品的改進，更加快速的響應市場需求。

　　第二，工業企業的整個鏈路也是需要大數據的。一般情況下，工業企業的流程為，設計、研發、生產、供應鏈、物流。例如，在研發時，企業搭建機器的原理模型，使用哪些材料，設計什么的樣式等，都是可以通過數據來分析得出，從而提高產品的質量。

　　第三，機器也是需要數據的。機器在使用過程中，一定會進行維修、保養，以及故障的處理。若是提前收集數據，就可以對機器的工作狀態了如指掌，并且還能提前分析預測出機器的故障位置等，從而提高機器的工作效率。

　　第四，工業的產品大多數都是重資產，這就需要大量的金融產品、保險產品、信貸抵押的產品，幫助工業的資產進行流動，而大數據可以進行信用分析，風險評估，以保障資產的安全。

　　工業企業如何利用大數據?

　　工業大數據可以推動大數據在工業研發設計、生產制造、經營管理、市場營銷、售后服務等產品全生命周期、產業鏈全流程各環節的應用，分析感知用戶需求，提升產品附加價值，打造智能工廠，推動制造模式變革和工業轉型升級。

　　那么，一般工業大數據的獲取渠道都有哪些呢?一方面是以互聯為基礎，以機器傳感器為觸點，進行數據的收集;另一方面是來自于企業的各種業務系統和信息系統，例如ERP系統、MES系統，倉庫管理系統、CRM系統等。

　　物理機器的數據變成數字化的信息后，如何幫助企業進行提升呢?通常情況下，大數據的分析預測過程包括三大步。首先，需要進行數據的收集、轉化、清晰、關聯、進行數據結構化工作，最后做統計分析;第二層進行數據的關聯分析;第三層進行預測性分析，再結合機器學習和人工智能的技術，搭建模型進行預測分析。

　　但是，工業大數據分析相對比較難，主要集中在數據特點不同以及信息孤島太多。傳感器收集的數據大部分來自于機器產品的數據，這些數據是連續的，并且是信號數據，對于信號的處理，傳感器的出錯率會比較大，那么就需要對傳感器的信號數據進行預處理，去除掉擾動的數據后再進行分析。其次，工業企業的信息系統比較多，而且都是不同的廠商安裝部署的，因此也就形成了信息孤島，各系統之間的數據如何打通，如何清洗，如何關聯，都是非常復雜的，更何況工業企業的業務邏輯相當復雜，因此，工業大數據比想象中的要難很多。

　　但是，要想提升信息化水平，整合數據，進行大數據分析是勢在必行的。那么有什么比較快速入手的方式嗎?張茂森表示，可以從三方面進行著手。

　　首先在生產的質量管理方面，可以通過簡單的數據記錄，查找到在生產過程中，哪里出現問題，也就是所謂的故障溯源。

　　其次，在制造過程中，機器的運維和保養都需要人工來完成，通過看、敲、打、摸等方式來檢查機器是否出現了問題，但是如果收集了機器設備的數據，通過控制臺就可以查看機器的運行狀況，當機器出現狀況后再通過人工的方式進行修理，這樣效率會提升很多倍。

　　第三，在后服務市場中，也可以通過大數據來提升工作效率，比如設備壞了，但是客戶并不能準確說出故障，因此，就無法判斷該攜帶什么樣的文件，什么級別的工程師去現場進行修理，當有機器數據反饋時，可以快速判斷問題所在，迅速派出工程師進行修理，提升工作效率。

　　工業大數據背后的云支撐

　　工業大數據的收集、清晰、分析、預測等環節，都離不開云計算的支撐。賀東東認為，工業企業在發展大數據時，云計算是最重要的基礎能力。很多制造業企業的最大困難在于，打造信息化的基礎門檻非常高，需要花費大量金錢，并且還需要有很強的IT團隊，掌握各種新的技術。因此，唯一的解決方案就是通過云計算的能力，消除門檻，即插即用，將所有的know-how連在云端，直接使用，幫助更多的制造企業享受互聯網帶來的便利。

　　為此，樹根互聯與騰訊云合作，打造了“根云”平臺。“根云”是以機器為對象，通過大數據分析能力幫助機器建模，基于機器數據模型優化機器的全生命周期運營。由騰訊云提供底層的云計算基礎架構能力，再加上樹根互聯在工業領域的專業知識、專用工具以及工業領域分析的軟件，共同組成了“根云”平臺。

　　“根云”的第一層，主要解決工業互聯的連接問題，通過通信模塊、邊緣計算模塊等硬件，來解決機器之間的連接通信問題，將沒有聯網的亞機器變得更加智能化，進行數據的采集，從而傳送到云端。第二層是公共的IaaS和PaaS 能力，包括大數據以及云計算的公共服務平臺，這一層主要是和騰訊云合作的;第三層主要是針對工業特定的PaaS層，根據機器數據和工業大數據的特點，進行機器的數據建模，然后再優化機器的生命周期管理，提升運行效率;第四層，基于工業互聯網平臺來打造應用，提供整體的智能服務、智能制造的解決方案;第五層主要是創新增值，基于機器數據打造保險產品，這也是工業制造業的商業模式創新。

　　賀東東表示，”從工業角度來看，光有數據肯定不行，最終一定要與人結合，因為人在使用機器、操作機器。樹根互聯是機器的專家，而騰訊云是人的專家，除了與騰訊云在公有云方面的合作以外，還希望在人機方面有更多的探索”。

　　【欄目介紹】：在互聯網+時代下，云計算正被越來越多的行業和企業認可。《騰訊云會客廳》作為云計算行業首檔高端人物訪談欄目，是由騰訊云副總裁曾佳欣親自主持，在分享云在各領域最佳實踐的同時，也邀請到眾多創投界資深人士和明星，分享云端創投經驗，從資本、技術、渠道、服務等方面，打通整個產業鏈，構建云端創業生態。