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　　以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵因素推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，不僅成為行業(yè)在宏觀層面的共識，而且在微觀層面上也給企業(yè)帶來了實(shí)實(shí)在在的利益。然而，工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展也面臨著數(shù)據(jù)資源不足、數(shù)據(jù)管理滯后、孤島普遍存在、應(yīng)用深度不足等四大挑戰(zhàn)。因此，有必要鞏固企業(yè)層面的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，抓住技術(shù)創(chuàng)新的機(jī)遇，在行業(yè)層面建立數(shù)據(jù)互操作和流通的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)則。



　　工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展面臨四方面挑戰(zhàn)



　　挑戰(zhàn)1：工業(yè)數(shù)據(jù)資源不豐富



　　理論上，工業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)應(yīng)該是非常豐富的，麥肯錫2009年的報(bào)告顯示，美國的離散制造業(yè)是所有行業(yè)中數(shù)據(jù)儲量**的。但實(shí)際上，有價值的數(shù)據(jù)非常稀缺，原因是在工業(yè)領(lǐng)域，有分析利用價值的機(jī)器數(shù)據(jù)往往需要包含故障情形下的“壞”樣本。但很多工業(yè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)可靠性較高，觀測到故障并且已經(jīng)標(biāo)記的**樣本更是難能可貴。還有一些工業(yè)場景，只有在極短的時間內(nèi)采集測量數(shù)據(jù)（如每秒上百萬個測點(diǎn)），才能捕獲機(jī)器設(shè)備的細(xì)微狀況，這就要求時序數(shù)據(jù)庫和流處理平臺等專用的新一代數(shù)據(jù)存儲軟件提供支撐。



　　很多工業(yè)企業(yè)面臨“數(shù)到用時方恨少”的尷尬。根據(jù)中國信息通信研究院和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟2018年年底對國內(nèi)74家工業(yè)企業(yè)的調(diào)研，我國工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)資源存量普遍不大，66%的企業(yè)數(shù)據(jù)總量都在20TB以下，還不到一個省級電信運(yùn)營商日增數(shù)據(jù)量的1/10。數(shù)據(jù)資源不豐富，與我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展還處于起步階段有關(guān)。企業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化程度普遍較低，數(shù)據(jù)資源的積累尚需時日。而目前工業(yè)系統(tǒng)協(xié)議“七國八制”現(xiàn)象非常突出，很多軟件系統(tǒng)的接口不開放，也增加了數(shù)據(jù)采集的技術(shù)難度。



　　挑戰(zhàn)2：工業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理滯后



　　計(jì)算機(jī)科學(xué)家警鐘長鳴：警惕“垃圾進(jìn)，垃圾出（Garbage in，Garbage out）”。數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是長期困擾數(shù)據(jù)分析工作的難題。權(quán)威數(shù)據(jù)專家估計(jì)，每年低質(zhì)量的數(shù)據(jù)會給企業(yè)帶來10%~20%的損失。工業(yè)領(lǐng)域很多時候追求確定性的分析結(jié)果，對數(shù)據(jù)分析的可靠性要求高，因而對數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求也就更高了。美國一直重視數(shù)據(jù)質(zhì)量，在1990年還專門頒布了數(shù)據(jù)質(zhì)量法案（Data Quality Act），2016年美國《聯(lián)邦大數(shù)據(jù)研發(fā)戰(zhàn)略計(jì)劃》也專門把確保數(shù)據(jù)質(zhì)量與提升數(shù)據(jù)分析可信性作為七大戰(zhàn)略之一。



　　用數(shù)據(jù)，更要“養(yǎng)”數(shù)據(jù)。從信息化程度較高的金融、電信、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)經(jīng)驗(yàn)來看，如果不開展專門的數(shù)據(jù)治理，就難以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。而調(diào)查顯示，我國工業(yè)企業(yè)只有不到1/3的企業(yè)開展了數(shù)據(jù)治理，51%的企業(yè)仍在使用文檔或更原始的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)管理。工業(yè)企業(yè)應(yīng)該把數(shù)據(jù)視為與機(jī)器設(shè)備同等重要甚至更寶貴的資產(chǎn)，加強(qiáng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理。好消息是，已經(jīng)有越來越多的工業(yè)企業(yè)從主數(shù)據(jù)或元數(shù)據(jù)切入，著手開展數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理。而且，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，智能化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理工具也越來越完善，工業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理，可以更多依賴人工智能**完成。但相比信息化程度較高的金融、電信、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)，工業(yè)數(shù)據(jù)的管理，還有很多欠賬要補(bǔ)。



　　挑戰(zhàn)3：工業(yè)數(shù)據(jù)孤島普遍存在



　　數(shù)據(jù)孤島幾乎是所有企業(yè)都面臨的困境。從單一企業(yè)內(nèi)部來看，存在著不同時期由不同供應(yīng)商開發(fā)建設(shè)的客戶管理、生產(chǎn)管理、銷售采購、訂單倉儲、財(cái)務(wù)人力等眾多IT系統(tǒng)，可謂煙囪林立。而要深度推進(jìn)智能制造，不僅是上述IT系統(tǒng)要橫向互通，還要進(jìn)一步縱向打通IT（Information Technology）和OT（Operation Technology）兩界的數(shù)據(jù)，推進(jìn)難度非常大。而且，企業(yè)越大，管理和技術(shù)包袱越重。



　　從全行業(yè)看，發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)從單一企業(yè)內(nèi)的局部優(yōu)化，到整個產(chǎn)業(yè)鏈的全局優(yōu)化的跨越，必然要實(shí)現(xiàn)整個供應(yīng)鏈上跨企業(yè)的數(shù)據(jù)流通，這就進(jìn)一步面臨著安全合規(guī)、商業(yè)模式和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等方面的更大挑戰(zhàn)。前述調(diào)查顯示，超過半數(shù)的企業(yè)表示需要使用外部數(shù)據(jù)或?qū)ν馓峁⿺?shù)據(jù)，僅有2.7%的企業(yè)覺得不會涉及到數(shù)據(jù)合作，但數(shù)據(jù)流通由于涉及確權(quán)、安全合規(guī)等問題，風(fēng)險和阻力都很大。



　　德國工業(yè)4.0計(jì)劃已經(jīng)把數(shù)據(jù)流通作為重點(diǎn)議題，在構(gòu)建工業(yè)數(shù)據(jù)空間（Industrial Data Space）方面進(jìn)行模式上的探索。與此同時，同態(tài)加密（Homomorphic Encryption）、安全多方計(jì)算（Secure Multi-party Computation）、零知識證明（Zero-knowledge Proof）、區(qū)塊鏈與智能合約等技術(shù)正在走向?qū)嵱茫矠橛眉夹g(shù)打破數(shù)據(jù)共享僵局提供了一條有前景的路線。國內(nèi)如何打破數(shù)據(jù)孤島，促進(jìn)工業(yè)數(shù)據(jù)流通，仍需加快探索。



　　挑戰(zhàn)4：工業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用還不深入



　　大數(shù)據(jù)在工業(yè)領(lǐng)域的作用，縱向可以從3個層次來看：



　　最基礎(chǔ)的，是可以根據(jù)數(shù)據(jù)來描述工業(yè)產(chǎn)線、營銷和企業(yè)經(jīng)營活動的歷史與現(xiàn)狀。



　　更上一層樓，可以基于數(shù)據(jù)預(yù)測設(shè)備、車間和整個企業(yè)的未來狀況。



　　**層次，是根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，繞過人工干預(yù)，自動地直接指導(dǎo)企業(yè)運(yùn)作，形成智能化的數(shù)據(jù)閉環(huán)。



　　而大數(shù)據(jù)在工業(yè)領(lǐng)域的作用，橫向則可以跨越設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、銷售、服務(wù)全鏈條。



　　然而，工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用還普遍處于淺層階段。最近，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟對國內(nèi)外366個工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺應(yīng)用案例進(jìn)行了分析，40%的平臺應(yīng)用集中在產(chǎn)品或設(shè)備數(shù)據(jù)的檢測、診斷與預(yù)測性分析領(lǐng)域，而在涉及數(shù)據(jù)范圍更廣、分析復(fù)雜度更高的經(jīng)營管理優(yōu)化和資源匹配協(xié)同等場景中，多數(shù)平臺現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析能力還無法滿足應(yīng)用要求，還需要進(jìn)一步推動數(shù)據(jù)分析技術(shù)創(chuàng)新以及實(shí)現(xiàn)長期的工業(yè)知識積累。



　　未來，工業(yè)數(shù)據(jù)分析還需以問題為導(dǎo)向，把工業(yè)機(jī)理與數(shù)據(jù)科學(xué)方法緊密結(jié)合，讓數(shù)據(jù)應(yīng)用的層次再上臺階，從而產(chǎn)出更大價值。



　　工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展面臨哪四大挑戰(zhàn).中琛魔方大數(shù)據(jù)（www.zcmorefun.com）表示工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的長期目標(biāo)，是構(gòu)建“數(shù)字雙胞胎”。只有工業(yè)數(shù)據(jù)越來越豐富、**，質(zhì)量越來越高，“雙胞胎”才可能長得像，才能“心心相印”。也只有這樣，才能讓物理世界的萬物得以在數(shù)字世界重現(xiàn)，通過數(shù)字世界里的計(jì)算、分析、預(yù)測、優(yōu)化，來指導(dǎo)物理世界的**運(yùn)行，從而開辟新的增長空間。