長(cháng)王晨所在的清華大學(xué)大數據系統軟件國家工程實(shí)驗室，是2017年由國家發(fā)改委正式批復、清華大學(xué)唯一一個(gè)在大數據方面的國家級實(shí)驗室。在演講中，他介紹了實(shí)驗室對于工業(yè)大數據的理解，工業(yè)大數據如何賦能智能制造，以及如何在智能制造的基礎上未來(lái)走向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。

王晨

清華大學(xué)大數據系統軟件國家工程實(shí)驗室總工程師、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟副秘書(shū)長(cháng)

 1 工業(yè)產(chǎn)生轉型升級作用的路徑

大數據系統軟件國家工程實(shí)驗室將工業(yè)產(chǎn)生轉型升級的作用的路徑，總結為加減乘除四個(gè)象限。

所謂加和減就是智能制造。智能制造更關(guān)注于企業(yè)內部的事情，狹義的智能制造關(guān)注制造，即生產(chǎn)環(huán)節，廣義的智能制造則包含企業(yè)的全壽生命周期，從研發(fā)設計到生產(chǎn)制造再到運維服務(wù)。智能制造不外乎在在現有流程上加了一些東西、減了一些東西，它基本可以被總結為八個(gè)字：提質(zhì)、增效、降本、控險。今天，智能制造做的事情就是加法和減法。

但在這個(gè)時(shí)代光做加減法是不夠的，比如私募股權機構投資一個(gè)企業(yè)，企業(yè)每年做一點(diǎn)加法，投資人可能不會(huì )滿(mǎn)意，而是希望企業(yè)實(shí)現指數級的增長(cháng)。如何實(shí)現？工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)可能就是實(shí)現乘法和除法的路徑。乘法就是平臺效應。比如淘寶，容納無(wú)數的商店在它的平臺上開(kāi)店掙錢(qián)，就是一個(gè)案例。但是在工業(yè)領(lǐng)域，是否可以構建一個(gè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺？以服裝行業(yè)為案例。傳統的第一代的服裝企業(yè)，比如雅戈爾，有自己的設計、工廠(chǎng)、店面，即完整的產(chǎn)業(yè)鏈條。第二代服裝企業(yè)，比如海瀾之家，舍棄工廠(chǎng)選擇全代工生產(chǎn)，轉為做營(yíng)銷(xiāo)，以門(mén)店為資產(chǎn)?；ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代的服裝企業(yè)，比如韓都衣舍，既沒(méi)有工廠(chǎng)也沒(méi)有店面，成本幾乎為零，所有的店面依賴(lài)淘寶，只負責快速設計、把控供應鏈，最后的“總盤(pán)子”雖然不一定有傳統企業(yè)那么大，但是利潤率高。因此除法就是企業(yè)聚焦自己的核心競爭力。輕資產(chǎn)高利潤運營(yíng)，這是未來(lái)中國中小企業(yè)創(chuàng )新創(chuàng )業(yè)之道。打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的平臺生態(tài)，不是說(shuō)只有這個(gè)平臺才能掙錢(qián)，但平臺上的每個(gè)人都有可能掙錢(qián)。

 2 三個(gè)層次：工業(yè)大數據行業(yè)的分類(lèi)

實(shí)驗室接觸了也做了很多與工業(yè)大數據的應用，并將其分為了三個(gè)層次。

第一個(gè)層次是單元級。即針對工業(yè)設備，不僅限于設備的遠程運維，還包括對設備故障的提前預警、故障分析，以及設備的優(yōu)化運行、資產(chǎn)管理等等。首先我們需要將設備的運行狀態(tài)進(jìn)行精確的數字化測量，這種測量手段其實(shí)是將工業(yè)大數據的連續空間離散化。這個(gè)連續空間很復雜，而能測量的物理量、精度、傳感器數量都是有限的，所以全空間采樣無(wú)法實(shí)現。但隨著(zhù)數字化水平提高、信息化進(jìn)程推進(jìn)、智能化應用迭代，未來(lái)的測量過(guò)程也會(huì )升級。

第二個(gè)層次是工廠(chǎng)層次。這個(gè)層次不是關(guān)注單體設備，而關(guān)注整個(gè)工廠(chǎng)的運營(yíng)效率、產(chǎn)品質(zhì)量和安全、環(huán)保問(wèn)題。工業(yè)講求的是包括人、物料、工藝、設備、環(huán)境在內的因素，在復雜的動(dòng)態(tài)系統中能夠協(xié)同作用。假設把全中國都看作一個(gè)大工廠(chǎng)，怎么在產(chǎn)業(yè)鏈條上提升自己的效率？我們今天做工業(yè)大數據，做“智能+”，就是這個(gè)用途。首先要回答數據在哪里，其實(shí)數據在任何一個(gè)地方。以前工業(yè)上管數據管的相對粗糙，傳統在信息化領(lǐng)域做的相對較好的是管理信息化，而現在很多工業(yè)數據只是用來(lái)做監控以及做故障發(fā)生時(shí)做數據的回放。這些數據拿來(lái)怎么做兩化融合（信息化和自動(dòng)化的數據融合）沒(méi)有做。

第三層次是怎么拿到其他人的數據？比如說(shuō)挖掘機要自動(dòng)化施工，需要了解GIS數據、環(huán)境數據，但這些都不是傳統制造業(yè)企業(yè)擁有的數據。這說(shuō)明今天工業(yè)大數據的內涵，比傳統的數據內涵要大得多。自動(dòng)化以及跨界整體的數據，構成工業(yè)大數據的體系。

 3 工業(yè)大數據的分類(lèi)和挑戰

實(shí)際上，工業(yè)數據有三個(gè)特點(diǎn)。第一個(gè)特點(diǎn)是多模態(tài)。過(guò)去很簡(jiǎn)單粗暴地將數據分成結構化數據、半結構化數據、非結構化數據，但工業(yè)企業(yè)不是這樣。今天看到的很多好像格式不一樣的、非結構化的工程數據，真正把它打開(kāi)的時(shí)候是不一樣的。非結構化數據的使用效率取決于結構化的程度，只有結構化才可以被高效利用；第二個(gè)特點(diǎn)是高通量，很多設備是不停機的，所有的數據是7*24小時(shí)連續產(chǎn)生的，量非常大；第三個(gè)特點(diǎn)是強關(guān)聯(lián)，在工業(yè)的不同行業(yè)，數據關(guān)聯(lián)遵循不同的規律而非簡(jiǎn)單的聚合。

所以工業(yè)大數據本身的特點(diǎn)帶來(lái)了非常多的挑戰。除了數據獲取的挑戰，隨之而來(lái)的就是數據分析、應用的挑戰。這里邊最大的限制是因果關(guān)系，即數據驅動(dòng)的方法只能告訴我們關(guān)聯(lián)性，而無(wú)法不能告訴我們因果性。比如淘寶推薦商品，只知道推薦相關(guān)商品，卻不關(guān)心這個(gè)事情的因果——為什么用戶(hù)是這樣的人。但這在工業(yè)上是行不通的，尤其是控制方面，因此模型需要長(cháng)時(shí)間的分析和驗證。

工業(yè)領(lǐng)域存在白盒模型和灰盒模型，白盒模型即工業(yè)機理，企業(yè)會(huì )根據工業(yè)機理設計工序、產(chǎn)品結構和工藝，這是第一步。當它們被設計完之后，運行中又會(huì )出現大量的不確定性，這些不確定性的消除靠的就是專(zhuān)家、工匠的經(jīng)驗，讓整個(gè)流程生產(chǎn)變得更加穩定和高效，這是灰盒態(tài)。不再對機理和知識本身進(jìn)行分析和理解的數據模型，是一種黑盒模型。工業(yè)大數據和工業(yè)智能的本質(zhì)就是，將這些經(jīng)驗和知識量化學(xué)習出來(lái)，挖掘心中有口中無(wú)的隱性知識，或者嘗試通過(guò)數據方法把統計關(guān)系找到，再交還給工匠分析。工業(yè)就是工業(yè)，它存在的時(shí)間比信息化時(shí)間長(cháng)，積淀比信息化多，而大數據和人工智能技術(shù)只是給工業(yè)上帶來(lái)小的變化，嘗試幫它去消除不確定性。

4 大數據、人工智能在工業(yè)中的應用

首先是智能制造。比如某個(gè)機床的良品率下降，那么機床可以猜到刀具可能磨損了，主動(dòng)提出要換刀，或者爐溫過(guò)熱，就自主將溫度往下調兩度。如果設備可以自主告知、自主變化，而不是按照事先設定的邏輯來(lái)操作，這才是智能化。真正的數字化車(chē)間應該是什么樣的？分了三個(gè)層次：第一層是大數據集成。以攀鋼為例，它做鋼軌最大的問(wèn)題是產(chǎn)品質(zhì)量，很多鋼軌表面不平整，必須要修正。如果發(fā)現表面不平整會(huì )怎么辦？調整工會(huì )猜測原因、調試、再生產(chǎn)，經(jīng)過(guò)很多迭代之后調穩。而大數據能夠建立數據集成體系，讓決策者看到每個(gè)鋼軌發(fā)生了什么、控制參數是什么、檢測參數是什么。這樣一個(gè)以物料為中心、以工序流程為軸的數據集成體系，能夠為調整工提供更多更好的決策信息；第二層是大數據統計分析。能不能將好的批次的數據和差的批次的數據進(jìn)行疊加對比，看控制參數的差異？大數據可以猜測造成問(wèn)題的原因，至少可以排序，讓調整工按照排序來(lái)做檢查和調整；第三層是機理模型。通過(guò)大量的數據和反饋，工業(yè)企業(yè)可以構建一個(gè)相對準確、正向的仿真模型，并在數字孿生體、數字空間進(jìn)行調試，最后在工廠(chǎng)里進(jìn)行測試，這就是數字孿生帶來(lái)的智能化體系。

那么工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的邏輯對于智能制造來(lái)說(shuō)改變了什么？從業(yè)務(wù)的角度來(lái)講，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)更多關(guān)注產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的邊界，而不關(guān)注企業(yè)內部的生產(chǎn)環(huán)節，它可以被總結成三個(gè)融合跨界：一是業(yè)務(wù)融合跨界，通過(guò)對產(chǎn)業(yè)鏈上下游業(yè)務(wù)邊界的拓展，企業(yè)可以嘗試整合上游的上游，也可以服務(wù)于下游的下游，我們是一個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同視角下的大工廠(chǎng)；二是數據鏈條融合跨界，業(yè)務(wù)的拓展帶來(lái)了數據邊界的拓展，今天的數據不局限于企業(yè)原有的數據。比如說(shuō)要服務(wù)于建造商，需要環(huán)境數據、操作數據、氣象數據；三最根本的是技術(shù)改變，相比IT技術(shù)的發(fā)展，工業(yè)軟件和IT產(chǎn)業(yè)不在一條發(fā)展曲線(xiàn)，但現在通過(guò)云計算技術(shù)可以輕量級地讓用戶(hù)做這樣的開(kāi)發(fā)，對于激勵、知識的沉淀，可以在很多領(lǐng)域產(chǎn)生了技術(shù)溢出機會(huì )。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的出現，讓工業(yè)企業(yè)能將花大量時(shí)間研發(fā)的仿真模型有可能沉淀成小而精的新形態(tài)工業(yè)軟件。

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