工業(yè)大數(shù)據(jù)如何成為智能制造和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心動(dòng)力

工業(yè)大數(shù)據(jù)有哪些特點(diǎn)？可總結(jié)為“多模態(tài)、高通量、強(qiáng)關(guān)聯(lián)”的特性。在工業(yè)領(lǐng)域，約有130多種不同類型的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)模態(tài)多樣，結(jié)構(gòu)關(guān)系復(fù)雜；高通量是指數(shù)據(jù)持續(xù)不斷地產(chǎn)生，采集頻率高，通量大；強(qiáng)關(guān)聯(lián)是指工業(yè)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)有非常強(qiáng)的機(jī)理支撐，不同學(xué)科之間的數(shù)據(jù)是在機(jī)理層面的關(guān)聯(lián)，而不是數(shù)據(jù)字段上的關(guān)聯(lián)。

而對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用，也不是將深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法放到這里就可以有結(jié)果。這需要獲知研究對(duì)象的機(jī)理模型與定量領(lǐng)域知識(shí)，而這在當(dāng)前基礎(chǔ)上前進(jìn)很困難。我們希望找出數(shù)據(jù)在輸入、輸出之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，對(duì)機(jī)理和模型不確定、不清晰的部分加以補(bǔ)足，這是工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)。

智能制造在不斷獲得數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)，從智能制造到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，核心都是利用數(shù)據(jù)和模型，優(yōu)化制造資源的配置效率。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)并不等同于智能制造，區(qū)別在于數(shù)據(jù)的跨界和業(yè)務(wù)的邊界上是否有所突破。當(dāng)下，太多人過于重視平臺(tái)能力，而真正的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)講的是生態(tài)，資源優(yōu)化從描述、診斷向預(yù)測(cè)、決策不斷深入，從單機(jī)設(shè)備、生產(chǎn)線、產(chǎn)業(yè)鏈再到產(chǎn)業(yè)生態(tài)不斷拓寬。

我們的生態(tài)如何來構(gòu)建業(yè)務(wù)體系，如何跨界，才是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成功與否的關(guān)鍵。而決定工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展方向的，一定是業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)。我們從一開始就反對(duì)拎著一把錘子，滿世界找釘子，現(xiàn)在很多大數(shù)據(jù)、人工智能公司就存在這個(gè)問題。

我們需要深入到一個(gè)工業(yè)領(lǐng)域，造一把可靠的錘子，剛好可以去敲有需求的釘子。將業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)理清楚，評(píng)估數(shù)據(jù)，真正實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)落地，要點(diǎn)就是三個(gè)要素的協(xié)同——人、場(chǎng)景、算法。