制造業(yè)是一個(gè)國(guó)家綜合國(guó)力最重要的表現(xiàn)，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中占有重要份額，也是決定民眾生活質(zhì)量的重要條件。在經(jīng)歷了21世紀(jì)初的互聯(lián)網(wǎng)泡沫和2008年全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)之后，世界各國(guó)，尤其是發(fā)達(dá)國(guó)家都意識(shí)到，制造業(yè)是推動(dòng)科技創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和社會(huì)穩(wěn)定的重要力量，成為各國(guó)發(fā)展和轉(zhuǎn)型的機(jī)遇以及形成新競(jìng)爭(zhēng)力的戰(zhàn)場(chǎng)。

　　美國(guó)人之所以認(rèn)為未來(lái)智能工業(yè)的發(fā)展必然從生產(chǎn)制造端轉(zhuǎn)變到消費(fèi)端，并且提出“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”的理念與“國(guó)家制造業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃”，是因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)與商業(yè)模式創(chuàng)新是美國(guó)的強(qiáng)項(xiàng)。德國(guó)在制造業(yè)的核心優(yōu)勢(shì)是裝備制造業(yè)以及生產(chǎn)線自動(dòng)化，通過(guò)配置和自控的優(yōu)化系統(tǒng)使得工業(yè)生產(chǎn)全自動(dòng)化，所以德國(guó)工業(yè)4.0的實(shí)踐關(guān)注銷售、服務(wù)能力的提升。雖然角度不同，無(wú)不圍繞著制造業(yè)這個(gè)核心展開(kāi)。

　　中國(guó)的制造業(yè)在改革開(kāi)放30多年來(lái)取得了舉世矚目的成就，連續(xù)幾年成為“世界制造力競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)”最強(qiáng)的國(guó)家，中國(guó)已然成為世界制造業(yè)的新中心。2015年中，國(guó)務(wù)院印發(fā)《中國(guó)制造2025》，部署全面推進(jìn)實(shí)施制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略。配套“互聯(lián)網(wǎng)+”和“供給側(cè)改革”等多項(xiàng)措施，“智能制造”被定位為中國(guó)制造的主攻方向。

　　如何實(shí)現(xiàn)智能制造? 從哈佛商學(xué)院到賓夕法尼亞大學(xué)沃頓商學(xué)院，有一個(gè)普遍的共識(shí)，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型是智能制造實(shí)現(xiàn)的途徑。更為重要的是，這一共識(shí)同樣來(lái)自眾多的世界級(jí)制造業(yè)企業(yè)家們。

　　這一共識(shí)是基于無(wú)數(shù)技術(shù)趨勢(shì)的融合。例如物聯(lián)網(wǎng)、信息物理系統(tǒng)技術(shù)(CPS)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)技術(shù)、人工智能、云計(jì)算、虛擬／增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（VR／AR）、大數(shù)據(jù)分析等。我們一定要保持頭腦清醒，不要簡(jiǎn)單認(rèn)為有了這些技術(shù)，未來(lái)五年就是制造業(yè)的黃金時(shí)期，因?yàn)樾轮圃鞓I(yè)文化的變革進(jìn)程是相當(dāng)復(fù)雜、緩慢和艱難的，沒(méi)有行業(yè)與企業(yè)與用戶的融合推進(jìn)，這次變革無(wú)法實(shí)現(xiàn)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅僅意味著企業(yè)簡(jiǎn)單的數(shù)字化，而是把數(shù)字作為智能制造的核心驅(qū)動(dòng)力，需要利用數(shù)據(jù)去整合產(chǎn)業(yè)鏈和價(jià)值鏈。

　　在過(guò)去的3到5年中，上面列出的技術(shù)一直都是熱門(mén)商業(yè)話題，單獨(dú)使用時(shí)，其中每一項(xiàng)都能使商業(yè)中的一些程序或活動(dòng)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化。而如果將這些技術(shù)融合起來(lái)利用，就有可能實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

　　數(shù)據(jù)基本就是兩類，一類是人類軌跡產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，另一類是機(jī)器自動(dòng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。這兩類數(shù)據(jù)構(gòu)成了我們今天的大數(shù)據(jù)多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源。自工業(yè)革命以來(lái)，為了改進(jìn)運(yùn)營(yíng)，制造商一直以來(lái)都在有意采集并存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。隨著時(shí)間的推移，數(shù)據(jù)在制造業(yè)分析的需求將越來(lái)越大。然而在過(guò)去的250年間，利用數(shù)據(jù)的根本動(dòng)因并沒(méi)有改變，但數(shù)據(jù)的復(fù)雜性增強(qiáng)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為情報(bào)的能力將有越來(lái)越大的需求。

　　對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的其他方面而言，2012年高德納給出的大數(shù)據(jù)定義里面，特別強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)是多樣化信息資產(chǎn)，大數(shù)據(jù)不僅要關(guān)注實(shí)際數(shù)據(jù)量的多少，而且最重要的是關(guān)注大數(shù)據(jù)的處理方法，讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生巨大的創(chuàng)新價(jià)值。數(shù)據(jù)量大還是量小本身并不是判斷大數(shù)據(jù)價(jià)值的核心指標(biāo)，而數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和多元性應(yīng)該對(duì)大數(shù)據(jù)的定義和價(jià)值更具直接的影響。

　　如果不投資大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)分析，從中獲得信息，智能制造所追求的卓越運(yùn)營(yíng)將功虧一簣。如果通過(guò)利用大數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)性分析及云技術(shù)衡量產(chǎn)品性能只為了解客戶需求，這意味著你正在失去數(shù)字化轉(zhuǎn)型最大的價(jià)值。在工業(yè)大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域里，我們除了要繼續(xù)關(guān)心“人為數(shù)據(jù)或與人相關(guān)的數(shù)據(jù)”，更多的要關(guān)注“機(jī)器數(shù)據(jù)或工業(yè)數(shù)據(jù)”與人的行為數(shù)據(jù)的融合。

　　數(shù)據(jù)本身不會(huì)為你帶來(lái)價(jià)值，數(shù)據(jù)的技術(shù)也不會(huì)讓我們的制造業(yè)更先進(jìn)，數(shù)據(jù)必須轉(zhuǎn)成信息后才會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生價(jià)值。智能工廠通過(guò)與環(huán)境系統(tǒng)的無(wú)縫交互，設(shè)備能夠有自我意識(shí)和自學(xué)能力，在未來(lái)可以實(shí)現(xiàn)更高程度的智能控制和優(yōu)化控制。目前自學(xué)設(shè)備還遠(yuǎn)未達(dá)到工業(yè)實(shí)施階段。

　　制造業(yè)企業(yè)有著大量的數(shù)據(jù)，從內(nèi)部而言，積累了大量的內(nèi)源數(shù)據(jù)，包括運(yùn)維、管理、流程、質(zhì)量等。而在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，外源數(shù)據(jù)更多，包括供應(yīng)商、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、客戶反饋等等。事實(shí)上，制造業(yè)企業(yè)不缺數(shù)據(jù)，問(wèn)題在于數(shù)據(jù)質(zhì)量低下，采集手段不科學(xué)。造成的現(xiàn)象是數(shù)據(jù)豐富但信息貧乏。目前表現(xiàn)出兩大問(wèn)題：第一是數(shù)據(jù)的有效利用率很低；第二是缺乏分析能力，需要大量的工具。

　　由此可見(jiàn)，推動(dòng)智能制造的并不是大數(shù)據(jù)本身，而是大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)。工業(yè)大數(shù)據(jù)給了我們一個(gè)看世界的新角度。通過(guò)360度全景的數(shù)字視角，可能給我們帶來(lái)新的優(yōu)勢(shì)，這就是它成為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)核心動(dòng)力的來(lái)源。

　　在智能制造的工業(yè)大數(shù)據(jù)中，數(shù)據(jù)類型多樣性是大數(shù)據(jù)的重要屬性。大量的數(shù)據(jù)不是大數(shù)據(jù)，單一的數(shù)據(jù)類型也不足以構(gòu)成大數(shù)據(jù)。人們一直設(shè)法收集并弄清楚不斷變化的數(shù)據(jù)類型。在制造業(yè)中，大數(shù)據(jù)分析需要利用通用的數(shù)據(jù)模型，將庫(kù)存記錄、交易記錄和財(cái)務(wù)交易記錄等結(jié)構(gòu)性商業(yè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)與預(yù)警、流程參數(shù)和質(zhì)量事件、社交媒體或其他協(xié)作平臺(tái)獲得的文本信息、圖像數(shù)據(jù)、地理或地質(zhì)信息等非結(jié)構(gòu)性操作系統(tǒng)數(shù)據(jù)以及供應(yīng)商、公共網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)，進(jìn)而通過(guò)先進(jìn)的分析工具發(fā)現(xiàn)新的洞見(jiàn)。