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工業大數據是工業互聯網的關鍵要素，工業互聯網是工業大數據的價值載體，二者相輔相成，既相互影響又密切關聯，是一個問題不可分割的兩個方面。發展工業大數據，包括工業大數據的理論、技術、產品和保障條件，對于促進工業互聯網的蓬勃發展具有重要的價值和意義。

工業大數據與工業互聯網的關系

工業互聯網“網絡是基礎，平臺是核心，安全是保障，數據是關鍵”。首先，工業互聯網是工業大數據的重要來源。工業互聯網連接的各種設備、工業產品、產業鏈、企業等，都是工業大數據的供給主體。其次，從工業大數據中提煉的各種隱含知識及經驗，對于工業互聯網提升決策質量、發現因果關系、優化分析效率及準確性等具有決定性作用。從作用關系的角度來看，工業互聯網是新型基礎設施，工業大數據是新的生產資源，工業互聯網的要素通過數據實現關聯和相互作用，工業大數據通過工業互聯網實現流轉、計算和價值生成。從生產活動的角度來看，工業大數據已經成為工業生產的資源要素，工業互聯網是工業大數據的主要承載，二者既是承載與對象的關系，又是靜態與動態的辯證統一。因此，發展工業大數據，對于工業互聯網的深化運用、實質落地和價值體現，發揮著決定性作用。

工業大數據的內涵與特點

工業生產經歷了一個從數據到大數據的過程。第一類數據是傳統的工業數據，主要是來自工業信息化的數據，通常由IT域產生、使用和管理，比如ERP與CRM等系統。信息系統對數據主要依托關系型數據庫進行存儲。另外還有一部分數據，主要是研發相關的數據，通常由PDM或者PRM來進行管理。這類數據由于技術成熟，并且由標準的信息化系統作為載體，因此可以很好地訪問和使用。第二類數據是來自機器設備的數據，也是自動化的數據。這類由傳感器產生的數據，以前存儲在實時數據庫里。然而，按照當時的體系劃分，實時數據庫并不屬于IT系統的一部分，而是屬于OT系統。因為機器數據具有高頻、高通量的特性，動輒數百萬點甚至千萬點每秒的產生規模，使得IT領域的關系數據庫無法滿足其吞吐量、存儲和響應速度等方面的性能要求。第三類數據是來自產業鏈上下游的跨界數據。

面對這樣的情況，工業界只有對實際采樣到的秒級、毫秒級機器數據進行降頻處理，將其轉變成當時技術手段能夠處理的“小”數據，再輸入對應的數據庫或數據倉庫產品中進行分析。因此，工業“大數據”的概念，是當前相對于傳統工業數據的內涵而延伸和發展出來的，是現在狀態相對于歷史狀態的相對差異的描述和反映。當前，隨著各種技術手段和工具的全面發展，工業大數據得以從幕后走到臺前，從樣本回歸整體，在工業互聯網的語境中發揮對現實生產的直接價值和作用。

工業大數據相對于以往的大數據范式與形態具有鮮明的工業特點。

第一，工業大數據具有多模態的特點。工業大數據形態多樣，特別是非結構化數據。這是由工業生產社會化的屬性所決定的，生產環節復雜、產業鏈跨度長、上下游發展程度不均衡、各參與主體任務屬性特征差異巨大等因素，導致了數據的多樣組織、表達、定義和呈現共同構成多模態特性。

第二，工業大數據具有高通量的特點。工業大數據量大，而且實效性要求高，這是區別于以前工業大數據的重要特征。以風力發電為例，按照50赫茲的采用速度計算，普通風機產生的測點數據可以達到每臺500個測點左右的規模，并且連續24小時產生，要求系統具有極強的吞吐性能和響應性能。

第三，工業大數據具有強關聯的特點。這個特點尤其重要，工業現場的數據在語義層有復雜的顯性和隱性強關聯，不同物理變量之間的關系，既有工業機理方面，也有統計分析方面，不能孤立、局部、片面地看待，否則滿足不了工業對于嚴格性、可靠性和安全性方面的要求。

工業大數據的典型應用方向

總體上講，工業大數據的應用分為三個層次：第一類，用于設備級管理。工業作為社會化大規模生產活動，設備是其主要的生產資料之一，重要性非常突出。工業大數據對設備健康管理的意義，不僅在于設備現在的狀態怎么樣，還包括設備發生故障之后可能出現的連鎖反應與后果，最終還需要回歸到引發設備健康問題的相關性甚至因果性關系。這是工業知識的范疇，也是工業界長期以來飽受困擾卻受限于技術手段和工具發展水平，而沒有很好解決的問題。第二類，用于產線和工廠級的智能制造。在這一類應用中，研究的對象由獨立的設備變成產線和工廠，抽象層次更高、看待工業顆粒度的級別更加宏觀。第三類，用于工業互聯的產業鏈優化場景。通過工業互聯網，制造業本身的內涵和邊界發生了巨大變化，其中服務性延伸是重要方向。

首先，工業大數據分析是挖掘因果關聯知識的有效途徑。工業生產過程必須保證可量化、能推導和可驗證，其本質在于挖掘生產本質的各種因果關系。然而由于認識能力與水平的制約，目前人類在探求工業活動的過程中，只能停留在對關聯關系的理解和處理層面?；诠I大數據的分析，為從傳統積累的大量歷史數據中準確定位、判斷、確認因果關系帶來新的希望，也是未來可能實現機理突破的重要方向。

其次，工業大數據分析是解決不確定性的重要手段。不確定性是工業生產過程面臨的主要矛盾之一。導致不確定性的因素有很多，人、機、料、法、環等所有的因素都有可能造成。以往的工業生產依賴經驗，因此，隨著工業大數據分析技術的快速發展，未來有希望從眾多的線索中（成百上千的參數變量，在工業中普遍存在）發現規律，從長期的不確定性中實現確定目標。