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      在工業4.0中，大數據被認為是物理與信息融合中的關鍵技術。在美國GE提出的工業互聯網中，大數據分析作為聯機數據處理分析的核心，被認為是重構全球工業、激發生產力的關鍵技術。在《中國制造2025》中，云計算、物聯網和大數據作為新一代的信息技術，成為兩化融合的關鍵技術。無論是工業4.0、工業互聯網還是《中國制造2025》，智能制造是共同目標，工業互聯網是基石，大數據是引擎。

制造業邁入了大數據時代，2012年，GE公司率先明確了“工業大數據”的概念。在制造業，產品的全生命周期從市場規劃、設計、制造、銷售、維護等過程都會產生大量的結構化和非結構化數據，形成制造業大數據，而這些數據符合大數據的三 “V”的特征：規模性、多樣性以及高速性。除此以外，制造業大數據還具有多源異構、多尺度、不確定、高噪聲等特征。因此，研究和應用制造大數據更具有挑戰性，主要體現在制造大數據的存儲、管理、分析和展示方面。如何充分挖掘工廠中數據的價值，通過對制造大數據進行分析，提升數字化工廠運行效率，已成為制約數字化工廠向智能工廠發展的瓶頸。

大數據方法帶來思維變化

大數據給我們帶來的思考：在制造業能用嗎？解決什么問題？制造業大數據到底在哪些領域可以發揮它的作用？

首先，能用否？大數據已經成為解決現實世界問題的方法。要解決現實世界的問題，第一 種方法是科學實驗，通過實驗的方法來發現現實世界的一些規律并解決問題；第二種是通過理論分析和推導方法；第三種是科學計算，模擬仿真成為解決問題的范式；數據科學則是第四種解決問題的范式。目前國外數據科學非常熱門，這是一門綜合交叉的學科。

大數據方法帶來了思維上的變化，主要是從三個方面來看的：從因果到關聯，更強調事物 之間的相關性而非因果性。從局部到全體，采用全體數據進行分析，而不是隨機樣本。從精確到混雜，通過數據保證解的優異性，不再一味追求精確的算法。既然大數據已經成為解決問題的方法，那它就是能用的。

其次，能用它來解決工廠的什么問題？大數據方法能為未來工廠的目標服務嗎？未來工廠就是智慧工廠，它追求的終極目標是一切都透明化。在制造業不同的階段，所追求的目標是不一樣的。

上個世紀初，制造業追求目標是成本更低，出現了可互換零件原理，形成了大批大量生產 模式。在上世紀中葉，為了追求更高的質量，這時候采用了全面質量管理。到上個世紀80年代，市場需要不同的產品，產品的多樣化出現，多品種小批量生產模式 流行，計算機技術應用到產品設計制造過程，出現了計算機集成制造系統，也就是信息化系統。不同時代企業追求目標不同，所采用的解決問題的方法也不同。未來的智能工廠追求透明化，要達到透明化的目標，可采用的方法就是分析推理，大數據方法事實上是一種分析推理法。因此，從數字化工廠向智能化工廠轉化的過程中 面對著海量的數據，需要尋找它們相互之間的聯系和隱藏規律，實現透明化的目標。

最后，在哪里用？大數據給制造業提供的是一種全方位的全程式的一種服務，在產品全生命周期階段，從設計到制造、從使用到維護，直到維修階段，產生的正向數據以及逆向數據，這些數據都能全方位地得到使用。

大數據提供全方位全程服務

在產品的設計中，傳統的設計師基于經驗靈感和經驗，揣度消費者的需求喜好設計產品。在大數據時代，設計師通過對用戶行為和需求大數據進行分析，精準量化客戶需求，指導設計過程。

在制造階段，大數據技術可以幫助實現生產過程異常發現、產品質量和生產調度優化等方 面。以生產異常發現為例，傳統的基于降維手段的異常發現方法，容易破壞信息完整性，不利于設備異常的發現。在大數據模式下，基于制造數據的分析對關鍵參數進行提取，然后通過聚類分析手段發現設備異常模式，在此基礎上對設備控制優化。大數據也能幫助提高產品的質量控制。SPC控制的是整個過程的單個參數，但是單個參數在正常范圍為什么還會出現一些質量問題？可能每個參數均處于臨界狀態，綜合后會產生一些質量問題，所以在這個過程中，傳統就是數據的篩選、參數分析，這個過程介入了人工的分析來進行質量的預測，數據篩選過程淘汰了許多有效的數據資源，參數分析過程經常存在人工經驗判斷，使得預測模型對整個產品加 工過程信息的描述殘缺不全，不能發現產品質量問題的深層次原因（如誤差累積）。而在大數據模式下，根據產品的加工工藝過程，對產品質量相關數據按層次進行組織，利用多隱藏層的神經網絡深度學習加工過程中產品質量數據的相互作用機理，從而對產品質量問題進行全面、深層次描述。

大數據能提升大規模生產調度的全局性能，大家知道為什么企業生產調度一直會出現問 題，我們做的計劃趕不上變化。因為所做的計劃，是在一個理想狀態下考慮約束做出的。制造企業一直在尋找一種最優的解決方案，研究智能方法，例如：遺傳算法、螞蟻算法等。但隨著工藝的復雜、環境的復雜、工藝的規模，整個問題規模越來越大的時候，它已經是一個很難解決的問題。傳統的智能調度方法難以求解大規模的調度問題，基于規則和瓶頸的方法在大規模問題中又很難得到全局優化；大數據帶來了新思路，它采用全局的數據之間的關聯關系，從而形成全局的調度方案，能夠解決大規模生產中的全局調度問題。

大數據能為產品的運營維護服務，很典型的就是GE的案例，建立一個平臺，為航空發動機的監控、運行監測、故障診斷提供一個全方位的服務。在產品的運行和維護過程中，大數據模式一改傳統方法被動的運維模式，通過采集和分析智能設備的傳感器數據，進行大數據分析，主動進行產品的安全監測、故障診斷，優化產品的運行過程。大數據應用過程中需要的是什么？首先需要的是能夠采集到數據，也就是需要產品是一個智能化的產品，所以在智能制造中，首先要有智能化的產品，安裝傳感器，能夠實時地傳遞數據，為后面的運行、維護服務提供依據。

大數據不只是關于數據，而是采用傳統及新的分析方法來分析所有數據。針對大數據分析 的結果采取行動來提升業務才是最重要的。隨著大數據技術的不斷發展，國內外已對大數據在制造領域中的應用進行了一些開拓性的研究，代表性的有GE工業互聯網解決方案、Smart Factory計劃、和Invensys數據分析平臺。三一重工利用大數據技術通過對地理位置數據的關聯分析發現泵車主油缸故障與沿海地區杭深高鐵建設的強相關性，確定了沿海地區的鹽霧環境和水質是導致油缸密封體腐蝕的主要原因。日本小松公司通過對挖掘機安裝傳感器與GPS定 位系統，從而實時監控車輛運行情況，并通過大數據分析，對未來挖掘機市場的需求進行預測從而調整生產、對用戶的使用習慣進行分析，提出建議，從而降低油耗。

以上一些工業案例成為制造業大數據的先驅，然而，目前絕大多數制造業大數據的應用沒 能形成系統化的思路和方案，缺乏理論體系的支撐。目前，圍繞車間制造大數據之間的耦合作用機理、車間性能的演化規律、車間運行過程的調控機制三個基礎科學問題進行科學研究，來探索大數據在智能制造車間的運行情況。解決問題的思路是一切都用數據來說話，這是利用大數據來解決工程問題的科學研究思路。

首先是數據化：將設備狀態參數、計劃執行情況等運行參數，以及質量、交貨期等性能指標數據化；然后分析這些數據之間的關聯關系，用數據挖掘的方法預測交貨準時率、產品合格率等車間性能的演化規律；從演化規律中，發現質量指標中某數據異常，找到影響該異常數據的關鍵參數，最后對關鍵數據進行控制，保證交貨期和產品質量。為了實現大數據應用，我們提出了大數據驅動的智能工廠，它是生產車間、物聯網、云端、移動互聯的有機融合。利用物聯網技術，使得車間生產過程、物流及之后的銷售、服務過程具備感知能力；全生命周期內產生的各種制造數據保存到云端；借助大數據處理與分析技術，依托云計算平臺，幫助分析數字工廠運行過程，提供決策支持，并通過移動互聯方式展現。

以數據感知、數據處理分析、制造過程決策與支持、數據可視化技術為核心的智能工廠已經成為趨勢，大數據產業鏈及技術體系逐漸成熟，大數據必將加速數字工廠向智能工廠的轉型。

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