中國橡膠機械網 2015年4月8日上午,青島大數據工程研究中心揭牌儀式暨青島大數據高峰論壇召開，清華大學數據科學院副院長軟件學院黨委書記兼副院長王建民做了題為《工業大數據》的演講，
以下為演講實錄。

好多人都在用狄更斯一百多年的前的話在形容這個時代，這是一個最好的時代，也是一個最壞的時代，各位可能今天在享受大數據帶來的成果的同時，也在經歷一種心理上的考驗，就是面對變化的一種考驗，面對未來不確定性的一個考驗，大數據確實在影響著我們，但是它將來會怎樣影響我們?說不清楚。

每次來青島我覺得都有一個很大的感受，十多年前，作為當時863的一個專家在青島做十五規劃，曉方市長還是當時科技部的規劃師，當時我們就在青島規劃制造業，但是想想，10年以后，制造業面臨的問題，有哪些變了?哪些沒變?將來會怎么變?工業大數據的思考，工業大數據望文生義，哪些不和工業相關?現在來說很少，現在我們叫工業4.0時代，中國是工業是2.5時代，后來把工業變成了新的增長的模式和方式了。工業大數據其實早就有，工作做管理數據是幾十年前的事情。

工業大數據其實和工業互聯網緊密相關的，今天大家談互聯網家，有的管它叫產業互聯網都是這個意思。美國存儲數據最多的是離散制造業，報告給一個數據，一個飛機如果做一次跨洋的飛行下來的數據是兩個TB，后來好多專家質疑。

另外叫流程制造業，化工，各種橡膠這種行業都叫流程制造業，我今天講的大數據是離散制造業的大數據。

數據的來源，大數據的來源無非來源于這么幾個方面，第一個方面來源于人。我們大家都是內容的創作者，第二個是來源于機器，這個機器就是各種各樣的橡膠機械的，電子的都會有，還有一種數據就是信息系統產生的數據，我們在工業里頭主要關注的還是這個機器產生的數據。

那么為什么今天大家談這個工業大數據呢?就是大家對工業大數據將來能釋放的價值有很大的預期，比如說航空公司如果節約1%的燃料的話，未來15年就能創造300億美金的效益。我們的電力行業當時是火電，如果節約1%的燃料，就有660億美元的收益等等。

工業當中的數據信息化是我們很古老的話題，上一次的金融危機在中國來看是從南到北，南邊的這種國際的貿易比較多，依賴于國外市場，近兩年出現的經濟的這個下滑也好，或者是增速緩慢也好，好象有點從北向南，那么分析在于哪兒呢?可能有一個要素，就是北邊的工業，重資產的工業還是比較多的，比如東三省大部分是重工業。那么這個工業大的形勢又是什么呢?中低端制造的產能過剩，前兩天我調研一個叉車廠，一年10萬臺叉車，一臺叉車賣七八萬，大家簡單一乘就知道有70億的銷售，這個企業不算太差，但是有多少利潤呢?一臺叉車就是500塊錢的利潤，大家算算利潤多少?5000萬，太少了，為什么產生這樣的情況呢?整個地球上面用叉車的地方咱們都給它供應了，基本上都是中國制造，再生產叉車干嗎呢?只是給地球上制造垃圾。

最近南方包括南京到上海的路上，好多工業產品的垃圾廠觸目驚心，大家看到浙江的汽車垃圾廠非?？膳拢紱]地方放，工業走向何方?后工業時代我們怎么走?中國怎么走?大數據時代要跨界，要跨域，這是哈佛在經濟評論上對未來經濟的設想。前面三個階段我就不說了，到了第四個階段，制造業要考慮機器的系統，拖拉機要和播種的，要和聯合收割機，要和耕作的機器要聯合起來，現在網上大家也看到，德國人生產了好多的農用器械，特別有趣的是收割什么?收割圓白菜的機械，做的非常的精巧。收割黃瓜的器械，收割西紅柿的器械，這個是他們做的，我們看到包括新型的伐木機械，一個機械上去一夾，底下是刀具放下來，一個傳送工具，一段一段的木材就出來了，就是綜合的機械。還有第五個階段就是跨界的機械，一些農用的系統和天氣的數據，和種子的數據，和灌溉的數據要結合起來，這樣的話才是真正的新型的一種工業的出路。

所以今天大家都在期盼工業，特別是實體的經濟有新的發展，所以在德國就搞了工業4.0，在美國就提出了產業互聯網，或者是工業互聯網，那么在德國的工業4.0當中，我個人認為他主要在于工廠的自動化，數字化，那么在美國的工業互聯網，它主要是在裝備的使用階段，怎么把它的信息收集回來，更好的服務客戶，更好的改進產品。

工業大數據第一件事情就是大數據從哪里來?我們說一個產品，特別是一個復雜裝備，會從工廠、使用維護、和回收再利用，在幾大階段的時候，其實今天我們更加要考慮的是什么?是制造的效率和效益。我們在講五化融合，綠色化對工業來講更加的嚴峻，青島有海爾，若干年前海爾的冰箱就到了歐洲，歐洲人就給制訂了一個緊箍咒，就是你的冰箱在報廢的時候你要負責處理，就是誰家的孩子誰抱走，我覺得是未來工業承擔社會責任的一個基礎。

今天的產品的設計、制造、維護和再利用，已經不僅僅是在一個企業，而是一個產業鏈。中國出現了一個制造業很火的企業，叫小米。雷軍最近在他的家鄉，在武漢市做了一個分享，說小米如何取得成功?他其中之一就是客戶參與到創造，也就是說他現在的設計，他現在是市場直接來源于他的客戶。那么大家現在看制造，最近西門子在成都有一個拉貝格工廠的姊妹工廠，也就是說，在制造階段里頭，大量的機器換人，機器換人有什么樣的好處?青島也部署了好多的機器人企業，在換了人的同時，有什么樣的變化呢?主要就是能夠采集更多的數據。

第二個在這樣的數據的分析上可以提高效率，可以保證產品質量，所以中國制造2025和工業4.0有異曲同工之處，但是考量的還是質量問題，就是中國制造的質量問題。

到了第四個階段就是維修、維護階段，大家舉了飛機的例子，飛機的例子帶來一個什么啟示?1995年羅勒公司就在飛機上裝了傳感器，他們甚至在2000年的時候都頂不住了，沒有用，客戶不買賬，但是911給羅勒公司帶來了新的契機，就是北美的航空公司市場暴跌，這個時候羅勒公司的第一單就是美聯航，把他們的維修維護交給了原廠商，降低了成本，羅勒開辟了一個新的工業的模式，就是賣服務，這個也是通過傳感器的數據回來的。

同時給我們的另外一個啟示是什么?廠商不僅要感知我們的客戶，還要感知用戶，客戶和用戶是不一樣的，比如說在工程機械里面，客戶是代理商，用戶是農民工，原來我們只關注大老板在想什么，你關注農民工成本很高，現在加了傳感器，農民工的感受你也收集回來了，也不一樣了，最后就是回收再利用，將來中國的制造業一定會走到這一天，大家要為自己制造的產品負責。

那么這個就到了產品的退役退出階段了，怎么把它恰當的利用好，不要把礦山都變成工業垃圾，放在城市的周邊，那么在這個階段當中，都有大數據。

并且大家一定要有一個概念，現在這個的制造，不僅在一個企業里頭，一組企業，一個產業鏈當中，甚至是跨國的，在這里頭我就分享幾件事，因為在中國搞這個制造業的信息化，以及有30年的歷史，你想從我的863，就是1986年3月份，在863領域叫計算機集成制造系統那個領域，就開始做企業的信息化，到后來大家知道，有一句話叫搞信息化是找死，不搞信息化是等死，我到濟南一機床當時是典型，我來的時候是1996年，經濟很不好，就是人去樓空了，當時會戰的信息中心里面人不多了，為什么?效益不好，我還搞什么信息化?但是應該說今天我們很多企業，隨著時間的發展，信息化已經是他的基礎了，所以說我們在里頭傳統的企業的四大件，ERP，PRM等，管制造的，管設計管用戶的，管供應鏈的，今天的工業大數據有什么樣的特點呢?

現在我們通過傳感器、物聯網得到了更多的數據，他的容量是80%，但是原來的20%是含金量很高的，這是我們工業數據和互聯網數據的不同。

第二個在工業領域當中，我們一直在研究業務過程，過程是凝聚人類生產勞動在產品里頭的一個載體，為什么這么說呢?一個企業成千上萬人，大家都在做產品和服務，作為它的載體放進去。原來制造業當中有很多的工業流程，比如說在四川有一個鍋爐企業，上萬人，在頂層上面有上百個流程，流程原來也在用，今天這個大數據時代，這個流程怎么用，就是基于數據決策。所以要把它變成從流程驅動到數據驅動。

今天要搞大數據可以做很多的工具，但是今天這個大數據還沒有這種交鑰匙的工程，大數據是領域知識和信息緊密結合的，同時呢，大數據是面向創新如果是原來就有的業務模式，就不用咱們創新了，就不用大數據的辦法了，而恰恰是原來沒有的，我們才要去嘗試，這個時候做大數據的工程，就不像原來那么輕松了。青島的優勢就是高素質的中層領導和干部，在大數據當中需要咱們這樣在各個領域當中，各個領導的一種突破性的創新思維才能夠創造出落地的一個產品。

我們在工業大數據領域當中應用的實踐，工業大數據和傳統的大數據，第一個不同是工業大數據當中，在設計制造階段里頭有好多的叫做技術數據。三維圖紙，工藝卡片，仿真模型非結構化數據，還有大量的傳感數據，時空的監控，環境洞察，能源管理，宏觀決策方面都會有應用。

第一個是怎么搭建工業大數據的系統，工業大數據里頭是有歷史的沉淀的，現在的每一個制造業都不是今天新做起來的，怎么樣把大數據系統，嵌入到原來的信息系統當中，就是給原來的系統做一個心臟搭橋手術，讓大數據服務與原來的各個業務流程的環節，不展開了，我們提出四階段的數據切換的方法。在運營階段，我們看到用大數據來做運營的監管，比說做電子圍欄，就是說要控制我這個機器是不是開到了我的工地給人灌水泥，給人澆注。

第二個方面就是對于復雜裝備的產品質量，對故障分析我們提供新的手段，比如說在咱們工程器械當中，這個油缸是重要的動力系統，如果這個主油缸泄露了，就造成我們的泵車打泵很慢，打不高了，那么在肉眼能夠看到，我們很容易維修，但是比如像油缸的內泄，如果是露在油缸里面了，這個時候我們維修工到現場是看不出來，我們可以通過什么?通過數據分析來找到這樣的毛病。

這里頭就通過大量的故障車輛的數據統計，然后再看這些有故障的車，它的工況有什么樣的特點，哪些工況和這樣的毛病緊密相關，看心臟病是要看血壓還是要看體溫，這樣再做數據關聯和分析。

我們做了主油缸的故障泵車促和關聯的工況的情況，獲得了新的數據的支持，制造業要打開自己的眼光，還要到互聯網找數據，三一為什么在12年有這么多的泵車出了問題，再到互聯網上去找，當年正好是高鐵施工，這些泵車都在杭深施工，沿海環境對它也會影響。

我們不要看不起這個備件，現在備件掙錢的利潤比賣產品還高，備件可以賣到10%到20%都不算貴，但是在2013年底的時候，他們泵的庫存4.4個億，這個對他們來無所謂，但是它從800億變成500億的時候，我能不能再節省一點?原來的5個億就看的很重了，我們做一個簡單分析，31個省市，藍色的是什么呢?是備件的銷售量，紅色的是什么呢?是泵車開工的效率是泵車干了多少活，銷售量和泵車干活這件事是緊密相關但是有的地方不一樣，比如說北京，北京大家看紅色的這部分，賣的備件很多，同樣在新疆，后來我們就調研，是不是說我們的模型錯了呢?后來根據他們深入了解說，是我們備件賣錯了，什么叫備件賣錯了?北京這個地方想沖當年的銷售額，其實都在客戶那兒存著呢，其實那是不對的，你不對客戶負責，你的客戶就不會對你負責，你不應該這樣。這里頭就涉及到備件供應商，總部的計劃部門，各地的經銷商，通過數據整合起來就非常的明顯。

這是去年馬凱副總理到三一看到他們的圖非常感興趣，看全國的開工量，作為國家宏觀經濟的一個指數之一。工業大數據確實是剛剛起步，整個大數據也剛剛起步，那么大數據怎么用?不要一哄而上，講一個例子就是說有一個企業說，咱們要搞大數據了，趕緊把數據收集回來了，原來一個月收集兩G的數據，現在收集兩個T的數據，后來老板發現不對了，你把這些數據給我弄回來干什么?今天我們也要思考這樣的問題。