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工業(yè)一般分為流程工業(yè)和離散工業(yè)。兩者最大的差異在生產(chǎn)的自動化程度、數(shù)據(jù)的可得性和工業(yè)的復雜度，而最大的共性在于，每一個場景都需求各異，進入任何一個細分領域都需要有足夠深厚的行業(yè)knowhow和上下游資源整合能力。
智能，可以理解為數(shù)據(jù)化以及建立于此之上的AI。以產(chǎn)線自動化為始，多源異構的工業(yè)數(shù)據(jù)被采集、流轉、分析并幫助形成決策和控制，端到端的解決方案就形成了當前行業(yè)player的典型畫像。
為什么是工業(yè)智能？
藍海工業(yè)尤其是制造業(yè)的GDP總量遠高于零售、金融、建筑等行業(yè)。而工業(yè)領域每天產(chǎn)生的有效數(shù)據(jù)量其實不亞于BAT等互聯(lián)網(wǎng)公司，一個大規(guī)模的工廠每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量甚至能達到幾十億到上百億條。
壁壘
雖然工業(yè)場景每天產(chǎn)生高頻、海量的數(shù)據(jù)，但是大量的原始數(shù)據(jù)本身并沒有直接意義，且有可能產(chǎn)生大規(guī)模時延和占據(jù)大量帶寬。我們不僅需要在某些場景做實時的監(jiān)控和分析，也需要把更多數(shù)據(jù)采集到云端做更多維和更長期的經(jīng)濟效益及價值分析，這是云計算的價值。而云計算+邊緣計算，這是比傳統(tǒng)消費互聯(lián)網(wǎng)更細的顆粒度和更復雜的架構，這也意味著更高的壁壘。
工業(yè)智能的玩家畫像
現(xiàn)階段的用戶需要的不是單個產(chǎn)品，而是端到端的整體解決方案。一個合格的工業(yè)智能公司，應該具備整體解決方案的構造能力。
首先，用戶需求永遠是第一位，不滿足需求的技術都是偽命題。此外，一套好的解決方案從一個完美的架構開始。對于工業(yè)場景而言，從內、外部多源數(shù)據(jù)的整合開始，到云+端的平臺架構，知識庫的建立，合適模型的選擇，再到反向決策和控制，只有完整打通，才能形成閉環(huán)。
整體來說，工業(yè)智能呈現(xiàn)一橫（整體架構）+N縱（多個細分行業(yè)）的格局。
工業(yè)智能的路徑選擇
關于發(fā)展路徑，業(yè)內主流認為自動化-（數(shù)據(jù)化）-信息化-智能化是工業(yè)用戶進階的合理順序，并且前一階段是后一階段開始的必要條件。因此國內工業(yè)智能領域的企業(yè)在很長一段時間內只關注自動化領域的機會，甚至將工業(yè)智能等同為“機器人”或者“工業(yè)自動化”。從用戶現(xiàn)場的大量實踐來看，這幾個階段存在著顯著的先后順序，但同時交叉滲透，迭代進行。
結合客戶的需求及大部分廠商的操作，我們可以看到三條發(fā)展路徑，面對不同的客戶，不同的場景，不同的發(fā)展階段，有不同的路徑選擇：
一、以產(chǎn)線自動化為核心的系統(tǒng)集成；
二、以M2M設備物聯(lián)為核心的系統(tǒng)集成；
三、以數(shù)據(jù)應用為核心的系統(tǒng)集成。
當然，殊途同歸，最終都是給用戶提供整體解決方案，以滿足用戶需求為核心。
工業(yè)智能之工業(yè)大數(shù)據(jù)
首先，數(shù)據(jù)在哪里？
▲一類是管理數(shù)據(jù)：結構化的SQL數(shù)據(jù)為主，如產(chǎn)品屬性、工藝、生產(chǎn)、采購、訂單、服務等數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)一般來自企業(yè)的ERP、SCM、PLM甚至MES等系統(tǒng)，數(shù)據(jù)量本身不大，卻具有很大的挖掘價值；
▲另一類則是機器運行和IoT的數(shù)據(jù)：以非結構化、流式數(shù)據(jù)居多，如設備工況（壓力、溫度、振動、應力等）、音視頻、日志文本等數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)一般采集自設備PLC、SCADA以及部分外裝傳感器，數(shù)據(jù)量很大，采集頻率高，需要結合邊緣計算在本地做一些預處理。
總的來講，由于場景的割裂和分散，工業(yè)數(shù)據(jù)本身具有量大、多源、異構、實時性要求高等特點，而且隨著未來280億設備逐步接入，這些特性將會進一步加強，這是做工業(yè)大數(shù)據(jù)服務的核心難點之一，和互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)不僅量級不同，結構不同，應用也完全不同。
其次，基于這些工業(yè)數(shù)據(jù)，平臺層應該提供哪些服務？
▲完整的協(xié)議解析：數(shù)據(jù)采集首先要完成工業(yè)協(xié)議的打通。▲標準化的數(shù)據(jù)整合：采集上來的數(shù)據(jù)要做統(tǒng)一的主數(shù)據(jù)管理，第一步是建立標準。
在項目實施的歷程中，逐步積累行業(yè)知識庫、合適的算法組件以及相關機理模型，這一點也很重要，這是從數(shù)據(jù)標準進化到業(yè)務標準化的關鍵一步，是為實現(xiàn)真正的產(chǎn)品層面的微服務化打下基礎。
強大的PaaS支持：工業(yè)數(shù)據(jù)本身的特殊性導致平臺必須要有強大的中層支撐能力。這類數(shù)據(jù)頻率高、量大，用傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫處理，需要每次把所有值拉出來計算，吞吐量極大，性能很差。所以，一個高壓縮、高性能的時序數(shù)據(jù)庫，就是平臺層必備的能力之一。
最后，我們應該做哪些應用？▲設備級：質量控制
▲廠級：計劃排產(chǎn)。
這一模型能根據(jù)產(chǎn)線和工廠的實時數(shù)據(jù)動態(tài)分析，動態(tài)調整，以幫助企業(yè)實現(xiàn)準確把控，最大化經(jīng)濟效益。
在可以預見的未來，隨著數(shù)據(jù)的完整性和可靠性越來越高，場景越來越豐富，數(shù)據(jù)應用層面會誕生相當多的優(yōu)先企業(yè)，他們幫助工業(yè)用戶降低成本，提高效率，能解決實實在在的業(yè)務問題。【1】
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【1】節(jié)選自《21ic電子網(wǎng)》