《推进工业大数据发展的实施意见》五是强化数据安全防护

数据安全是推进工业大数据发展的必要保障，守住数据安全是发展工业大数据的底线，也决定了工业大数据发展的上限。为此，《实施意见》设置了2项重要任务，通过完善工业数据安全管理体系，提升工业数据安全防护能力，主要是：明确企业安全主体责任和各级监督管理责任，构建工业数据安全责任体系；运用大数据手段，收集并及时发布工业安全漏洞、风险和预警信息；利用江西省工业互联网安全态势感知平台，广东安全数据采集分析平台，广东安全数据采集分析平台，提升安全感知，广东安全数据采集分析平台、风险防范、威胁处置能力。 智能数据采集器，武汉安弘智能装备有限公司。广东安全数据采集分析平台

所以工业大数据本身的特点带来了非常多的挑战。除了数据获取的挑战，随之而来的就是数据分析、应用的挑战。这里边的限制是因果关系，即数据驱动的方法只能告诉我们关联性，而无法不能告诉我们因果性。比如淘宝推荐商品，只知道推荐相关商品，却不关心这个事情的因果——为什么用户是这样的人。但这在工业上是行不通的，尤其是控制方面，因此模型需要长时间的分析和验证。

工业领域存在白盒模型和灰盒模型，白盒模型即工业机理，企业会根据工业机理设计工序、产品结构和工艺，这是第一步。当它们被设计完之后，运行中又会出现大量的不确定性，这些不确定性的消除靠的就是专家、工匠的经验，让整个流程生产变得更加稳定和高效，这是灰盒态。不再对机理和知识本身进行分析和理解的数据模型，是一种黑盒模型。工业大数据和工业智能的本质就是，将这些经验和知识量化学习出来，挖掘心中有口中无的隐性知识，或者尝试通过数据方法把统计关系找到，再交还给工匠分析。工业就是工业，它存在的时间比信息化时间长，积淀比信息化多，而大数据和人工智能技术只是给工业上带来小的变化，尝试帮它去消除不确定性。
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大数据、人工智能在工业中的应用

首先是智能制造。比如某个机床的良品率下降，那么机床可以猜到刀具可能磨损了，主动提出要换刀，或者炉温过热，就自主将温度往下调两度。如果设备可以自主告知、自主变化，而不是按照事先设定的逻辑来操作，这才是智能化。 真正的数字化车间应该是什么样的？分了三个层次：层是大数据集成。以攀钢为例，它做钢轨的问题是产品质量，很多钢轨表面不平整，必须要修正。如果发现表面不平整会怎么办？调整工会猜测原因、调试、再生产，经过很多迭代之后调稳。而大数据能够建立数据集成体系，让决策者看到每个钢轨发生了什么、控制参数是什么、检测参数是什么。这样一个以物料为中心、以工序流程为轴的数据集成体系，能够为调整工提供更多更好的决策信息； 第二层是大数据统计分析。能不能将好的批次的数据和差的批次的数据进行叠加对比，看控制参数的差异？大数据可以猜测造成问题的原因，至少可以排序，让调整工按照排序来做检查和调整； 第三层是机理模型。通过大量的数据和反馈，工业企业可以构建一个相对准确、正向的仿真模型，并在数字孪生体、数字空间进行调试，在工厂里进行测试，这就是数字孪生带来的智能化体系。

工业大数据发展的指导意见，加快数据汇聚

（一）推动工业数据采集。支持工业企业实施设备数字化改造，升级各类信息系统，推动研发、生产、经营、运维等全流程的数据采集。支持重点企业研制工业数控系统，引导工业设备企业开放数据接口，实现数据采集。

（二）加快工业设备互联互通。持续推进工业互联网建设，实现工业设备的全连接。加快推动工业通信协议兼容统一，打破技术壁垒，形成完整贯通的数据链。

（三）推动工业数据高质量汇聚。组织开展工业数据资源调查，引导企业加强数据资源管理，实现数据的可视、可管、可用、可信。整合重点领域统计数据和监测数据，在原材料、装备、消费品、电子信息等行业建设数据库。支持企业建设数据汇聚平台，实现多源异构数据的融合和汇聚。

（四）统筹建设国家工业大数据平台。建设国家工业互联网大数据中心，汇聚工业数据，支撑产业监测分析，赋能企业创新发展，提升行业安全运行水平。建立多级联动的国家工业基础大数据库，研制产业链图谱和供应链地图，服务制造业高质量发展。 工业互联网数据采集工具，武汉安弘智能。

产品质量管理与分析

传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢?如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢？这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。

某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。

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工业大数据主要分为三种类型：

1生产经营相关业务数据

主要产生于企业信息系统内部，包括工业制造类软件、企业资源管理（ERP）、产品生命周期管理（PLM）、供应链管理（SCM）、客户关系管理等。

2设备物联数据

包括操作和运行情况、工况状况、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。

3外部数据

主要是与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据。通过工业大数据全周期的应用，工业企业可以实现机器弹性生产、运营管理优化、生产协同组织与商业模式创新，促进制造业升级和生产业的发展。

当前，我国工业互联网数据资源总量呈爆炸性增长，这为工业互联网发展提供很好依据的同时，也带来了一些挑战。诸如工业数据资源不丰富、工业数据孤岛成为普遍问题、工业数据管理滞后、工业大数据应用不够深入等。为更好释放工业大数据价值、推动工业互联网发展、落地制造企业数智化转型，用友以中台能力助力、并铸就工业大数据应用加速器。

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