1關注＃1 －工業(yè)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)來源
工業(yè)大數(shù)據(jù)的主要來源有兩個，第一類數(shù)據(jù)來源與智能設備。普適計算有很大的空間，現(xiàn)代工人可以帶一個普適感應器等設備來參加生產(chǎn)和管理。所以工業(yè)數(shù)據(jù)源是280億左右大量設備之間的關聯(lián)，這個是我們未來需要去采納的數(shù)據(jù)源之一。
第二個數(shù)據(jù)來源于人類軌跡產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，包括在現(xiàn)代工業(yè)制造鏈中，從采購，生產(chǎn)，物流與銷售市場的內(nèi)部流程以及外部互聯(lián)網(wǎng)訊息等，都是此類大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)場。通過行為軌跡數(shù)據(jù)與設備數(shù)據(jù)的結合，大數(shù)據(jù)可以幫助我們實現(xiàn)客戶的分析和挖掘，它的應用場景包括了實時核心，交易，服務，后臺服務等。
2關注＃2 －數(shù)據(jù)的關系
數(shù)據(jù)必須要放到相應的環(huán)境中一起分析，這樣才能了解數(shù)據(jù)之間的關系，可以分析出問題的根本原因（root cause）。譬如，每一款新機型在交付給航空公司之前都會接受一系列殘酷的飛行測試。極端天氣測試就是多項嚴酷的測試之一。該測試的目的是為了確保飛機的發(fā)動機、材料和控制系統(tǒng)能在極端天氣條件下正常運行。
問題的處理關鍵在于找到產(chǎn)生問題的根源，而以知錯誤的消除，關鍵在于解決方案的可靠有效。一旦找到并確定了根本原因，同時產(chǎn)生了可接受的應急措施，就可把問題當成一個已知錯誤來處理。問題調(diào)查的過程一定需要收集所有可用，與事件相關的信息來確定并消除引起事件和問題的根本原因。數(shù)據(jù)采集與分析必須要事件／問題發(fā)生的環(huán)境數(shù)據(jù)結合。
3關注＃3 －數(shù)據(jù)的收益
對于數(shù)字化轉型的其他方面而言，大數(shù)據(jù)不僅要關注實際數(shù)據(jù)量的多少，而最重要的是關注在大數(shù)據(jù)的處理方法在特定的場合的應用，讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生巨大的創(chuàng)新價值。如果離開了收益考慮或投資回報的設計，一味尋求大數(shù)據(jù)既無法落地也無法為企業(yè)創(chuàng)造價值。
工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的定義
生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)（MES）與飛機發(fā)動機健康管理系統(tǒng)如出一轍。我們可以從工廠的生產(chǎn)中，實時采集到海量的流程，變量，測量結果等數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)來源的原因都是因為在制造環(huán)境中，設備或資產(chǎn)連接后所產(chǎn)生的現(xiàn)象。然而基于大量數(shù)據(jù)集而生成的報表，或是基礎統(tǒng)計的分析并不足以稱之為制造業(yè)的大數(shù)據(jù)分析。
所以如果制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析不僅僅意味著數(shù)據(jù)的量，作為一個行業(yè)，我們應該如何定義制造業(yè)的大數(shù)據(jù)分析？“大數(shù)據(jù)不僅僅是大量的數(shù)據(jù)”這句話里面包含了多重涵義。
當代大數(shù)據(jù)處理技術的價值在于技術進步，同時也是因為技術進步，使大數(shù)據(jù)成為商業(yè)中有價值的核心驅動因素。作為智能制造的三駕馬車之一，工業(yè)大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)被多數(shù)的制造企業(yè)所認知并接受。許多制造業(yè)企業(yè)認為自己在生產(chǎn)運營方面也累積了大量的數(shù)據(jù)，是時候可以用到大數(shù)據(jù)了。
數(shù)據(jù)類型的多樣性
大數(shù)據(jù)不僅僅是大量的數(shù)據(jù)的堆積。大數(shù)據(jù)的重要屬性之一，便是，人們設法收集，并弄清楚，不斷變化的數(shù)據(jù)類型。如果只是大量采集同一類型的數(shù)據(jù)的話，再大的數(shù)據(jù)量都不能稱之為大數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)必須包括高度可變性和種類多樣性。制造工廠中存在無數(shù)的大數(shù)據(jù)應用，但并不包括簡單地分類和展示一連串的流程測量結果，這些工作基本的統(tǒng)計展現(xiàn)就可以完成。一些大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)湖的構成部分數(shù)據(jù)類型也是文本信息、圖像數(shù)據(jù)、地理或地質(zhì)信息和非結構信息，例如，通過社交媒體或其他協(xié)作平臺獲得的數(shù)據(jù)類型。
制造業(yè)信息結構概括起來分為兩層，一個是管理層，一個是自動化層。從經(jīng)營管理，生產(chǎn)執(zhí)行與控制三個緯度來實現(xiàn)決策支持、管理、生產(chǎn)執(zhí)行、過程控制以及設備的連接與傳感。制造業(yè)中大數(shù)據(jù)分析是指利用通用的數(shù)據(jù)模型，將管理層與自動化層的結構性系統(tǒng)數(shù)據(jù)與非結構性數(shù)據(jù)結合，進而通過先進的分析工具發(fā)現(xiàn)新的洞見。
大數(shù)據(jù)分析對生產(chǎn)的意義
制造業(yè)的創(chuàng)新的核心就是要依托大量的前沿科技。先進的技術是創(chuàng)新的手段。在新技術的支持下，可以通過一體化的制造運作管理系統(tǒng)MOM將企業(yè)管理應用系統(tǒng)，例如ERP，MES等系統(tǒng)與工業(yè)自動化的相關系統(tǒng)整合為一體。
從兩化融合的角度來看，信息系統(tǒng)供應商要從企業(yè)的主信息系統(tǒng)提供商定位來做好規(guī)劃、標準、功能設計、實施策略的統(tǒng)一性工作。協(xié)助企業(yè)做好風險控制，降低投資，降低操作維護成本，實現(xiàn)企業(yè)信息系統(tǒng)全集成。
