無論是歐美老牌國家制造業(yè)的重振，還是中國制造業(yè)的轉型提升，工業(yè)大數據都將發(fā)揮不可替代的作用。

當前，全球主要國家掀起了新一輪以"信息技術與制造業(yè)融合"為共同特征的工業(yè)革命，加速發(fā)展新一代信息技術，并推動其與全球工業(yè)系統(tǒng)的深入融合，以期搶占新一輪產業(yè)競爭的制高點。無論是歐美老牌國家制造業(yè)的重振，還是中國制造業(yè)的轉型提升，工業(yè)大數據都將發(fā)揮不可替代的作用。

何為工業(yè)大數據

工業(yè)大數據是指在工業(yè)領域中，圍繞典型智能制造模式，從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發(fā)、設計、工藝、制造、采購、供應、庫存、發(fā)貨和交付、售后、服務、運維、報廢或回收再制造等整個產品全生命周期各個環(huán)節(jié)所產生的各類數據及相關技術和應用的總稱，工業(yè)大數據以產品數據為核心，極大延展了傳統(tǒng)工業(yè)數據范圍，同時還包括工業(yè)大數據相關技術和應用。

工業(yè)大數據具備雙重數據，即價值屬性和產權屬性。一方面，通過工業(yè)大數據分析等關鍵技術能夠實現設計、工藝、生產、管理、服務等各個環(huán)節(jié)智能化水平的提升，滿足用戶定制化需求，提高生產效率并降低生產成本，為企業(yè)創(chuàng)造可量化的價值;另一方面，這些數據具有明確的權屬關系和資產價值，企業(yè)能夠決定數據的具體使用方式和邊界，數據產權屬性明顯。工業(yè)大數據的價值屬性實質上是基于工業(yè)大數據采集、存儲、分析等關鍵技術，對工業(yè)生產、運維、服務過程中數據實現價值的提升或變現;工業(yè)大數據的產權屬性則偏重于通過管理機制和管理方法幫助工業(yè)企業(yè)明晰數據資產目錄與數據資源分布，確定所有權邊界，為其價值的深入挖掘提供支撐。

工業(yè)大數據產業(yè)現狀

工業(yè)是國民經濟的基礎和支柱，也是一國經濟實力和競爭力的重要標志。

近年來，工業(yè)大數據作為我國"智能制造"和"工業(yè)互聯(lián)網"的關鍵技術支撐以及兩化融合的重要基礎備受關注。黨中央、國務院出臺了一系列"大數據""兩化融合""互聯(lián)網與制造業(yè)融合"等綜合性政策與指示，其中對工業(yè)大數據發(fā)展提出了明確的要求，全面指導我國工業(yè)大數據技術發(fā)展、產業(yè)應用及其標準化進程。

國家工業(yè)大數據相關政策

從供給側看，工業(yè)大數據供給側能力持續(xù)提升，涌現出一批專精特新企業(yè)，成為推動我國工業(yè)大數據發(fā)展的中堅力量。一是由傳統(tǒng)工業(yè)制造企業(yè)數字化、軟件化、平臺化發(fā)展，出現了一批具有較強數據匯聚能力的衍生型企業(yè)，如航天云網、樹根互聯(lián)等;二是軟件企業(yè)向工業(yè)領域滲透，出現的技術型企業(yè)，如昆侖智匯、東方國信等企業(yè)在工業(yè)數據建模、分析處理等領域不斷突破核心技術;三是互聯(lián)網企業(yè)積極進入工業(yè)領域，如阿里推出"ET工業(yè)大腦"等產品和服務，騰訊推出工業(yè)互聯(lián)網"木屋云"平臺。

從需求側看，隨著智能制造、工業(yè)互聯(lián)網等國家戰(zhàn)略的逐一推進，個性化定制、網絡化延伸以及智能化設計、生產、服務等新模式不斷出現，對于工業(yè)大數據技術、產品、平臺的需求不斷增大，為工業(yè)大數據提供了充足的應用場景。

然而，在我國工業(yè)大數據產業(yè)發(fā)展不斷優(yōu)化提升的同事，仍需要清楚認識到我國工業(yè)大數據的仍存在物聯(lián)數據無法獲取、格式不同意，數據產權不清晰、數據壁壘難以打破，全產業(yè)鏈數據應用不足等問題。主要原因在于，第一，在我國國產工業(yè)軟件、高端物聯(lián)設備核心技術供給不足，而國外設備讀寫不開放，數據無法讀取或者格式多樣，無法直接利用;第二，面對體量大、分布廣、結構復雜、類型多樣化的工業(yè)數據，目前工業(yè)行業(yè)整體數據資源管理水平不足，難以管理企業(yè)內部和外部各類數據，更無法充分分析和利用。第三，缺乏可用、好用、可信的工業(yè)大數據平臺，難以充分利用工業(yè)全產業(yè)鏈上下游的數據，以實現人、機、物等各類工業(yè)要素、工業(yè)業(yè)務流程以及產業(yè)鏈上下游企業(yè)間更大范圍的實施鏈接與智能交互，推動工業(yè)生產的資源優(yōu)化、協(xié)同制造和服務延伸。

與智能制造、工業(yè)互聯(lián)網的關系

與智能制造的關系

智能制造是工業(yè)大數據的載體和產生來源，其各環(huán)節(jié)信息化、自動化系統(tǒng)所產生的數據構成了工業(yè)大數據的主題。另一方面，智能制造又是工業(yè)大數據形成的數據產品最終的應用場景和目標。工業(yè)大數據描述了智能制造各生產階段的真實情況，為人類讀懂、分析和優(yōu)化制造提供了寶貴的數據資源，是實現智能制造的智能來源。工業(yè)大數據、人工智能模型和機理模型的結合，可有效提升數據的利用價值，是實現更高階的智能制造的關鍵技術之一。

工業(yè)大數據標準在智能制造標準化體系中的定位

與工業(yè)互聯(lián)網的關系

與智能制造的場景有所區(qū)別，工業(yè)互聯(lián)網更為關注制造業(yè)企業(yè)如何以工業(yè)為本，通過"智能+"打通、整合、協(xié)同產業(yè)鏈，催生個性化定制、網絡化協(xié)同、服務化延伸等新模式，從而提升企業(yè)、整體行業(yè)價值鏈或是區(qū)域產業(yè)集群的效率。與智能制造相似的，工業(yè)互聯(lián)網既是工業(yè)大數據的重要來源，也是工業(yè)大數據重要的應用場景。尤其在工業(yè)互聯(lián)網平臺的建設中，工業(yè)大數據扮演著重要的角色。

在工業(yè)互聯(lián)網平臺功能架構中，工業(yè)大數據技術、工業(yè)大數據系統(tǒng)是工業(yè)互聯(lián)網平臺層的重要核心。一方面，借助工業(yè)大數據處理、預處理、分析等技術，基于工業(yè)大數據系統(tǒng)，平臺層得以實現對邊緣層，IaaS層產生的海量數據進行高質量存儲與管理;另一方面通過工業(yè)大數據建模、分析、可視化等技術，將數據與工業(yè)生產實踐經驗相結合，構建機理模型，支撐應用層各種分析應用的實現。

工業(yè)大數據如何管理

數據質量管理

工業(yè)大數據的質量存在很多問題。一是數據失真和失準。受制于工業(yè)現場的一系列惡劣工況，在工業(yè)OT域，現場物聯(lián)網絡、生產制造裝備、過程控制設備均不同程度地存在數據失真。二是數據一致性差。對于來源于IT域的工業(yè)大數據，由于工業(yè)企業(yè)現有的信息化系統(tǒng)均不同程度的存在"系統(tǒng)林立"的問題，難以在數據生產過程中采用有效的控制手段來保障各個工業(yè)IT系統(tǒng)所產生的數據的一致性。三是對歷史數據缺乏"再生"機制。工業(yè)歷史數據的"再生"將有助于提升工業(yè)全生命周期管理能力。四是缺乏標準化的數據質量管理框架。在不同的業(yè)務場景中，各種結構化和非結構化數據集被多個使用者共享和使用。五是數據質量補償手段尚未得到廣泛應用。

工業(yè)大數據的質量管理需要工業(yè)企業(yè)建立完善的工業(yè)大數據質量管理組織架構，明確數據權屬、管理者、使用者;面對不同的工業(yè)大數據質量問題，制定質量為的定義、等級、處理及復盤機制，制定規(guī)范的數據質量改善流程，形成面向多樣化的工業(yè)大數據應用場景的數據質量管理閉環(huán)。

數據安全管理

大數據技術應用于工業(yè)領域給企業(yè)帶來巨大的效益，然而工業(yè)大數據對工業(yè)企業(yè)來說既是機遇也是挑戰(zhàn)，在給企業(yè)帶來巨大經濟利益的同事，其本身所存在的安全問題也讓企業(yè)面臨著巨大的風險。一方面，由于工業(yè)控制系統(tǒng)的協(xié)議多采用明文形式、工業(yè)環(huán)境多采用通用操作系統(tǒng)且不及時更新、從業(yè)人員的網絡安全意識不高，再加上工業(yè)數據的來源多樣，其有不同的格式和標準，使其存在諸多可以被利用的漏洞。另一方面，在工業(yè)應用環(huán)境中，對數據安全有著更高的要求，任何信息安全事件的發(fā)生都有可能威脅工業(yè)生產運行安全、人員生命安全甚至國家安全等。因而，研究工業(yè)大數據安全管理，加強對工業(yè)企業(yè)的安全保護變得尤為重要。

工業(yè)大數據安全是跨多工業(yè)領域與學科的綜合性問題，需要結合法律法規(guī)、行業(yè)特點、工業(yè)技術等多維度進行研究?？紤]到工業(yè)大數據平臺所承載的工業(yè)數據的巨大價值，因此將整個工業(yè)大數據安全技術體系分為工業(yè)大數據接入安全、工業(yè)大數據平臺安全、工業(yè)大數據應用安全三個層次。其中工業(yè)大數據接入安全為工業(yè)現場數據的采集、傳輸、轉換流程提供安全保障機制;工業(yè)大數據平臺安全為工業(yè)數據存儲、計算提供安全保障基礎;工業(yè)大數據應用安全為上層應用的接入、數據訪問等提供強力的安全管控。

工業(yè)大數據應用安全應從幾方面考慮：支持應用訪問簽名機制，確保只有授權的應用才能提交數據訪問請求;支持應用數據按需訪問，避免數據訪問范圍的擴大化;支持應用行為實時監(jiān)控，實時攔截應用中包含的攻擊行為，包括數據訪問范圍、頻率、SQL語句合法性等;建立完整的應用流程管理機制，包括應用的提交、執(zhí)行、狀態(tài)監(jiān)控、結果審計等，確保每個應用的審批、控制于追責有效結合，避免高權限人員的惡意操縱或誤操作行為;構建完備的應用測試環(huán)境及測試規(guī)范，確保只有符合安全策略的應用可以審批執(zhí)行。

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