【2017年第4期】工业大数据技术与架构
鄭樹(shù)泉,1,3,?覃海煥,2,3,?王倩,1,3
1. 上海計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)開(kāi)發(fā)中心，上海 201112?
2. 上海電機(jī)學(xué)院電子信息學(xué)院，上海 201306
3. 上海產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院工程大數(shù)據(jù)服務(wù)創(chuàng)新中心，上海 201206
摘要：工業(yè)大數(shù)據(jù)是工業(yè)企業(yè)的重要資產(chǎn)，是企業(yè)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)的核心要素。分析了工業(yè)大數(shù)據(jù)的主要來(lái)源及其特點(diǎn)，給出了一種工業(yè)大數(shù)據(jù)參考架構(gòu)，從生命周期與價(jià)值流、企業(yè)縱向?qū)雍虸T價(jià)值鏈3個(gè)維度，討論了企業(yè)實(shí)現(xiàn)基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值創(chuàng)新和企業(yè)轉(zhuǎn)型的典型應(yīng)用與業(yè)務(wù)價(jià)值創(chuàng)新、企業(yè)各層所需部署的信息（物理）系統(tǒng)以及指導(dǎo)工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用落地的業(yè)務(wù)架構(gòu)、信息系統(tǒng)架構(gòu)和信息技術(shù)架構(gòu)，最后分析了一種工業(yè)大數(shù)據(jù)典型應(yīng)用案例的架構(gòu)與技術(shù)，驗(yàn)證了所提架構(gòu)的有效性。
關(guān)鍵詞：工業(yè)大數(shù)據(jù) ; 架構(gòu) ; 智能制造 ; 工業(yè)云 ; 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)
中圖分類(lèi)號(hào)：TP399 ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A
doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2017043
Industrial big data technologies and architecture
ZHENG Shuquan,1,3, QIN Haihuan,2,3, WANG Qian,1,3
Abstract:Industrial big data is an important asset of industrial enterprises.It is a crucial factor for an industrial enterprise to realize transformation and upgrading.The main sources and characteristics of industrial big data were analyzed,and reference architecture of industrial big data with three dimensions was proposed.Three aspects of the realization of business innovation and transformation of industrial enterprise based on industrial big data respectively were discussed,which included the typical application and business innovation of enterprise,cyber (physical) systems deployed at all levels of the enterprise,and the business architecture,information systems architecture and IT architecture that guide the implementation of application of industrial big data.Finally,the architecture and technology of a typical application of industrial big data were analyzed,which verified the validity of the proposed architecture.
Key words: industrial big data, architecture, intelligent manufacture, industrial cloud, industrial internet
論文引用格式：鄭樹(shù)泉, 覃海煥, 王倩. 工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)與架構(gòu)[J]. 大數(shù)據(jù), 2017, 3(4): 67-80.
ZHENG S Q, QIN H H, WANG Q. Industrial big data technologies and architecture[J]. Big Data Research, 2017, 3(4): 67-80.
1 引言
伴隨著全球化加劇帶來(lái)的生產(chǎn)力扁平化競(jìng)爭(zhēng)，老齡化帶來(lái)的工作人口下降和勞動(dòng)力成本上升，自然環(huán)境的不斷惡化和自然資源的不斷減少以及更加多元化的用戶(hù)需求，工業(yè)企業(yè)面臨巨大的產(chǎn)業(yè)升級(jí)壓力，如何向更高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率、更快市場(chǎng)響應(yīng)速度、更具綠色環(huán)保的方向演進(jìn)，是擺在每個(gè)工業(yè)企業(yè)面前的挑戰(zhàn)。與此同時(shí)，自動(dòng)化和信息化技術(shù)近年來(lái)得到了長(zhǎng)足的發(fā)展，特別是信息技術(shù)隨著消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展迅速進(jìn)步，在全面改造第三產(chǎn)業(yè)的同時(shí)，也進(jìn)一步與自動(dòng)化技術(shù)產(chǎn)生融合而進(jìn)入工業(yè)，為傳統(tǒng)制造業(yè)的升級(jí)創(chuàng)造了技術(shù)基礎(chǔ)。新工業(yè)革命以信息物理系統(tǒng)為載體，以創(chuàng)新商業(yè)模式為引領(lǐng)，以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化為特征，其核心是將以云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)為代表的新一代信息技術(shù)與現(xiàn)代制造業(yè)、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)深度融合，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。
工業(yè)企業(yè)多年來(lái)（特別是在生產(chǎn)數(shù)據(jù)自動(dòng)采集之后）累積的大量工業(yè)數(shù)據(jù)業(yè)已成為企業(yè)的重要資產(chǎn)，為企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供核心動(dòng)力，然而，其應(yīng)用也帶來(lái)了廣泛的挑戰(zhàn)。從業(yè)務(wù)方面來(lái)看，工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用還處于發(fā)展初期，具有廣泛示范作用的成功案例還不多。企業(yè)面對(duì)的一個(gè)挑戰(zhàn)是如何著手及推動(dòng)工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)和實(shí)施，以保證所構(gòu)建的系統(tǒng)在投產(chǎn)后能產(chǎn)生預(yù)期的作用，能收回期待的投資回報(bào)。若沒(méi)有架構(gòu)作為基礎(chǔ)，將很難有效地應(yīng)對(duì)這些技術(shù)和業(yè)務(wù)上的挑戰(zhàn)。要解決不同行業(yè)之間系統(tǒng)的互操作性問(wèn)題，不同產(chǎn)業(yè)之間就必須對(duì)系統(tǒng)的整體架構(gòu)達(dá)成共識(shí)。一個(gè)通用的參考架構(gòu)不僅能夠?yàn)榻鉀Q不同產(chǎn)業(yè)共有的挑戰(zhàn)提供共同的基礎(chǔ)，還能夠在跨產(chǎn)業(yè)的生態(tài)系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的共享，采用可重用的技術(shù)和系統(tǒng)構(gòu)建模塊。一個(gè)廣闊跨產(chǎn)業(yè)的生態(tài)系統(tǒng)，將刺激更多的技術(shù)創(chuàng)新，降低技術(shù)成本，加快工業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的實(shí)施。
當(dāng)前，工業(yè)領(lǐng)域主流的架構(gòu)主要是從智能制造的視角進(jìn)行設(shè)計(jì)，包括德國(guó)的工業(yè)4.0參考架構(gòu)、美國(guó)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)參考架構(gòu)、中國(guó)的智能制造系統(tǒng)架構(gòu)、日本的工業(yè)價(jià)值鏈參考框架等，其中，德國(guó)的工業(yè)4.0參考架構(gòu)結(jié)合自身在工業(yè)裝備和生產(chǎn)線(xiàn)自動(dòng)化方面的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，從信息技術(shù)、生命周期和價(jià)值流、企業(yè)縱向?qū)?個(gè)維度展示了工業(yè)4.0架構(gòu)和工業(yè)4.0組件模型，它更多關(guān)注的是智能工廠以及智能制造本身；美國(guó)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)參考架構(gòu)則從虛擬經(jīng)濟(jì)和科技領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)出發(fā)，提出了針對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的具有跨行業(yè)適用性的參考架構(gòu)，更注重工業(yè)領(lǐng)域的服務(wù)；中國(guó)的智能制造系統(tǒng)架構(gòu)[1]依托制造大國(guó)的優(yōu)勢(shì)，從生命周期、系統(tǒng)層級(jí)和智能功能3個(gè)維度構(gòu)建；日本的工業(yè)價(jià)值鏈參考框架通過(guò)多個(gè)智能制造單元的組合形成通用功能塊，展現(xiàn)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈和工程鏈。這類(lèi)架構(gòu)提供了與智能制造相關(guān)的技術(shù)系統(tǒng)的構(gòu)建、開(kāi)發(fā)、集成和運(yùn)行的一個(gè)框架，構(gòu)建了軟件的應(yīng)用程序和服務(wù)架構(gòu)，但這些工作并未關(guān)注如何利用累積的工業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造和企業(yè)轉(zhuǎn)型。因此，需要針對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，從基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值創(chuàng)新創(chuàng)造的視角開(kāi)發(fā)一種工業(yè)大數(shù)據(jù)參考架構(gòu)。參考文獻(xiàn)[2]介紹了工業(yè)大數(shù)據(jù)的主體來(lái)源及主要特點(diǎn)，并分析了工業(yè)大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題，但并未給出這些問(wèn)題的解決方案，也未將其與參考架構(gòu)相關(guān)聯(lián)。
為解決上述問(wèn)題，本文提出了一種工業(yè)大數(shù)據(jù)參考架構(gòu)，為跨產(chǎn)業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供了一個(gè)具有通用性和一致性的架構(gòu)模板和方法論。該架構(gòu)包含3個(gè)維度：生命周期與價(jià)值流、企業(yè)縱向?qū)雍虸T價(jià)值鏈。其中，生命周期與價(jià)值流維度分為3個(gè)階段：研發(fā)與設(shè)計(jì)、生產(chǎn)與供應(yīng)鏈管理及運(yùn)維與服務(wù)，分別討論各階段的數(shù)據(jù)類(lèi)型、應(yīng)用及價(jià)值創(chuàng)新；企業(yè)縱向?qū)訌南轮辽习畔⑽锢硐到y(tǒng)（cyber physics system， CPS）、企業(yè)管理信息系統(tǒng)（management information system，MIS）和互聯(lián)平臺(tái)系統(tǒng)（互聯(lián)網(wǎng)+），分別討論企業(yè)各層為實(shí)現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用及工業(yè)轉(zhuǎn)型所需進(jìn)行的工作；IT價(jià)值鏈討論指導(dǎo)工業(yè)大數(shù)據(jù)落地的業(yè)務(wù)架構(gòu)、信息系統(tǒng)架構(gòu)和信息技術(shù)架構(gòu)，且在信息技術(shù)架構(gòu)中，針對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)及工業(yè)企業(yè)的特點(diǎn)對(duì)實(shí)現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用所需的技術(shù)組件進(jìn)行了討論。
2 工業(yè)大數(shù)據(jù)的定義、主要特征及價(jià)值
2.1 工業(yè)大數(shù)據(jù)定義
工業(yè)大數(shù)據(jù)是指在工業(yè)領(lǐng)域中，圍繞典型智能制造模式，從客戶(hù)需求到銷(xiāo)售、訂單、計(jì)劃、研發(fā)、設(shè)計(jì)、工藝、制造、采購(gòu)、供應(yīng)、庫(kù)存、發(fā)貨和交付、售后服務(wù)、運(yùn)維、報(bào)廢或回收再制造等整個(gè)產(chǎn)品全生命周期各個(gè)環(huán)節(jié)產(chǎn)生的各類(lèi)數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)和應(yīng)用的總稱(chēng)。其以產(chǎn)品數(shù)據(jù)為核心，極大延展了傳統(tǒng)工業(yè)數(shù)據(jù)的范圍，同時(shí)還包括工業(yè)大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)和應(yīng)用。
工業(yè)大數(shù)據(jù)的主要來(lái)源有如下3類(lèi)。
（1）生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)
生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)主要來(lái)自于傳統(tǒng)企業(yè)信息化范圍，存儲(chǔ)在企業(yè)信息系統(tǒng)內(nèi)部，包括傳統(tǒng)工業(yè)設(shè)計(jì)和制造類(lèi)軟件、企業(yè)資源計(jì)劃（enterprise resource planning，ERP）、產(chǎn)品生命周期管理（product lifecycle management， PLM）、供應(yīng)鏈管理（supply chain management，SCM）、客戶(hù)關(guān)系管理（customer relationship management， CRM）和環(huán)境管理系統(tǒng)（environmental management system，EMS）等。這些企業(yè)信息系統(tǒng)已累積了大量的產(chǎn)品研發(fā)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)性數(shù)據(jù)、經(jīng)營(yíng)性數(shù)據(jù)、客戶(hù)信息數(shù)據(jù)、物流供應(yīng)數(shù)據(jù)及環(huán)境數(shù)據(jù)。此類(lèi)數(shù)據(jù)是工業(yè)領(lǐng)域傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)應(yīng)用環(huán)境下正在逐步擴(kuò)大范圍。
（2）設(shè)備物聯(lián)數(shù)據(jù)
設(shè)備物聯(lián)數(shù)據(jù)主要指工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備和目標(biāo)產(chǎn)品在物聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行模式下，實(shí)時(shí)產(chǎn)生收集的涵蓋操作和運(yùn)行情況、工況狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)等體現(xiàn)設(shè)備和產(chǎn)品運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)據(jù)。此類(lèi)數(shù)據(jù)是工業(yè)大數(shù)據(jù)新的、增長(zhǎng)最快的來(lái)源。狹義的工業(yè)大數(shù)據(jù)即指該類(lèi)數(shù)據(jù)，即工業(yè)設(shè)備和產(chǎn)品快速產(chǎn)生且存在時(shí)間序列差異的大量數(shù)據(jù)。
（3）外部數(shù)據(jù)
外部數(shù)據(jù)指與工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)和產(chǎn)品相關(guān)的企業(yè)外部互聯(lián)網(wǎng)來(lái)源數(shù)據(jù)，例如，評(píng)價(jià)企業(yè)環(huán)境績(jī)效的環(huán)境法規(guī)、預(yù)測(cè)產(chǎn)品市場(chǎng)的宏觀社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等。
工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)是使工業(yè)大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的價(jià)值得以挖掘和展現(xiàn)的一系列技術(shù)與方法，包括數(shù)據(jù)規(guī)劃、采集、預(yù)處理、存儲(chǔ)、分析挖掘、可視化和智能控制等。工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用則是對(duì)特定的工業(yè)大數(shù)據(jù)集，集成應(yīng)用工業(yè)大數(shù)據(jù)系列技術(shù)與方法，獲得有價(jià)值信息的過(guò)程。工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)的研究與突破，其本質(zhì)目標(biāo)就是從復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)新的模式與知識(shí)，挖掘得到有價(jià)值的新信息，從而促進(jìn)制造型企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新，提升經(jīng)營(yíng)水平和生產(chǎn)運(yùn)作效率以及拓展新型商業(yè)模式。
2.2 工業(yè)大數(shù)據(jù)特征
工業(yè)大數(shù)據(jù)除具有一般大數(shù)據(jù)的特征（數(shù)據(jù)容量大、多樣、快速和價(jià)值密度低）外，還具有時(shí)序性、強(qiáng)關(guān)聯(lián)性、準(zhǔn)確性、閉環(huán)性等特征。
● 數(shù)據(jù)容量大（volume）：數(shù)據(jù)的大小決定所考慮的數(shù)據(jù)的價(jià)值和潛在的信息。工業(yè)數(shù)據(jù)體量比較大，大量機(jī)器設(shè)備的高頻數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)持續(xù)涌入，大型工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)集將達(dá)到PB級(jí)甚至EB級(jí)別。
● 多樣（variety）：指數(shù)據(jù)類(lèi)型的多樣性和來(lái)源廣泛。工業(yè)數(shù)據(jù)分布廣泛，分布于機(jī)器設(shè)備、工業(yè)產(chǎn)品、管理系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)等各個(gè)環(huán)節(jié)，并且結(jié)構(gòu)復(fù)雜，既有結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的傳感數(shù)據(jù)，也有非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
● 快速（velocity）：指獲得和處理數(shù)據(jù)的速度。工業(yè)數(shù)據(jù)處理速度需求多樣，生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)級(jí)要求分析時(shí)限達(dá)到毫秒級(jí)，管理與決策應(yīng)用需要支持交互式或批量數(shù)據(jù)分析。
● 價(jià)值密度低（value）：工業(yè)大數(shù)據(jù)更強(qiáng)調(diào)用戶(hù)價(jià)值驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)本身的可用性，包括：提升創(chuàng)新能力和生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效率及促進(jìn)個(gè)性化定制、服務(wù)化轉(zhuǎn)型等智能制造新模式變革。
● 時(shí)序性（sequence）：工業(yè)大數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的時(shí)序性，如訂單、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)等。
● 強(qiáng)關(guān)聯(lián)性（strong-relevance）：一方面，產(chǎn)品生命周期同一階段的數(shù)據(jù)具有強(qiáng)關(guān)聯(lián)性，如產(chǎn)品零部件組成、工況、設(shè)備狀態(tài)、維修情況、零部件補(bǔ)充采購(gòu)等；另一方面，產(chǎn)品生命周期的研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、服務(wù)等不同環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)之間需要進(jìn)行關(guān)聯(lián)。
● 準(zhǔn)確性（accuracy）：主要指數(shù)據(jù)的真實(shí)性、完整性和可靠性，更加關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量以及處理、分析技術(shù)和方法的可靠性。對(duì)數(shù)據(jù)分析的置信度要求較高，僅依靠統(tǒng)計(jì)相關(guān)性分析不足以支撐故障診斷、預(yù)測(cè)預(yù)警等工業(yè)應(yīng)用，需要將物理模型與數(shù)據(jù)模型結(jié)合，挖掘因果關(guān)系。
● 閉環(huán)性（closed-loop）：包括產(chǎn)品全生命周期橫向過(guò)程中數(shù)據(jù)鏈條的封閉和關(guān)聯(lián)以及智能制造縱向數(shù)據(jù)采集和處理過(guò)程中，需要支撐狀態(tài)感知、分析、反饋、控制等閉環(huán)場(chǎng)景下的動(dòng)態(tài)持續(xù)調(diào)整和優(yōu)化。
由于以上特征，工業(yè)大數(shù)據(jù)作為大數(shù)據(jù)的一個(gè)應(yīng)用行業(yè)，在具有廣闊應(yīng)用前景的同時(shí)，對(duì)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理技術(shù)與數(shù)據(jù)分析技術(shù)也提出了很大的挑戰(zhàn)。
2.3 工業(yè)大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略?xún)r(jià)值
大數(shù)據(jù)是制造業(yè)提高核心能力、整合產(chǎn)業(yè)鏈和實(shí)現(xiàn)從要素驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型的有力手段。對(duì)一個(gè)制造型企業(yè)來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)不僅可以用來(lái)提升企業(yè)的運(yùn)行效率，更重要的是通過(guò)大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)提供的能力來(lái)改變商業(yè)流程及商業(yè)模式。從企業(yè)戰(zhàn)略管理的視角，可看出大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)與企業(yè)戰(zhàn)略之間的3種主要關(guān)系。
● 大數(shù)據(jù)與戰(zhàn)略核心能力：大數(shù)據(jù)可以用于提升企業(yè)的運(yùn)行效率。
● 大數(shù)據(jù)與價(jià)值鏈：大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)可以幫助企業(yè)扁平化運(yùn)行，加快信息在產(chǎn)品生產(chǎn)制造過(guò)程中的流動(dòng)。
● 大數(shù)據(jù)與制造模式：大數(shù)據(jù)可用于幫助制造模式的改變，形成新的商業(yè)模式。其中比較典型的智能制造模式有自動(dòng)化生產(chǎn)、個(gè)性化制造、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)調(diào)及服務(wù)化轉(zhuǎn)型等。
3 工業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)
本文提出的工業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)包含3個(gè)維度：生命周期與價(jià)值流、企業(yè)縱向?qū)雍虸T價(jià)值鏈，如圖1所示。在生命周期與價(jià)值流層，按照工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域，又可分成產(chǎn)品生產(chǎn)階段開(kāi)始前的產(chǎn)品研發(fā)與設(shè)計(jì)、產(chǎn)品交付前的生產(chǎn)與供應(yīng)鏈管理及產(chǎn)品交付后的運(yùn)維與服務(wù)管理3個(gè)領(lǐng)域。在企業(yè)縱向?qū)?#xff0c;按照數(shù)據(jù)采集方式與應(yīng)用層級(jí)又可分成信息物理系統(tǒng)層、企業(yè)管理信息系統(tǒng)層及平臺(tái)互聯(lián)系統(tǒng)層。在IT價(jià)值鏈層，又可分成業(yè)務(wù)架構(gòu)、信息系統(tǒng)架構(gòu)及IT技術(shù)架構(gòu)3個(gè)層次，其中信息系統(tǒng)架構(gòu)又可分為應(yīng)用架構(gòu)及信息架構(gòu)。
圖1 ?工業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)
3.1 生命周期與價(jià)值流維度
工業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)中的生命周期與價(jià)值流維度涵蓋了整個(gè)產(chǎn)品生命周期的各階段，即研發(fā)與設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、物流、銷(xiāo)售、運(yùn)維與服務(wù)5個(gè)階段，其中，生產(chǎn)、物流和銷(xiāo)售可進(jìn)一步歸類(lèi)于生產(chǎn)與供應(yīng)鏈領(lǐng)域，則生命周期與價(jià)值流維度包含了3個(gè)領(lǐng)域：研發(fā)與設(shè)計(jì)、生產(chǎn)與供應(yīng)鏈及運(yùn)維與服務(wù)3個(gè)領(lǐng)域，各領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景如圖2所示。下面分別討論這3個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)類(lèi)型、應(yīng)用及價(jià)值創(chuàng)新。
圖2 ?工業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)產(chǎn)品價(jià)值鏈與應(yīng)用場(chǎng)景
（1）研發(fā)與設(shè)計(jì)領(lǐng)域
研發(fā)數(shù)據(jù)通過(guò)研發(fā)人員在研發(fā)設(shè)計(jì)過(guò)程中不斷積累而成，其來(lái)源于產(chǎn)品生命周期各個(gè)環(huán)節(jié)，包括：用戶(hù)需求大數(shù)據(jù)、研發(fā)知識(shí)大數(shù)據(jù)、產(chǎn)品重用大數(shù)據(jù)、研發(fā)協(xié)同大數(shù)據(jù)等，具有跨產(chǎn)品和跨行業(yè)、種類(lèi)繁多的特性。在此領(lǐng)域，可通過(guò)充分利用工業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)的典型應(yīng)用及創(chuàng)新如下。
● 實(shí)現(xiàn)客戶(hù)參與的個(gè)性化產(chǎn)品定制設(shè)計(jì)。企業(yè)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)能夠收集用戶(hù)的個(gè)性化產(chǎn)品需求、產(chǎn)品的客戶(hù)交互和交易數(shù)據(jù)。挖掘和分析這些客戶(hù)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，能幫助客戶(hù)參與產(chǎn)品的需求分析和產(chǎn)品設(shè)計(jì)等活動(dòng)中，實(shí)現(xiàn)定制化設(shè)計(jì)，再依托柔性化的生產(chǎn)流程，就能為用戶(hù)生產(chǎn)出量身定做的產(chǎn)品。
● 實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的模擬仿真設(shè)計(jì)。傳統(tǒng)生產(chǎn)企業(yè)在測(cè)試、驗(yàn)證環(huán)節(jié)需要生產(chǎn)出實(shí)物來(lái)評(píng)測(cè)其性能等指標(biāo)，成本隨測(cè)試次數(shù)的增加而不斷提升。利用虛擬仿真技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)原有研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)過(guò)程的模擬、分析、評(píng)估、驗(yàn)證和優(yōu)化，從而減少工程更改量，優(yōu)化生產(chǎn)工藝，降低成本和能耗。
● 實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的個(gè)性化定制設(shè)計(jì)自動(dòng)化。傳統(tǒng)企業(yè)產(chǎn)品種類(lèi)、式樣不多，可采用手工設(shè)計(jì)產(chǎn)品模型、生產(chǎn)樣品，再進(jìn)行量產(chǎn)的生產(chǎn)模式，但面對(duì)個(gè)性化、小批量生產(chǎn)的要求，傳統(tǒng)模式將導(dǎo)致產(chǎn)品生產(chǎn)周期過(guò)長(zhǎng)、成本過(guò)高。通過(guò)積累大量的產(chǎn)品設(shè)計(jì)模型數(shù)據(jù)，分析設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)及其他輔助設(shè)計(jì)工具可實(shí)現(xiàn)個(gè)性化定制設(shè)計(jì)及模型生成的自動(dòng)化。
● 促進(jìn)研發(fā)資源集成共享和創(chuàng)新協(xié)同設(shè)計(jì)。企業(yè)通過(guò)建設(shè)和完善研發(fā)設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)，促進(jìn)數(shù)字化圖紙、標(biāo)準(zhǔn)零部件庫(kù)等設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)部以及供應(yīng)鏈上下游企業(yè)間的資源共享和創(chuàng)新協(xié)同，提升企業(yè)跨區(qū)域研發(fā)資源統(tǒng)籌管理和產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同設(shè)計(jì)能力。提升企業(yè)管理利用全球研發(fā)資源能力，優(yōu)化重組研發(fā)流程，提高研發(fā)效率。
● 培育研發(fā)新模式。基于設(shè)計(jì)資源的社會(huì)化共享和參與，企業(yè)能夠立足自身研發(fā)需求開(kāi)展眾創(chuàng)、眾包等研發(fā)新模式，提升企業(yè)利用社會(huì)化創(chuàng)新和資金資源能力。
（2）生產(chǎn)與供應(yīng)鏈領(lǐng)域
生產(chǎn)大數(shù)據(jù)不僅包括產(chǎn)品生產(chǎn)制造過(guò)程中采集的產(chǎn)品生產(chǎn)信息、訂單信息、設(shè)備信息、控制信息、物料信息、人員工作排程，還包括企業(yè)內(nèi)部管理信息流、資金流、產(chǎn)品生產(chǎn)上下游的供應(yīng)商及客戶(hù)管理等相關(guān)輔助生產(chǎn)管理的信息，生產(chǎn)數(shù)據(jù)的采集依托于企業(yè)已有資源管理、制造執(zhí)行、工控管理、供應(yīng)鏈管理、供應(yīng)商管理、客戶(hù)管理、商務(wù)管理等信息系統(tǒng)。這些數(shù)據(jù)具有時(shí)序性和強(qiáng)關(guān)聯(lián)性。在此領(lǐng)域，可通過(guò)充分利用工業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)的典型應(yīng)用及創(chuàng)新如下。
● 實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程實(shí)時(shí)監(jiān)控與管理及生產(chǎn)設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)，提升生產(chǎn)過(guò)程及設(shè)備管理水平，優(yōu)化生產(chǎn)流程，并提升產(chǎn)品質(zhì)量?，F(xiàn)代化工業(yè)制造生產(chǎn)線(xiàn)安裝有數(shù)以千計(jì)的小型傳感器，探測(cè)生產(chǎn)設(shè)備的工作狀態(tài)，如溫度、壓力、熱能、振動(dòng)和噪聲等，利用這些數(shù)據(jù)可實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程實(shí)時(shí)監(jiān)控、設(shè)備故障診斷與預(yù)測(cè)、能耗分析、質(zhì)量事故分析等。此外，還可將生產(chǎn)制造各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)整合集聚，對(duì)生產(chǎn)過(guò)程建立虛擬模型，仿真并優(yōu)化生產(chǎn)流程。
● 實(shí)現(xiàn)個(gè)性化定制規(guī)模生產(chǎn)，推動(dòng)現(xiàn)代化生產(chǎn)體系的建立。通過(guò)產(chǎn)品全生命周期內(nèi)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的自動(dòng)化及對(duì)制造生產(chǎn)全過(guò)程的自動(dòng)化控制和智能化控制，將促進(jìn)信息共享、系統(tǒng)整合和業(yè)務(wù)協(xié)同，提高精準(zhǔn)制造、高端制造、敏捷制造的能力，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化定制規(guī)模生產(chǎn)，加速智能車(chē)間、智能工廠等現(xiàn)代化生產(chǎn)體系建立，實(shí)現(xiàn)智能生產(chǎn)。
● 實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造及制造業(yè)共享經(jīng)濟(jì)。通過(guò)“互聯(lián)網(wǎng)+”，進(jìn)行生產(chǎn)資源在企業(yè)內(nèi)或企業(yè)間的整合優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部的縱向協(xié)同制造或企業(yè)間的橫向協(xié)同制造。通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)+共享經(jīng)濟(jì)，進(jìn)行創(chuàng)新資源、生產(chǎn)能力、庫(kù)存等生產(chǎn)資源的共享，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)共享經(jīng)濟(jì)。
● 優(yōu)化工業(yè)供應(yīng)鏈。射頻識(shí)別（radio frequency identification，RFID）等電子標(biāo)識(shí)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能幫助工業(yè)企業(yè)獲得完整的產(chǎn)品供應(yīng)鏈的大數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將帶來(lái)倉(cāng)儲(chǔ)、配送、銷(xiāo)售效率的大幅提升和成本的大幅下降。跟蹤產(chǎn)品庫(kù)存和銷(xiāo)售價(jià)格，而且準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)全球不同區(qū)域的需求，從而運(yùn)用數(shù)據(jù)分析得到更好的決策，優(yōu)化供應(yīng)鏈。
● 實(shí)現(xiàn)需求預(yù)測(cè)，以便更好地安排進(jìn)貨、生產(chǎn)，當(dāng)需求下降時(shí)，可追溯問(wèn)題原因，并解決問(wèn)題。
● 實(shí)現(xiàn)客戶(hù)畫(huà)像與精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)以及客戶(hù)行為分析，可擴(kuò)展客源，提升營(yíng)銷(xiāo)成功率及原有客戶(hù)的滿(mǎn)意度及忠誠(chéng)度。
（3）運(yùn)維與服務(wù)領(lǐng)域
運(yùn)維與服務(wù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)來(lái)源有很多，主要包括：在客戶(hù)允許的情況下，通過(guò)嵌在產(chǎn)品中的傳感器采集的產(chǎn)品實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)及周邊環(huán)境數(shù)據(jù)；通過(guò)商務(wù)平臺(tái)獲得的產(chǎn)品銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、客戶(hù)數(shù)據(jù)及相應(yīng)的產(chǎn)品評(píng)價(jià)或使用反饋；客戶(hù)投訴及相應(yīng)處理記錄；產(chǎn)品退貨/返修記錄及相應(yīng)的維修記錄。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、挖掘及預(yù)測(cè)，可幫助工業(yè)企業(yè)不斷創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)，發(fā)展新的商業(yè)模式。在此領(lǐng)域，可通過(guò)充分利用工業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)的典型應(yīng)用及創(chuàng)新如下。
● 通過(guò)監(jiān)控、分析遠(yuǎn)程采集的產(chǎn)品實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控與管理、故障診斷及預(yù)測(cè)性維護(hù)等在線(xiàn)增值服務(wù)，可降低維護(hù)成本，提高產(chǎn)品利用率。
● 通過(guò)分析設(shè)備的客戶(hù)使用數(shù)據(jù)及周邊環(huán)境數(shù)據(jù)，還可為用戶(hù)提供延伸服務(wù)，擴(kuò)展產(chǎn)品價(jià)值空間，實(shí)現(xiàn)以產(chǎn)品為核心的經(jīng)營(yíng)模式向“制造+服務(wù)”的模式轉(zhuǎn)變。如美國(guó)迪爾公司通過(guò)其在農(nóng)機(jī)上安裝的全球定位系統(tǒng)（global positioning system，GPS）和測(cè)試土壤成分的傳感器采集的數(shù)據(jù)，可監(jiān)測(cè)分析土地中各類(lèi)肥料的成分，得到土壤狀態(tài)分析報(bào)告及種植不同農(nóng)作物的適用程度，從而建議農(nóng)戶(hù)應(yīng)該種植什么作物、需要施加的肥料類(lèi)型和數(shù)量，幫助農(nóng)戶(hù)實(shí)現(xiàn)土壤狀況、水、濕度等環(huán)境狀況及肥料的最佳匹配，提高收成。
● 通過(guò)分析客戶(hù)產(chǎn)品評(píng)價(jià)或使用反饋、客戶(hù)投訴，將有用的意見(jiàn)融入產(chǎn)品的設(shè)計(jì)及產(chǎn)品改進(jìn)中，對(duì)客戶(hù)投訴進(jìn)行分類(lèi)處理，可提高產(chǎn)品質(zhì)量及售后服務(wù)質(zhì)量，降低投訴率，提高客戶(hù)滿(mǎn)意度及忠誠(chéng)度。
● 通過(guò)分析產(chǎn)品退貨或返修原因，及時(shí)采取有效措施，可提升產(chǎn)品質(zhì)量，降低退貨率及返修率。
3.2 企業(yè)縱向?qū)蛹?jí)
工業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)的企業(yè)縱向?qū)訌奈锢碛虻慕嵌茸韵露瞎卜譃?層，分別為設(shè)備層、控制層、車(chē)間層、企業(yè)層和協(xié)同層。在設(shè)備層、控制層、車(chē)間層可利用物聯(lián)網(wǎng)，基于信息物理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)智能工廠；在企業(yè)層，企業(yè)集成內(nèi)部各種信息化應(yīng)用，進(jìn)行企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)流程整合和改造，提升企業(yè)運(yùn)行效率；協(xié)同層使用工業(yè)云等平臺(tái)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)外部協(xié)同制造及制造業(yè)服務(wù)化等創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式。企業(yè)縱向維度可以分成信息物理系統(tǒng)、企業(yè)管理信息系統(tǒng)、互聯(lián)平臺(tái)系統(tǒng)3個(gè)子系統(tǒng)，如圖3所示。
圖3 ?工業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)縱向?qū)?/p>
（1）信息物理系統(tǒng)
無(wú)論是德國(guó)工業(yè)4.0、美國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，還是《中國(guó)制造2025》的兩化深度融合戰(zhàn)略，其共同點(diǎn)、核心均是信息物理系統(tǒng)。信息物理系統(tǒng)通過(guò)傳感器和各類(lèi)信息系統(tǒng)采集和匯聚機(jī)器運(yùn)轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)泛在感知，并運(yùn)用數(shù)據(jù)集成處理技術(shù)，對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集交換、生產(chǎn)制造反饋控制，達(dá)到對(duì)設(shè)備、車(chē)間的控制交互，實(shí)現(xiàn)工廠內(nèi)外物理系統(tǒng)的互聯(lián)互通，也為工業(yè)建模/仿真與分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，進(jìn)而為車(chē)間/工廠運(yùn)營(yíng)決策優(yōu)化提供支撐服務(wù)。
在工業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)企業(yè)縱向?qū)又?#xff0c;用于對(duì)工業(yè)設(shè)備層進(jìn)行信息采集的信息物理系統(tǒng)以大數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)與海量計(jì)算為依托，通過(guò)核心的智能感知、分析、挖掘、評(píng)估、預(yù)測(cè)、優(yōu)化、協(xié)同等技術(shù)手段，使計(jì)算、通信、控制實(shí)現(xiàn)有機(jī)融合與深度合作，做到工業(yè)設(shè)備、環(huán)境、群體的網(wǎng)絡(luò)空間與實(shí)體空間的深度融合。信息物理系統(tǒng)本質(zhì)在于將物理設(shè)備連接到互聯(lián)網(wǎng)上，讓物理設(shè)備具有計(jì)算、通信、精確控制、遠(yuǎn)程協(xié)調(diào)和自治五大功能。
（2）企業(yè)管理信息系統(tǒng)
企業(yè)管理信息系統(tǒng)用于打通企業(yè)各流程模塊的信息互聯(lián)、控制和集成化管理企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中的各種信息，通過(guò)信息數(shù)據(jù)的獲取，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析、挖掘技術(shù)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)信息的共享和有效利用，進(jìn)一步優(yōu)化和重構(gòu)業(yè)務(wù)流程，以提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，創(chuàng)新企業(yè)管理理念，優(yōu)化管理流程，重組管理團(tuán)隊(duì)，創(chuàng)新管理手段，提升企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益，帶動(dòng)企業(yè)的創(chuàng)新性發(fā)展。
從動(dòng)態(tài)的角度來(lái)看，企業(yè)信息化就是企業(yè)應(yīng)用信息技術(shù)及產(chǎn)品的過(guò)程，企業(yè)信息化是信息技術(shù)由局部到全局、由戰(zhàn)術(shù)層次到戰(zhàn)略層次向企業(yè)全面滲透，運(yùn)用于流程管理、支持企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的過(guò)程。企業(yè)信息化主要涉及生產(chǎn)過(guò)程控制、企業(yè)管理、產(chǎn)品生命周期管理、供應(yīng)鏈優(yōu)化管理等過(guò)程。
生產(chǎn)過(guò)程控制信息化的重點(diǎn)是產(chǎn)品開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)工藝流程、車(chē)間現(xiàn)場(chǎng)管理、質(zhì)量檢驗(yàn)等各設(shè)計(jì)、生產(chǎn)環(huán)節(jié)。企業(yè)管理信息化是企業(yè)信息化建設(shè)中比重最大、難度最大、應(yīng)用最為廣泛的一個(gè)領(lǐng)域，涉及企業(yè)管理的各項(xiàng)業(yè)務(wù)及各個(gè)層面。企業(yè)管理的信息化建設(shè)就是在規(guī)范管理基礎(chǔ)工作、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程的基礎(chǔ)上，通過(guò)信息集成應(yīng)用系統(tǒng)有效地采集、加工、組織、整合信息資源，提高管理效率，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地提供管理信息和決策信息。
企業(yè)供應(yīng)鏈管理的信息化使企業(yè)的生產(chǎn)和管理活動(dòng)發(fā)生了前伸和后延。企業(yè)從原材料、零部件的采購(gòu)、運(yùn)輸、存儲(chǔ)、加工制造、銷(xiāo)售，直到最終送到并服務(wù)于客戶(hù)，形成了一條由上游的供應(yīng)商、中間的生產(chǎn)者和第三方服務(wù)商、下游的銷(xiāo)售客戶(hù)組成的鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)，而企業(yè)的生產(chǎn)活動(dòng)、管理流程受到這條供應(yīng)鏈的制約和影響。
（3）互聯(lián)平臺(tái)系統(tǒng)
當(dāng)前，中國(guó)及大多數(shù)國(guó)家的工業(yè)發(fā)展都面臨著極大的困境和挑戰(zhàn)，包括：產(chǎn)能?chē)?yán)重過(guò)剩、個(gè)性化產(chǎn)品稀缺、產(chǎn)品越來(lái)越復(fù)雜、生產(chǎn)資料未能得到有效配置、大型設(shè)備市場(chǎng)日漸飽和等，亟待尋求工業(yè)回歸、工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的戰(zhàn)略方案。“互聯(lián)網(wǎng)+”極具活力的思維及創(chuàng)新的商業(yè)模式，為處于困境、亟待轉(zhuǎn)型升級(jí)的制造業(yè)提供了一種新的轉(zhuǎn)型方向，典型的有以下幾方面。
● 通過(guò)改革生產(chǎn)方式和商業(yè)模式以及提高生產(chǎn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)客戶(hù)個(gè)性化定制產(chǎn)品的小批量、大規(guī)模生產(chǎn)，解決工業(yè)產(chǎn)品大規(guī)模產(chǎn)能?chē)?yán)重過(guò)剩與無(wú)法滿(mǎn)足客戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的個(gè)性化需求的問(wèn)題，以滿(mǎn)足對(duì)客戶(hù)尊重與肯定及自我實(shí)現(xiàn)的需求。
● 嘗試通過(guò)網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造解決核心技術(shù)薄弱、高端產(chǎn)品制造能力較低的問(wèn)題，即借助互聯(lián)網(wǎng)或工業(yè)云平臺(tái)，發(fā)展企業(yè)間協(xié)同研發(fā)、眾包設(shè)計(jì)、供應(yīng)鏈協(xié)同等新模式，以有效降低資源獲取成本，大幅延伸資源利用范圍，打破封閉疆界，加速?gòu)摹皢未颡?dú)斗”向產(chǎn)業(yè)協(xié)同轉(zhuǎn)變，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)整體競(jìng)爭(zhēng)力提升。
● 嘗試通過(guò)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、制造業(yè)分享型經(jīng)濟(jì)改善產(chǎn)能過(guò)剩而資源未得到有效配置及自主創(chuàng)新能力不強(qiáng)的問(wèn)題。
● 以核心產(chǎn)品為軸心，通過(guò)收集、分析產(chǎn)品的客戶(hù)使用數(shù)據(jù)及周邊環(huán)境數(shù)據(jù)，為用戶(hù)提供延伸服務(wù)，擴(kuò)展產(chǎn)品價(jià)值空間，拓展新市場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)以產(chǎn)品為核心的經(jīng)營(yíng)模式向“制造+服務(wù)”的模式轉(zhuǎn)變。
3.3 IT價(jià)值鏈
大數(shù)據(jù)的價(jià)值通過(guò)數(shù)據(jù)的收集、預(yù)處理、分析、可視化和訪問(wèn)等活動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)。在IT價(jià)值鏈維度上，大數(shù)據(jù)價(jià)值通過(guò)為大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供存放大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)、基礎(chǔ)設(shè)施、平臺(tái)、應(yīng)用工具及其他服務(wù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，從而提高運(yùn)營(yíng)效率和支撐業(yè)務(wù)創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)技術(shù)支撐的企業(yè)架構(gòu)，參考美國(guó)開(kāi)放組織（The Open Group）的開(kāi)放組織架構(gòu)框架（the open group architecture framework，TOGAF）劃分方法(www.opengroup.org)，可分成業(yè)務(wù)架構(gòu)、信息系統(tǒng)架構(gòu)成及IT技術(shù)架構(gòu)3個(gè)層次，如圖4所示。
圖4 ?工業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)的IT價(jià)值鏈
（1）業(yè)務(wù)架構(gòu)
業(yè)務(wù)架構(gòu)定義了業(yè)務(wù)戰(zhàn)略、管理、組織和關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程，是企業(yè)全面的信息化戰(zhàn)略和信息系統(tǒng)架構(gòu)的基礎(chǔ)，是數(shù)據(jù)、應(yīng)用、技術(shù)架構(gòu)的決定因素。業(yè)務(wù)架構(gòu)是把企業(yè)的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)化為日常運(yùn)作的渠道，業(yè)務(wù)戰(zhàn)略決定業(yè)務(wù)架構(gòu)。
工業(yè)大數(shù)據(jù)作為制造企業(yè)的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略，可以幫助企業(yè)更全面、深人、及時(shí)地了解市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)、用戶(hù)潛在需求、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手態(tài)勢(shì)，以推出更有競(jìng)爭(zhēng)力的創(chuàng)新產(chǎn)品。工業(yè)大數(shù)據(jù)不僅可以用來(lái)提升企業(yè)的運(yùn)行效率，而且可以用來(lái)支持商業(yè)流程及商業(yè)模式創(chuàng)新。
工業(yè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略將帶來(lái)制造企業(yè)創(chuàng)新和變革的新時(shí)代。通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)等帶來(lái)了低成本感知、高速移動(dòng)連接、分布式計(jì)算和高級(jí)分析，信息技術(shù)和全球工業(yè)系統(tǒng)正在深入融合，給全球工業(yè)帶來(lái)深刻的變革，創(chuàng)新企業(yè)的研發(fā)、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)、營(yíng)銷(xiāo)和管理方式。這些不同的創(chuàng)新應(yīng)用模式為不同行業(yè)的工業(yè)企業(yè)帶來(lái)了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。具體體現(xiàn)在智能化生產(chǎn)、網(wǎng)絡(luò)協(xié)同、個(gè)性化定制、遠(yuǎn)程服務(wù)、平臺(tái)化應(yīng)用等諸多應(yīng)用場(chǎng)景中。
業(yè)務(wù)架構(gòu)將高層次的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和目標(biāo)轉(zhuǎn)換成可操作的業(yè)務(wù)模型。業(yè)務(wù)架構(gòu)是對(duì)企業(yè)關(guān)鍵業(yè)務(wù)戰(zhàn)略及對(duì)業(yè)務(wù)功能和流程的表達(dá)，通常是在業(yè)務(wù)模型的基礎(chǔ)上實(shí)施的業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)，從不同的視角闡述業(yè)務(wù)模塊及其之間的關(guān)系，即業(yè)務(wù)的主要流程。業(yè)務(wù)架構(gòu)是對(duì)業(yè)務(wù)的主要流程和共享流程的適當(dāng)劃分，對(duì)業(yè)務(wù)元素生命周期的闡述和分析。通過(guò)戰(zhàn)略規(guī)劃工業(yè)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)和構(gòu)建企業(yè)架構(gòu)，從而獲得工業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值。
（2）信息系統(tǒng)架構(gòu)
為充分發(fā)揮工業(yè)大數(shù)據(jù)價(jià)值，避免形成“信息孤島”，需要構(gòu)建統(tǒng)一的信息系統(tǒng)架構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)各應(yīng)用系統(tǒng)及數(shù)據(jù)的用戶(hù)訪問(wèn)和互操作。
基于工業(yè)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的信息系統(tǒng)架構(gòu)是一個(gè)體系結(jié)構(gòu)，它反映制造企業(yè)的信息系統(tǒng)的各個(gè)組成部分之間的關(guān)系以及信息系統(tǒng)與相關(guān)業(yè)務(wù)、信息系統(tǒng)與相關(guān)技術(shù)之間的關(guān)系。信息系統(tǒng)架構(gòu)包括應(yīng)用架構(gòu)和數(shù)據(jù)架構(gòu)。
其中，應(yīng)用架構(gòu)描述了支持企業(yè)運(yùn)作所需應(yīng)用系統(tǒng)的藍(lán)圖，包含應(yīng)用層次、功能、實(shí)現(xiàn)方式和建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)等，它主要研究應(yīng)用系統(tǒng)間的交互關(guān)系、應(yīng)用與核心業(yè)務(wù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，是企業(yè)總體框架研究的重點(diǎn)，可以說(shuō)是業(yè)務(wù)架構(gòu)和技術(shù)架構(gòu)之間的橋梁。工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)既包含對(duì)應(yīng)于工業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)中的企業(yè)縱向?qū)痈鲗哟蔚膽?yīng)用系統(tǒng)，也包含基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用系統(tǒng)。
而數(shù)據(jù)架構(gòu)則是對(duì)復(fù)雜組織體的主要數(shù)據(jù)類(lèi)型及來(lái)源、邏輯數(shù)據(jù)資產(chǎn)、物理數(shù)據(jù)資產(chǎn)以及數(shù)據(jù)管理資源的結(jié)構(gòu)及交互的描述。在工業(yè)4.0時(shí)代，制造企業(yè)的數(shù)據(jù)將會(huì)呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。制造企業(yè)為了實(shí)現(xiàn)精益制造、業(yè)務(wù)創(chuàng)新和業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，需要充分利用企業(yè)內(nèi)外信息管理系統(tǒng)的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)、工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，以多源、異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合集成為基礎(chǔ)，開(kāi)發(fā)創(chuàng)新應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)優(yōu)化和創(chuàng)新。
（3）信息技術(shù)架構(gòu)
信息技術(shù)架構(gòu)是指導(dǎo)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)施的藍(lán)圖，它將信息系統(tǒng)架構(gòu)中定義的各種應(yīng)用組件映射為相應(yīng)的可以從市場(chǎng)或組織內(nèi)部獲得的技術(shù)組件，是制定架構(gòu)信息集合的最后一步。
當(dāng)前，隨著工業(yè)4.0浪潮的興起，物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能（artificial intelligence，AI）、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)/虛擬現(xiàn)實(shí)（augmented reality/ virtual reality， AR/VR）等信息技術(shù)不斷向工業(yè)領(lǐng)域融合滲透，為工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實(shí)施奠定了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。其中，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)使得無(wú)處不在的末端設(shè)備和設(shè)施，可以通過(guò)射頻識(shí)別、紅外感應(yīng)器、全球定位系統(tǒng)等信息傳感設(shè)備，按約定的協(xié)議與互聯(lián)網(wǎng)相連接，進(jìn)行信息交換和通信，使物品及其狀態(tài)可見(jiàn)，從而實(shí)現(xiàn)智能化識(shí)別、定位、追蹤、監(jiān)控和管理；云計(jì)算技術(shù)提供了一種可通過(guò)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)按需可動(dòng)態(tài)伸縮的廉價(jià)計(jì)算服務(wù)；大數(shù)據(jù)技術(shù)及AI技術(shù)則使得在可接受的時(shí)間內(nèi)從海量數(shù)據(jù)中分析、挖掘出潛在價(jià)值以及實(shí)現(xiàn)趨勢(shì)預(yù)測(cè)、群體智慧模式等成為可能；通過(guò)AR/VR技術(shù)則可實(shí)現(xiàn)對(duì)工廠環(huán)境、工業(yè)設(shè)備等的模擬及增強(qiáng)體驗(yàn)。
制造業(yè)企業(yè)每天甚至每時(shí)每刻都在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，種類(lèi)繁多，覆蓋了工業(yè)產(chǎn)品的全生命周期，包括設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、價(jià)值鏈數(shù)據(jù)以及相關(guān)的外部數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)或來(lái)自傳感器，或來(lái)自智能設(shè)備的數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)，或來(lái)自企業(yè)的設(shè)計(jì)模型、信息系統(tǒng)。實(shí)現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需要進(jìn)行數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理、存儲(chǔ)、分析挖掘、針對(duì)特定業(yè)務(wù)進(jìn)行應(yīng)用及最后展示結(jié)果，相應(yīng)地，工業(yè)大數(shù)據(jù)信息技術(shù)架構(gòu)也分為6層：數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)采集層、存儲(chǔ)層、計(jì)算層、應(yīng)用層及展示層。若企業(yè)獨(dú)自建設(shè)每一層，建設(shè)門(mén)檻會(huì)比較高。幸運(yùn)的是，在各國(guó)政府、世界各大知名信息企業(yè)、全球一線(xiàn)制造業(yè)廠商及研究機(jī)構(gòu)的努力下，國(guó)內(nèi)外已研發(fā)、建設(shè)完成一系列與工業(yè)云服務(wù)及（工業(yè)）大數(shù)據(jù)處理相關(guān)的開(kāi)源技術(shù)組件，人工智能技術(shù)也進(jìn)一步取得了長(zhǎng)足的發(fā)展，如深度學(xué)習(xí)的直覺(jué)感知能力、群體智能等，為工業(yè)領(lǐng)域的智能化轉(zhuǎn)型提供了可選方案，也降低了工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的建設(shè)實(shí)施門(mén)檻。企業(yè)若非必要，無(wú)需自行實(shí)現(xiàn)技術(shù)架構(gòu)的每一個(gè)組件，可根據(jù)需要選擇使用相應(yīng)的開(kāi)源組件搭建工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用，還可根據(jù)需要選用不同類(lèi)型、不同級(jí)別的工業(yè)云服務(wù)，在此基礎(chǔ)上實(shí)施工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用，以便更專(zhuān)注于企業(yè)擅長(zhǎng)的業(yè)務(wù)領(lǐng)域及技術(shù)領(lǐng)域。
4 典型工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例
在中國(guó)服裝制造業(yè)普遍低迷的形勢(shì)下，紅領(lǐng)集團(tuán)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)紅領(lǐng)）通過(guò)工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了從傳統(tǒng)的服裝廠到支持服裝大規(guī)模個(gè)性化定制的大數(shù)據(jù)工廠的轉(zhuǎn)型升級(jí)[3,4]。集團(tuán)擁有一套大數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的能大規(guī)模定制化生產(chǎn)的智能化生產(chǎn)線(xiàn)，任何一項(xiàng)數(shù)據(jù)的變動(dòng)都能驅(qū)動(dòng)其余9 000多項(xiàng)數(shù)據(jù)的同步變動(dòng)，并驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)線(xiàn)及時(shí)響應(yīng)變化，每天都能設(shè)計(jì)、生產(chǎn)2 000種完全不同的個(gè)性化定制產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模定制生產(chǎn)及企業(yè)效益的大幅提升。下面分析其實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的個(gè)性化定制的架構(gòu)。
4.1 生命周期與價(jià)值流維度的業(yè)務(wù)創(chuàng)新
在傳統(tǒng)服裝業(yè)市場(chǎng)日漸疲軟之時(shí)，紅領(lǐng)發(fā)現(xiàn)了消費(fèi)者日益尋求崇尚自我、彰顯個(gè)性化商品所蘊(yùn)含的商機(jī)，立志為客戶(hù)提供合身、個(gè)性化的西服，以提升西服的附加價(jià)值，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新，提升企業(yè)效益。為此，紅領(lǐng)優(yōu)化了其產(chǎn)品生命周期的各個(gè)階段。
在研發(fā)與設(shè)計(jì)階段，首先，采集客戶(hù)的個(gè)性化需求數(shù)據(jù)，并允許客戶(hù)參與西服的個(gè)性化設(shè)計(jì)。西服的需求數(shù)據(jù)包括以下兩方面。
● 量體數(shù)據(jù)，可通過(guò)3種方案進(jìn)行采集：通過(guò)紅領(lǐng)的三點(diǎn)一線(xiàn)量體法測(cè)量采集人體19個(gè)部位的24個(gè)數(shù)據(jù)，以掌握一個(gè)人的體型細(xì)節(jié)；根據(jù)客戶(hù)體驗(yàn)過(guò)的大品牌服裝尺碼在紅領(lǐng)數(shù)據(jù)庫(kù)中自動(dòng)匹配；客戶(hù)自行選擇標(biāo)準(zhǔn)號(hào)。
● 衣服的個(gè)性化數(shù)據(jù)，包括：面料、圖案、光澤等，客戶(hù)可全部自行設(shè)計(jì)、只設(shè)計(jì)其中幾項(xiàng)或采用紅領(lǐng)推薦的個(gè)性化設(shè)計(jì)。其次，紅領(lǐng)需借助新技術(shù)以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化設(shè)計(jì)自動(dòng)化，即自動(dòng)化打版，以提高打版速度，縮短生產(chǎn)周期，降低產(chǎn)品價(jià)格，支持個(gè)性化定制業(yè)務(wù)創(chuàng)新的實(shí)現(xiàn)。
在生產(chǎn)與供應(yīng)鏈階段，需要實(shí)現(xiàn)個(gè)性化定制規(guī)模生產(chǎn)——拆解成衣。紅領(lǐng)將一件西服的制造過(guò)程進(jìn)行工序分解，然后將定制化設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)化成不同工序的生產(chǎn)指令數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)，以在整個(gè)制作過(guò)程中流轉(zhuǎn)、標(biāo)識(shí)一套衣服。最后，將生產(chǎn)線(xiàn)與信息化進(jìn)行結(jié)合，對(duì)車(chē)間管理、生產(chǎn)線(xiàn)進(jìn)行了智能化改造與柔性改造，實(shí)現(xiàn)了個(gè)性化產(chǎn)品的工業(yè)流水線(xiàn)規(guī)?；a(chǎn)，有效縮短了生產(chǎn)周期，提高了生產(chǎn)量。
在運(yùn)維與服務(wù)階段，紅領(lǐng)收集并分析客戶(hù)對(duì)西服的評(píng)價(jià)、穿著反饋及退換貨原因等，不斷改善量體數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則、個(gè)性化設(shè)計(jì)選項(xiàng)及推薦規(guī)則，以提高產(chǎn)品質(zhì)量、客戶(hù)需求貼合度以及客戶(hù)滿(mǎn)意度與忠誠(chéng)度。
4.2 企業(yè)縱向?qū)拥膮f(xié)同
為實(shí)現(xiàn)個(gè)性化定制，紅領(lǐng)在企業(yè)各層開(kāi)發(fā)或引進(jìn)了相應(yīng)的系統(tǒng)，并對(duì)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行智能化改造，使數(shù)據(jù)能在產(chǎn)品全生命周期內(nèi)自動(dòng)流轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)共享與無(wú)縫連接、企業(yè)縱向?qū)痈飨到y(tǒng)間的協(xié)同以及智能生產(chǎn)。
首先，紅領(lǐng)在企業(yè)轉(zhuǎn)型中引入了互聯(lián)網(wǎng)思維，并建設(shè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，提供了用戶(hù)表達(dá)個(gè)性化需求并參與產(chǎn)品設(shè)計(jì)的平臺(tái)。在客戶(hù)個(gè)性化需求數(shù)據(jù)采集完成之后，生成訂單，傳送到數(shù)據(jù)平臺(tái)。
其次，紅領(lǐng)開(kāi)發(fā)引進(jìn)了相關(guān)的信息系統(tǒng)，對(duì)個(gè)性化設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、配送、服務(wù)等進(jìn)行支持，包括：通過(guò)計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)（computer aided design，CAD）、計(jì)算機(jī)輔助工藝規(guī)劃（computer aided process planning，CAPP）在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的支持下，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化合身西服的自動(dòng)打版，并將版型設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的生產(chǎn)指令數(shù)據(jù)，按工序記錄在一張射頻電子標(biāo)簽中，作為該西服在整個(gè)產(chǎn)品生命周期中的身份證；通過(guò)ERP、SCM、CRM等系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的支持下實(shí)現(xiàn)對(duì)訂單、供應(yīng)鏈、客戶(hù)關(guān)系等的管理。
最后，紅領(lǐng)對(duì)車(chē)間管理、生產(chǎn)線(xiàn)進(jìn)行了智能化改造與柔性改造，包括：通過(guò)制造執(zhí)行系統(tǒng)（manufacturing execution system，MES）、數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制（supervisory control and data acquisition，SCADA）系統(tǒng)等對(duì)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行監(jiān)控與管理；通過(guò)引進(jìn)智能裝備/系統(tǒng)，如自動(dòng)裁床、自動(dòng)引導(dǎo)運(yùn)輸車(chē)（automated guided vehicle，AGV）、智能分揀配對(duì)系統(tǒng)、智能吊掛摘掛系統(tǒng)、智能分揀送料取料系統(tǒng)、智能對(duì)格剪裁系統(tǒng)等，完成生產(chǎn)線(xiàn)的半自動(dòng)化改造，并對(duì)生產(chǎn)工序進(jìn)行科學(xué)拆解、重新編程、重新組合，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化西服的流水線(xiàn)批量生產(chǎn)。
4.3 IT價(jià)值鏈的支撐
紅領(lǐng)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化轉(zhuǎn)型，其核心競(jìng)爭(zhēng)力便是一套大數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的能大規(guī)模定制化生產(chǎn)的智能化生產(chǎn)線(xiàn)，通過(guò)提供存放大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)、基礎(chǔ)設(shè)施、平臺(tái)、應(yīng)用工具、規(guī)模定制化生產(chǎn)及其他服務(wù)，實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)效率的提高和業(yè)務(wù)創(chuàng)新的支撐，包括如下方面。
● 通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了客戶(hù)個(gè)性化需求數(shù)據(jù)的采集，通過(guò)積累大量的產(chǎn)品設(shè)計(jì)模型數(shù)據(jù)，建立起了大數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)。借助大數(shù)據(jù)技術(shù)、AI技術(shù)分析設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)中量體數(shù)據(jù)一個(gè)部位的變化引起的大量的身體其他部位的關(guān)聯(lián)變化規(guī)律，如腰圍數(shù)據(jù)的變化會(huì)引起立襠等數(shù)據(jù)的變化，建立規(guī)則庫(kù)，設(shè)計(jì)數(shù)學(xué)模型，從而解決了自動(dòng)打版中大量的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)變化的難點(diǎn)問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了個(gè)性化設(shè)計(jì)的自動(dòng)化打版，并支持客戶(hù)個(gè)性化設(shè)計(jì)的自動(dòng)匹配推薦。隨著數(shù)據(jù)的累積，該系統(tǒng)已具有大量的服裝版型和設(shè)計(jì)元素，幾乎能滿(mǎn)足用戶(hù)所有的個(gè)性化定制需求。
● 通過(guò)云計(jì)算平臺(tái)、云端數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品全生命周期內(nèi)數(shù)據(jù)流動(dòng)的自動(dòng)化、無(wú)縫銜接。在制作過(guò)程中，操作人員或自動(dòng)化設(shè)備通過(guò)射頻電子標(biāo)簽訪問(wèn)云端數(shù)據(jù)庫(kù)，即可獲取該套西服的所有定制化信息，包含個(gè)性化需求數(shù)據(jù)及相應(yīng)的生產(chǎn)指令數(shù)據(jù)等。
● 通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、AI技術(shù)支持生產(chǎn)線(xiàn)的半自動(dòng)化改造，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化西服的流水線(xiàn)批量生產(chǎn)，并在生產(chǎn)過(guò)程中，使用大數(shù)據(jù)分析解決生產(chǎn)線(xiàn)平衡和瓶頸問(wèn)題，使之達(dá)到產(chǎn)能最大化、排程最優(yōu)化及庫(kù)存和成本最小化。成衣通過(guò)物流通道快速配送至客戶(hù)手中，客戶(hù)有意見(jiàn)或建議可通過(guò)大數(shù)據(jù)客服平臺(tái)進(jìn)行反饋。
5 結(jié)束語(yǔ)
本文給出了一種工業(yè)大數(shù)據(jù)參考架構(gòu)及遵照該架構(gòu)的工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用所需的技術(shù)組件，該架構(gòu)針對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，從生命周期與價(jià)值流、企業(yè)縱向?qū)雍虸T價(jià)值鏈3個(gè)維度討論了企業(yè)實(shí)現(xiàn)基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值創(chuàng)新和企業(yè)轉(zhuǎn)型的典型應(yīng)用與業(yè)務(wù)價(jià)值創(chuàng)新、企業(yè)各層所需進(jìn)行的工作以及指導(dǎo)工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用落地的業(yè)務(wù)架構(gòu)、信息系統(tǒng)架構(gòu)和信息技術(shù)架構(gòu)，為跨產(chǎn)業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供了一個(gè)具有通用性和一致性的架構(gòu)模板、方法論和關(guān)鍵技術(shù)。在未來(lái)工作中，將使用該架構(gòu)為指導(dǎo)，進(jìn)行具體案例的研究與實(shí)施，如設(shè)備健康管理與預(yù)測(cè)性維護(hù)、銷(xiāo)售預(yù)測(cè)與需求管理等。該架構(gòu)可應(yīng)用于很多工業(yè)領(lǐng)域，具有良好的應(yīng)用前景。
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鄭樹(shù)泉（1965-），男，上海計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)開(kāi)發(fā)中心高級(jí)工程師，上海產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院工程大數(shù)據(jù)服務(wù)創(chuàng)新中心主任，主要研究方向?yàn)楣I(yè)大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、架構(gòu)及應(yīng)用。
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的【2017年第4期】工业大数据技术与架构的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
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