工业制造中的大数据分析
如何构建智能生产是大家都关心的问题。从哈佛商学院的迈克尔·波特到宾夕法尼亚大学沃顿商学院，有一个广泛的共识，即数字化转型是智能生产构建的途径。 最重要的是，这个共识也来自于众多的世界级制造业企业与企业家们。这一共识是基于无数技术趋势的融合，例如，物联网、赛博系统（CPS）、工业物联网、移动技术、人工智能、云计算、虚拟世界／虚拟世界增强现实（VR／AR），以及大数据分析等。我们一定要维持精神状态，不要非常简单地指出有了这些技术，未来五年就是制造业的黄金时期。
如何构建智能生产是大家都关心的问题。从哈佛商学院的迈克尔·波特到宾夕法尼亚大学沃顿商学院，有一个广泛的共识，即数字化转型是智能生产构建的途径。
最重要的是，这个共识也来自于众多的世界级制造业企业与企业家们。这一共识是基于无数技术趋势的融合，例如，物联网、赛博系统（CPS）、工业物联网、移动技术、人工智能、云计算、虚拟世界／虚拟世界增强现实（VR／AR），以及大数据分析等。我们一定要维持精神状态，不要非常简单地指出有了这些技术，未来五年就是制造业的黄金时期。
道理很非常简单，这个新的制造业文化的变革进程是非常简单和艰苦的，没行业、企业与用户的融合前进，无法构建这次变革。数字化转型某种程度意味著企业非常简单的数字化，而是把数字作为智能生产的核心驱动力，利用数据去统合产业链和价值链。
自工业革命以来，为了改良运营，制造商仍然以来都在无意地收集并存储数据。随着时间的流逝，数据在制造业分析的市场需求将更加大。然而在过去的许多年间，利用数据的显然动因并没转变，数据的复杂性强化，数据转化成为情报的能力更加大。
2012年低德纳得出大数据定义，其中特别强调大数据是多样化信息资产，不仅注目实际数据，更加注目大数据处理方法。数据量大小本身并不是辨别大数据价值的核心指标，而数据的实时性和多元性对大数据的定义和价值极具必要的影响。在辩论工业大数据分析的时候，我注意到两种有所不同的观点：第一种观点指出，制造业一向都有大数据。
几十年来我们的企业仍然在通过历史记录、MES、ERP、EAM等各种应用于系统收集数据。在部分产业链环节，尤其在市场营销方面，大数据却是一个新的热词。第二种观点指出，从工业大数据看作，制造业是一个仍未关上的市场或刚打开的市场。
不存在大量有所不同类型的数据，但如今它们还并未被应用于到分析之中。考虑到这些观点，面临任何新的市场拒斥，还包括名词解释、定义或分析框架，我们一直都应当维持必要的猜测精神。这里我更加多偏向于第二个观点。
我们的制造业的确有“大量数据”，但这并不是我们大多数人从市场上所解读的“大数据”涵义。在搞清楚工业大数据分析之前，我们应当如何定义制造业的大数据？这里可以通过大数据的三个特性，更进一步理解大数据的特性。工业大数据的主要来源有两个，第一是智能设备。
普适计算出来有相当大的空间，现代工人可以带上一个普适感应器等设备来参与生产和管理。所以工业数据源是280亿左右大量设备之间的关联，这个是我们未来必须去收集的数据源之一。第二个数据源于人类轨迹产生的数据，还包括在现代工业生产链中，从订购、生产、物流与销售内部流程以及外部互联网信息等。通过不道德轨迹数据与设备数据的融合，大数据可以协助我们构建对客户的分析和挖出，它的应用于场景还包括了动态核心交易、服务、后台服务等。
数据关系数据必需要放在适当的环境中分析，才能理解数据之间的关系。譬如，每一款新机型在交付给航空公司之前都会拒绝接受一系列残忍的飞行中测试。极端天气测试就是测试之一。该测试的目的是为了保证飞机的发动机、材料和控制系统能在极端天气条件下长时间运营。
问题的处置关键在于寻找有可能产生问题的根源，避免未知错误，并保证解决方案的可信有效地。一旦寻找并确认了根本原因，同时不具备了可拒绝接受的应急措施，就可把问题当作一个未知错误来处置。问题调查的过程一定必须搜集所有能用、与事件涉及的信息，以确认并避免引发事件和问题的根本原因。数据采集与分析必需要事件／问题再次发生的环境数据融合。
数据价值对于数字化转型，大数据不仅要注目实际数据量的多少，最重要的是注目大数据的处置方法在特定场合的应用于，让数据产生极大的创意价值。如果离开了收益考虑到或投资报酬（ROI）的设计，一味谋求大数据，则大数据分析既无法落地也无法为企业建构价值。工业大数据分析的定义发动机是飞机的心脏，也是牵涉到航空安全，生命安全的重中之重。
为了动态监控发动机的状况，现代民航大多加装了飞机发动机身体健康管理系统。通过传感器、发射系统、信号接管系统、信号分析系统等方式收集到的数据，不会经由飞机通信传输速率与报告系统，通过甚高频或者卫星通信传输出来，这就是为何GE的发动机监控系统每天不会提供多达1PB数据的原因。生产继续执行系统（MES）与飞机发动机身体健康管理系统如出一辙。
我们可以从工厂的生产中，动态收集到海量的流程变量、测量结果等数据。基于大量数据集而分解的报表，或是基础统计资料的分析并足以称作制造业的大数据分析。数据类型的多样性是工业大数据分析的最重要属性大数据某种程度是大量的数据的冲刷。大数据的最重要属性之一，是人们设法搜集并弄清楚大大变化的数据类型。
如果只是大量收集同一类型的数据，再行大的数据量都无法称作大数据。例如，生产环境中搜集的时间序列仿真流程变量，数据的类型是单一的，很更容易创建索引，即使不存在千千万万，也足以沦为大数据。数据必需还包括高度可变性和种类多样性。生产工厂中不存在无数的大数据应用于，但并不还包括非常简单地分类和展出一连串的流程测量结果，对这些工作，基本的统计资料展现出就可以已完成。
一些大数据的数据库或数据湖的包含部分也是文本信息、图像数据、地理或地质信息和非结构信息，例如，通过社交媒体或其他协作平台取得的数据类型。
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