工业大数据驱动智能制造
随着产业互联网和智能制造时代的到来，工业大数据技术将成为制造业转型升级的重要引擎，是驱动研发设计、生产过程、管理经营、服务运维智能化的关键要素
5月5日15时19分，一架在后机身涂有象征天空蓝色和大地绿色的大型客机，潇洒稳健地降落在第四跑道上。

这是一个历史性的时刻――它标志着中华民族百年的“大飞机梦”终于取得了历史性突破。

而C919的下线以及首飞，不仅仅是一个产品的成功研制，更是一种新模式新体系――智能制造的实践检验。

2015年5月，国务院印发《中国制造2025》规划，部署全面推进实施制造强国战略。

规划提出，以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向。

智能制造是一系列热点技术的总称，它是基于物联网、大数据、云计算等新一代信息技术，贯穿于研发、设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。

智能制造具有以智能工�S为载体、以关键制造环节智
能化为核心、以端到端数据流为基础、以全面深度互联为支撑四大特征，其目标是缩短研发周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能耗。

C919大型客机成功首飞意味着中国实现了民机技术集群式突破，形成了我国大型客机发展的核心能力，其中就包括工业大数据技术。

中国商用飞机有限责任公司信息化中心主任王文捷介绍，大飞机一次飞行产生的数据量达到10个TB的量级，也就是说至少20台500G大硬盘的电脑才能装得下。

而中国商飞公司，不仅要成功研制自主知识产权大飞机，还要成功运营大飞机制造商，从适航试飞到供应链管理，分分秒秒、日新月异的大数据堪称天量。

专家表示，设计图纸将成为过去，飞机完全是在数字世界里设计的，3D几何数据模型以数字模型的形式呈现飞机。

数字化样机将含有制造所需的全部信息，不仅含有产品几何体，而且还含有制造产品所需的信息，比如材料、技术要求、包含的标准件、授权发布的文件等。

在装配阶段，数字化装配技术将实现飞机装配建模、装配序列建模、装配路径规划和装配过程分析。

为此，中国商飞已经新合并成立信息化与管理创新部，并专门下设数据处，用数据驱动创新。

如今，中国商飞建立起以零件号、版次、物料组等为基础的编码标准，给大大小
小每一种零件都配上“身份档案”和“电子履历”，引入11万种以上的物料主数据。

王文捷表示，即使在像马航MH370这样的事件中，任何零件都可追溯还原为一架完整的飞机，甚至倒查出某零件的前世今生。

目前，C919研制已形成全程管控中心，可实现三维可视化分析。

“对于民用飞机来说，不仅仅是实现技术上的成功，把飞机飞上天，还要让这架飞机在航线上取得商业成功。

中国商飞在飞机的研制过程中，伴随产品的演化衍生出各类试飞数据、试演数据、在航线运营过程中关于飞机监控的数据，所有的数据贯穿始终。

”王文捷说。

“我国智能制造未来发展潜力巨大，2020年我国智能制造产值有望超过3万亿元，年均复合增长率约20%。

”国家信息中心副主任马忠玉在大数据智能应用推动制造业变革与升级研讨会上强调，智能制造是中国制造业转型升级的战略支点。

随着产业互联网和智能制造时代的到来，工业大数据技术将成为制造业转型升级的重要引擎，是驱动研发设计智能化、生产过程智能化、管理经营智能化、市场营销智能化、服务运维智能化、新业态新模式智能化的关键要素。

工业大数据的演变
自工业从社会生产中独立成为一个门类以来，工业生产的数据采集、使用范围就逐步加大。

从泰勒拿着秒表计算工
人用铁锹送煤到锅炉的时间开始，是对制造管理数据的采集和使用；福特汽车的流水化生产，是对汽车生产过程的工业数据的采集和工厂内使用；丰田的精益生产模式，将数据的采集和使用扩大到工厂和上下游供应链；核电站发电过程中全程自动化将生产过程数据的自动化水平提高到更高程度。

任何数据的采集和使用都是有成本的，工业数据也不例外。

但随着信息技术的发展，一批智能化、高精度、长续航、高性价比、微型传感器面世，以物联网为代表的新一代网络技术在移动数据通信的支持下，能做到任何时间、任何地点采集、传送数据。

以云计算为代表的新型数据处理基础架构，大幅降低工业数据处理的技术门槛和成本支出。

以工业领域的SCADA系统为例，传统模式下每个电网、化工企业都需要建立一套SCADA系统，成本在千万以上，如果采用云架构模式，成本可以降低7成以上。

社会需求的演进是工业变革的重要动力。

当经济发展进入新常态，商品极大丰富甚至出现过剩，以个性化、多元化为代表的消费文化，使得工业企业的产出物，要最大限度匹配个性需求和多元需求。

以服装定制为例，通过制订一套数据采集手段，通过线上或线下采集用户身形数据，然后将数据传回总部，结合生产原材料数据，对需求和工艺进行分解，实现柔性生产，达到定制化要求的服装，而且效率和质量都可以得到保证。

随
着生产线的扩容线性提升和工艺的不断改进，定制化生产的成本将得以显著摊薄，可以满足大批量个性化定制的社会生产需求。

无论是德国工业 4.0，还是美国的工业互联网，其核心都离不开工业大数据。

德国“工业 4.0 ”战略的实施重点在于信息互联技术与传统工业制造结合，其中大数据分析作为关键技术将得到较大范围应用。

一是“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；二是“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D 技术在工业生产过程中的应用等；三是“智能物流”，主要通过互联网、物联网、物流网，整合物流资源，充分发挥现有供应方的效率，需求方则能够快速获得服务匹配。

美国拥有强大的互联网、云计算及大数据处理能力，基于此，提出工业互联网战略，将单个设备、单条生产线、单个工厂的数据联网，通过大数据处理后，在诊断、预测、后服务等方面挖掘工业服务的价值。

2014 年，美国白宫总统行政办公室发布《2014 年全球大数据白皮书》，指出美国大型企业在投资数据科技方面存在以下几个关键驱动因素：分析运营和交易的能力；洞察客户线上消费的行为，以向市场提供新的高度复杂的产品；对组织中的机器和设备进行更加深入的感知。