工业智能化背景下大数据的应用研究

：中国拥有强大的制造业，制造业的发展是中国经济快速增长的主要原因之一。随着科学技术的日益发展和互联网的广泛使用，工业大数据的使用已经成为智能制造业转型和现代化的一个非常重要的技术工具。现在有必要利用工业大数据技术进一步改革和现代化工业制造业，以大数据为主导的产业革命已提上日程，大数据将是未来产业体系形成的关键。

：制造业 工业大数据 智能制造业 产业革命

   文献标识码：A   文章编号：1672-3791（2022）02（a）-0000-00Research on the Application of Big Data under the Background of Industrial Intelligence

： China has a strong manufacturing industry. The development of manufacturing industry is one of the main reasons for China's rapid economic growth. With the increasing development of science and technology and the wide use of the Internet， the use of industrial big data has become a very important technical tool for the transformation and modernization of intelligent manufacturing industry. Now it is necessary to further reform and modernize the industrial manufacturing industry by using industrial big data technology. The industrial revolution led by big data has been put on the agenda， and big data will be the key to the formation of the future industrial system.

： Manufacturing; Industrial big data; Intelligent manufacturing; Industrial revolution

制造业的发展水平在一定程度上反映了一个国家的综合实力。近年来，随着信息化技术的发展，世界各工业强国的制造产业逐渐往智能化方向发展。一些发达国家为了创造出开放的全球化智能工业技术网络，在2011年的两次国际金融风暴危机爆发之后，先后宣布实施“再工业化”的发展战略。

智能机械制造业作为国家提升综合国力的一个重要技术手段，有着举足轻重的战略地位。目前我国制造和铸造装备产业的智能化仍然处于初期阶段，还需要充分借助工业大数据的各种技术手段，对我国工业制造领域的行业数据以及相关信息资源进行综合统计和分析，进一步优化完善制造企业的生产经营管理决策，从而有效推动未来我国工业智能机械制造的产业转型创新升级。该文将对我国工业领域大数据的基本概念体系进行深入论述，阐述工业领域大数据本身的应用特征，并对工业大数据在我国智能机械制造产业中的具体发展应用前景进行深入探讨。

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数据研究，是指人们在日常生活或工作中，通过观察或者实践总结出来的研究结果，这些研究结果可以被人们的各种感官随时感知，或者可以被一些移动设备的各种传感器所随时捕捉。随着人类社会和科技的不断进步发展，人类目前已经进入了一个信息量快速爆炸的信息时代。

大数据分析包括两点重要的技术问题：机器人工学习和利用机器对海量文本的综合分析。通常来说，文本分析数据在这些大数据里面的应用比重比较大，比如：通过互联网的一个网站，公民的一本电子书和医疗中的病例等都已经可以通过机器文本的分析形式实时呈现展示出来。与此同时，机器人工学习在文本分析人工学习当中也可以占用很重要的技術地位，例如：通过物联网人们可以通过各种传感器技术来实时获取大量的文本数据，但是对于这些大量的、杂乱无章的海量数据，人们真正需要关注的信息地方又是在哪里？对于给人们有利的信息地方究竟在哪里？如何将与日俱增的海量数据信息进行综合归类分析整理？而这些纷乱紧密如麻的海量数据又究竟可以及时反映什么？基于此，又应该如何采取哪些新的行为手段来加以应对？如果这些海量数据仅仅是依靠机器人力学习来能够进行归类处理，将来就会需要耗费大量的人力时间与大量劳动力，所以就需要机器人工学习技术平台来对这些大数据信息进行综合分析和归类处理。

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根据工业互联网产业联盟2020年发布的《工业智能白皮书2020》对工业智能的定义，工业智能是工业领域中由计算机实现的智能，具有自感知、自学习、自执行、自决策、自适应等特征。可以认为，工业智能的本质是承载于实体与系统，即计算机上的人工智能技术在工业领域中的应用，能不断丰富和迭代自己的分析与决策能力，以适应变幻不定的工业环境，并完成多样化的工业任务，最终达到提升企业洞察力，提高生产效率或设备产品性能的目的。

在工业智能化背景下，一些产品已经开始应用人工智能和大数据技术。例如：目前许多的相关智能家居产品系统中都会安装有一些传感器处理模块，而这些感器模块就是可以快速地、实时地自动收集这些相关产品客户的有用信息，然后对这些客户数据及时进行分析储存，并且及时上传给这些相关的产品企业。这样就可以在完全没有被人察觉的情况下及时参与相关产品的客户需求数据分析等各种活动之中。相关企业可以对这些客户数据及时进行分析挖掘，通过数据分析等各种技术手段对其进行分析处理，及时得到有用的客户信息。这些信息然后可以用来帮助相关企业及时对相关产品的一些功能故障进行技术改进，或者是对这些产品的功能故障原因进行预先的分析诊断，从而推动相关企业的良好发展。

通过结合传统工业技术应用中的大数据分析技术，可以将整个中国企业的主要产品以及生产资料综合到制造和产品销售业务过程中，管理工作流程可以实现更加准确智能化的综合优化。通过准确地综合利用这些企业数据，集成得到整个工业成品产量、振动、人员、工业温度、机械能量压力、材料等数据相关行业数据等，就可以对整个中国企业的产品以及生产工艺过程进行严格的行业科学过程监控，并且通过对整个企业的日用电量、耗电和机械能量、材料等各个方面的数据进行综合性分析，从而得到整个相关行业的有效数据信息。基于这些数据和相关行业信息，可以有效地改进整个企业产品生产工艺，减少企业人力资源的大量成本消耗，进而优化整个中国企业的产品严格科学监控生产过程、管理工作过程，实现中国企业真正意义上的产品生产过程科学管控。

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在需要处理工业应用系统规模巨大、结构复杂多样，且处理应用价值稀疏的大型应用工业综合应用系统大数据时，必然直接面临数据计算复杂度高、大数据分析实时性强、技术要求高、持续性强等相关技术挑战，而这就需要大型工业应用大数据的整体综合应用处理系统、应用服务系统、整体运行综合管理效率以及良好的综合处理系统运行管理性能。要求通过大型工业应用大数据的各种分析方法对信息进行二次优化。这些变量信息数据如果没有经过二次优化筛选或过滤，其中就必然会包括一些应用价值低的重复冗杂信息，或者一些根本无用途的变量信息数据。

根据中国的2016年中国企业大数据技术产业研究发展趋势研究成果报告，经过初步分析可知，目前我国的所有民营企业中，有60%以上得到的外部大数据的应用信息来源，主要来自企业的内部。比如：我国经营业务管理类大数据服务平台的相关应用信息数据、业务管理数据平台的相关应用信息数据、客户的相关应用信息数据。只有1/3左右的企业外部大数据来自于我国企业外部，比如：企业利用移动互联网信息技术直接产生的相关行业应用数据，或者其他企业相关服务行业对企业的相关应用信息数据。目前，我国企业内部只能进行内外部的信息来源互动，而直接可以实现对企业大数据采集与相关应用信息处理的新商业模式并没有完全基本形成。因此，未来我国民营企业还需要进一步提高其在企业外部对企业大数据采集以及应用信息处理能力水平。

想要加快发展目前我国智能化和装备设计制造领域，不仅仅需要企业高度重视，大力支持开展各项有关工业会计应用、大数据的企业应用管理分析等相关技术课题研究，更需要支持和培养一大批的专业从事财务会计和工业大数据分析的专业人士。然而，目前在我国的信息技术专业人才以及职业教育人才培养资源体系中，拥有大数据分析技术的会计专业人才仍然十分缺乏。在这种情况下，产业界对企业应用有关工业大数据分析的企业应用管理方法以及技术知识了解较少，需要加强了解目前工业界的大数据分析技术，使其能够帮助主要客户、服务企业，快速实现工业产品线的智能化和大批量生产，充分利用目前工业界的大数据技术，为企业提供有价值的专业技术支持服务。

在智能制造企业的转型升级中，大数据分析技术有着十分重要的意义。目前，我国的智能制造才刚刚起步，智能制造的价值也将随着生产技术的不断变革而越发重要。因此，企业只有不断升级数据分析相关的工具，才可以把大数据潜在的市场价值挖掘出来。目前虽然数据分析的相关工具可以帮助一些企业去获取有用的价值信息，但依然有很多缺陷，一些相关信息技术的应用创新性不是很高，难以及时满足我国新型智能工业制造相關企业的巨大的市场需求。在这样的情况下，我国的企业科研人员要及时结合目前我国智能工业的技术发展趋势现状与应用特征，针对工业大数据的本身的应用特点，对我国智能工业制造相关企业全面和系统化的大数据分析进行全面的整合分析研究。除此之外，为了能够促进工业数据的快速整合与有效集成，政府还需要及时提供一些政策上的引导，例如：出台相关的法律制度，及时提供相应的产业指导政策意见。我国工业中的大数据技术蕴含着巨大的潜在价值，前景非常广阔，需要我们充分地分析挖掘，才能够完成新型工业制造企业从批量化智能生产管理模式向工业客制化智能生产管理模式的快速转型升级。

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作者简介：许庆兵（1978—），男，本科，副教授，研究方向为学生管理、思想政治教育。

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