宋清辉：不重视工业数据将失去市场

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在互联网时代，最重要的是数据。人工智能发展的关键是数据，数据是实现人工智能的前提。因此，工业数据的收集和分析是企业判断和决策未来发展的重要依据，也是一个国家发展、改造和提升制造业的重要战略工具。

工业数据是信息技术在工业领域应用中产生的数据，主要从三个方面产生:一是信息管理系统数据一般出现在工业信息管理系统中，如企业中经常调用的erp管理系统；二是生产或机械设备数据，主要是工业生产过程中的机器、设备和产品的数据；第三，市场数据，即相关行业数据、客户数据、政府资源数据以及企业或产业链之外的其他数据。

光看这些数据是很无聊的，但是如果我们从大数据的角度来看这些工业数据，我们会发现这些数据在企业的发展中起着至关重要的作用。

例如，美国福特汽车公司(Ford Motor Company)的电动汽车可以成为大数据电动汽车，而且该公司正在不断收集和分析数据。该公司收集汽车各种功能的数据，无论汽车是行驶还是停止。通过收集驾驶员在驾驶过程中的行为和操作习惯，福特工程师可以了解客户的驾驶习惯，如如何改进产品、应该增加哪些功能、应该在哪里设置电动汽车充电站，从而不断改进产品，加快产品创新。

另一方面，美国通用电气公司也在收集其产品的数据，主要目的是对产品进行监控，从而诊断其故障。该公司从全球50多个国家的数千台ge燃气轮机收集数据，每天收集的数据达10gb。通过分析系统中传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为通用电气的燃气轮机故障诊断和预警提供支持。工业数据中10gb的数据并不多。例如，波音737的发动机在飞行中每30分钟就能产生10tb的数据，而发动机、燃油系统、液压系统和动力系统等数百个变量构成了飞行状态。这些数据在不到几微秒的时间内被测量并发送一次。

还有数据显示，玛莎拉蒂在意大利通过数字工具加速了产品设计，并将开发效率提高了30%；德国西门子采用数字化工厂解决方案，大大降低了产品的不合格率，在不增加场地面积的情况下，生产效率提高了8倍。

不同于传统的信息反馈渠道，工业数据的反馈是通过基于互联网、移动物联网等渠道实现低成本、高速、高效的连接，然后通过集成技术信息和云计算以及工业物联网云平台的高级分析功能，实现对各种工业数据的分析和研究。

工业数据是工业4.0的必备条件之一，它可以为制造业带来基于数字信息的创新，而不是依赖于企业管理层根据所谓的经验和市场趋势进行的分析和判断，它往往是市场所需的数据作为客观依据，并将在未来企业转型和发展中占据重要地位。从全球来看，工业数据仍处于发展的初级阶段。虽然国外发达国家已经取得了一些成绩，但仍不足以促进人类的发展和时代的进步。

虽然空离2025中国制造业还有一定的时间和距离，但从目前中国重要的大型企业来看，智能制造环节的信息化建设，如研发设计、生产控制、装配测试、售后运行维护、远程服务等，都离不开工业信息数据的支持。

随着需求的不断增长，中国的工业数据建设也在有序进行。在国家层面，3月8日，信息技术与软件服务部(以下简称“信软部”)在北京举办了“工业互联网平台建设与推广项目实施指南”研讨会，重点围绕工业互联网平台建设、工业企业在云端、工业应用培育、工业数据采集等领域展开。下一步，新软事业部将加快完善《工业互联网平台建设与推广项目实施指南》，积极推进“云十大关键设备”在企业层面，中国各大互联网公司、通信硬件服务提供商等大型企业也加大了对工业互联网平台建设的投入，为以后的发展做好了准备。

可以肯定的是，刻在未来时代的工业数据将会给工业化的发展带来深刻的变化。企业遵循传统的办公和生产形式并非不可能。它们仍能正常生产、开发和运营，但很可能在更短的时间内被采用工业数据的企业超越。在工业数据的支持下，R&D企业将创新生产、经营、营销和管理方法，包括主动创新和被动创新，但前提是企业愿意努力工作、花钱和投资于工业数据收集。

(作者是著名的经济学家)