本文来自微信公众号“工联网iitime”，作者/胡锦明。
在当今这个数字时代，数据已经成为各行各业的主角，大数据作为新时代的“石油”，正以前所未有的速度渗透到社会经济的每一个角落，深刻改变着我们的生产生活方式。同时，大数据的应用也无处不在，推动着各行各业的转型升级与创新发展。
在工业领域，大数据同样得到了大规模的应用，重塑着传统工业的面貌，不仅提升了生产效率，优化了资源配置，还为工业领域向智能化、绿色化升级提供了强大的驱动力。
工业大数据应用有哪些挑战
尽管工业大数据具有巨大的潜力和价值，但其在实际应用中，也面临着一系列挑战。
首先，数据资源的丰富程度，低于预期。在大多数人的设想中，工业场景多样繁杂，理应有大量的数据可供利用，但在实际场景中，有价值的数据非常有限。由于我国工业互联网的发展还没有到全面规模发展的阶段，企业的数字化、网络化水平还没有达到一定水准，我国工业企业的数据资源存量普遍不大。据中国信息通信研究院和工业互联网产业联盟2018年年底对国内74家工业企业的调研，66%的企业数据总量都在20TB以下。
其次，缺乏统一的数据标准，数据质量参差不齐。工业大数据领域缺乏统一的行业标准和规范，导致不同企业之间的数据难以共享和交换，制约了工业大数据的协同发展。不同企业、不同设备之间的数据格式和标准往往不同，这增加了数据整合和共享的难度。由于不同企业的发展阶段、技术实力各不相同，采集到的数据质量也是千差万别，数据的缺失、噪声等问题为后续数据的利用造成了一定难度。
再者，数据关联度长且复杂，建模难度大，价值挖掘较难。由于工业生产涉及众多环节和系统，数据来源广泛且分散，不同数据源之间的关系错综复杂。一方面，生产线上的设备运行数据可能与原材料供应数据、工人操作数据、环境监测数据等相互关联。这些数据之间的关联并非简单的线性关系，而是存在着复杂的非线性、时变和多变量的相互作用。另一方面，在整个全生命周期管理中，数据难以相互关联，需求、设计、生产、营销等环节的数据之间缺乏相互的对应关系，并且数据格式差异较大。这种复杂的数据关联给建模和价值挖掘带来了巨大的挑战。
另外，工业大数据的管理和治理是一个复杂的系统工程，需要建立完善的数据管理体系和治理机制，包括数据标准的制定、数据质量管理、数据资产的评估和管理等方面。然而，许多企业在数据管理和治理方面缺乏经验和有效的方法，导致数据的可用性和价值难以充分发挥。虽然工业大数据的价值逐渐被业界所认识，但仍有部分企业对其重要性和潜力认识不足，仍沿用传统的生产和管理模式，缺乏利用大数据进行决策和优化的意识。
如何应对上述挑战
虽然在实际应用中，工业大数据的发展面临着众多挑战，但上述这些难题，不只是拦路虎，从另一个角度来讲，也为未来发展指明了前进的方向，为后续改进措施的制定提出了具体的要求。
一要加强技术创新，利用好新兴技术。技术创新是工业大数据未来发展的重要驱动力，随着大数据、AI、边缘计算、实时分析、多模态数据整合等技术的不断发展，工业大数据的处理能力和应用价值将得到显著提升。特别是AI技术的应用，使得工业大数据能够自我学习、不断优化，并提供更加精准的洞察和决策支持。此外，物联网、云计算等新一代信息技术的深度融合，也将为工业大数据的采集、传输、存储和分析提供更加高效、智能的解决方案。
二要加强工业大数据标准和相关政策的制定。首先在政府层面，要对工业大数据的发展给予重视，通过制定相关政策来鼓励和推动产业发展。同时，为了解决技术标准不统一的问题，在行业层面需要加快技术标准的制定和推广工作，消除数据流通的壁垒，提高数据的质量和可信度，为数据的共享、交换、利用创造一个良好的发展空间。
三要对应用场景进行拓展，扩大应用范围。不仅局限在单个企业的制造过程优化、故障预测与维护供应链管理等环节，随着技术进步与工业互联网平台的构建和普及，还要敦促产业链上下游企业的协同合作，实现资源共享和优势互补，推动整个产业链的数字化转型和智能化升级。从行业上来看，工业大数据的应用也要从制造业向能源、交通等行业外扩，越多的场景应用，数据的积累速度便会越快，越有助于后续数据的挖掘与利用，促进跨行业、跨组织的数据流通与价值创造，推动工业大数据市场的繁荣发展。
四要加强数据安全和隐私保护。随着工业大数据应用范围的扩大，数据安全和隐私保护问题也会日益凸显。未来，需要加大数据保护措施的投入，包括但不限于数据加密、访问控制、安全审计等方面，要构建相关的数据管理体系，创造一个安全可信的工业大数据生态环境。
在未来，工业大数据的应将会深刻改变工业领域的每一个环节，随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，工业大数据将在推动相关产业高质量发展、构建新发展格局中发挥更加重要的作用。
