我們要看大數(shù)據(jù)與工業(yè)的深度融合之前，先看看核心要素大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是什么。
大數(shù)據(jù)的本質(zhì)就是，“數(shù)據(jù)+算法=服務(wù)”，數(shù)據(jù)來自機器數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，產(chǎn)品數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)需要通過物聯(lián)網(wǎng)、傳感器不斷的獲取。而算法部署在云端，一類是機理模型，另外一類是AI或者大數(shù)據(jù)模型。
通過大數(shù)據(jù)和算法，帶來了新的服務(wù)，服務(wù)包括四個層次：描述這個世界(發(fā)生了什么);診斷這個世界(為什么發(fā)生);預(yù)測這個世界(將會發(fā)生什么);進行決策(應(yīng)該怎么做)。最終實現(xiàn)優(yōu)化資源配置效率，提高生產(chǎn)力。這也是一種全新的認識和改造這個世界的方法論。
我們說大數(shù)據(jù)的下半場是跟產(chǎn)業(yè)的深度融合，那么大數(shù)據(jù)與工業(yè)融合之后的工業(yè)大數(shù)據(jù)，其本質(zhì)又是什么?我認為工業(yè)大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是：數(shù)據(jù)+算法=服務(wù)。
一個工業(yè)機理模型可以實現(xiàn)四類功能：一、描述，描述設(shè)備、工藝發(fā)生了什么;二、診斷，發(fā)生了什么問題、什么地方發(fā)生了問題;三、預(yù)測，如果不處理設(shè)備將有什么問題，能耗會有什么問題，質(zhì)量會有什么問題;四、決策、最后怎么辦，是對那個環(huán)節(jié)進行維修，那個環(huán)節(jié)進行優(yōu)化，或者保養(yǎng)，增加或者減少物料的輸入等等，給操作手、給總工、給管理層提供一個解決方案。
機理模型的落地，就是我們認識客觀世界的一個過程。一般說會有四個階段：一、理論推理，把工業(yè)中的熱平衡、物質(zhì)平衡等通過抽象的方法形成理論模型;二、實驗驗證，對理論模型進行實驗驗證，仿真驗證的過程;三、模擬擇優(yōu)，在虛擬世界里面去完成，通過大數(shù)據(jù)模擬選擇最優(yōu)的結(jié)果;四、大數(shù)據(jù)分析通過模擬+大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)新的規(guī)律。
機理模型構(gòu)建了業(yè)務(wù)場景的數(shù)字孿生，通過設(shè)備上云、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)，實現(xiàn)了從局部數(shù)字孿生到跨節(jié)點的數(shù)字孿生，從靜態(tài)的數(shù)字孿生到動態(tài)的數(shù)字孿生。我們在熱平衡模型的應(yīng)用中，對每日、每時、每秒的數(shù)據(jù)進行優(yōu)化，指導(dǎo)在工藝環(huán)節(jié)的優(yōu)化。構(gòu)建一個機理模型、數(shù)字孿生，背后的原理就是大數(shù)據(jù)+算法=服務(wù)。他可以縮短研發(fā)周期，提高資源優(yōu)化效率，提供新的分析方法，構(gòu)建資源配置新模式。
依托于工業(yè)大數(shù)據(jù)的支持，工業(yè)企業(yè)的決策方式也將增加為更加科學(xué)規(guī)范的模式：數(shù)據(jù)+算法。數(shù)據(jù)+算法的決策機制，不是對已有決策機制的一種替代，而是增加。
“數(shù)據(jù)+算法”的決策機制原理有幾個方面，對于不確定性的問題，我們首先要獲得數(shù)據(jù)，理解這個世界，理解和認知規(guī)律;理解之后我們要預(yù)測發(fā)生什么，做邊緣響應(yīng)和遠端響應(yīng);最后我們要去控制，將決策付諸行動。
企業(yè)的核心問題是解決和提高資源配置效率。大數(shù)據(jù)如何支撐企業(yè)決策，就是將正確的數(shù)據(jù)，在正確的時間，以正確的方式傳遞給正確的人和機器。大規(guī)模個性化生產(chǎn)實現(xiàn)了從固定靶到空中飛碟的轉(zhuǎn)變。這其中，通過模型可以提供將不確定性轉(zhuǎn)化為確定性的最優(yōu)路徑，通過大數(shù)據(jù)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，將隱形數(shù)據(jù)顯性化、將隱形知識顯性化。
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