「数据工业」中国工程院院士何友：大数据可在工业各个方面创造价值

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本报讯 （记者 张颖辉）提到工业大数据应用，一般人可能会觉得离自己很远。但实际上，在我们身边的很多日常用品，已经应用了工业大数据相关技术或思维。近日，在山东省中国虹计划协同创新中心2017年总结大会暨无线大数据研讨会上，中国工程院院士何友向与会者展示了这样一个以工业大数据加速产品创新设计的案例——
Mate系列手机可谓华为公司具有里程碑意义的产品，这得益于华为与天猫自2012年11月起联合开展的一场日点击量超过24万次的用户调研。通过大数据分析，华为更好地认识了用户偏好，并直接应用于Mate系列的研发，以提供更好的用户体验。
当天，何友在题为《工业大数据及其应用中》的演讲中介绍了工业大数据的时代背景、现状、特征、价值及面临的科学问题与挑战，并对关键技术及未来研究方向做出了分析。
“目前，中国工业正面临转型升级，迫切需要将大数据融合到经营管理与生产运营活动中，促进制造企业向服务化、智能化转型升级。”何友介绍，自2013年，国家973、863计划等陆续将大数据研究纳入。今年5月28日，科技部发布了国家重点研发计划高新领域“云计算和大数据”重点专项2018年度项目申报指南建议，该专题按照4个创新链，共部署20个重点研究任务。
实际上，工业大数据在华为手机设计上的应用只是牛刀小试，何友介绍，目前大数据已逐渐成为比石油、煤炭等更有价值的资源，将对政治军事、经济社会、科学研究等产生革命性影响。
何友表示，大数据可在工业各个方面创造价值。其中，在工业领域，大数据应用带来的效益将渗透于整个工业价值链，主要表现在研发、供应链管理、生产、售后服务等环节，这使得制造业减少了开发周期，优化装配过程，增加产量并满足客户需求。
“在工业大数据推动的变革中，即使效率只提升1%，期效益也是空前巨大的，我们将此称为1%的威力。”何友举例，在全球节约1%的商用航空燃料意味着节约300亿美元的成本；而提升1%的石油勘探资本利用率则意味着可节省900亿美元支出。“工业大数据是工业互联网与工业4.0的核心关键技术，更是中国制造2025的重要内容。”
虽然工业大数据具有高价值，但其仍面临着一系列问题及挑战。
数据价值密度高、数据类型繁多，多源异构的架构化、数据和非结构化数据并存，数据处理实时性要求高，数据关系和关联性异常复杂是工业大数据的主要特征。何友认为，基于大数据的这些特征，如何将数据统计分析的能力转变为大数据分析、预测和决策能力，促进传统工业升级改造和产业整合，是目前需要解决的核心问题。
此外，大数据技术运用仍有困难也是当前面临的挑战之一。“这首先体现在数据收集方面——要对来自于物联网信息系统的数据收集并去伪存真，多角度检验数据的可靠性仍有一定难度。此外，还体现在数据存储、数据处理、可视化呈现等方面。”
针对这些问题，何友提出了工业大数据的关键技术及未来研究方向。他认为，包括“工业大数据平台构架及存储技术”，“工业大数据测评与管理技术”，“工业大数据高效实时同步传输技术”，“工业大数据可视化技术”等在内的7项技术对推进工业大数据下一步的发展至关重要。
“未来，工业大数据的研究方向应聚焦在数据科学基础理论和大数据技术及应用两大方面。具体而言，包括数据相似性理论，数据测度和代数，NoSQL与NewSQL技术，大数据并行计算模型、框架与系统，大数据分析与挖掘、大数据可用于可视化等。”
“工业大数据是新一轮产业革命的核心，是实现工业4.0、工业互联网和中国制造2025的重要抓手，将推动企业从制造走向智造。工业大数据具有无限的潜力和机会，更有可能提升原始创新能力，这就需要我们用全新的大数据思维开辟工业化实现跨域式发展的新途径。”演讲最后，何友建议说。