王建民：工业大数据的应用与挑战（1）

图1. 清华大学软件学院院长王建民教授

在当今这个互联网的时代，大数据热，工业大数据更热。最近总理又来了一个中国制造2025+互联网，把火烧的又加的一些温度。本来我想讲工业大数据软件，但是有的同志跟我讲，说王老师你要讲软件的话，恐怕很多人不一定感兴趣，所以我想问一问在座的同志们对软件感不感兴趣。

工业大数据能不能用一张片子来讲，所以我试着用一张片子来讲一下我理解的工业大数据。其实我讲的面很窄，工业有两大类，我今天讲的主要是一类，叫做离散工业，还有很大一类叫流程工业。

先说一下制造业的苦笑曲线和今年要做的""三去一降一补""的关系。横轴是国民收入，低收入国家人均收入在5000美元以下，高收入大概在2万美元以上，中国大概在七、八千万。七、八千万的时候是制造业最舒服的时候，中等国家制造业在国民经济总量中占的最高。在向高收入国家迈进的时候，所谓的以物质生产为核心的制造业，它在国民经济当中的占比就不可挽回的要下降。

前几年说服务业要占国民经济的多少多少才是一个先进的发达国家，不是没有道理的，但是有可能咱们用的指标太过于机械，是高端的服务业上去了，那才是一个先进的经济体。高端的服务业从哪儿出，其实我们看到他有一个剪刀曲线，绿的曲线是制造的服务业。大量的资源从传统的制造业里分离出来，分离产生了高端的服务业的时候，这种服务业是一个未来强国的服务业，而不是今天我们就靠剃头，靠做饭，靠外卖拉动起来的服务业。

在这样的大形势下，如果咱们的国民收入还是往高收入国家迈进的话，我们一定要去掉现在的产能，现在的库存，去掉现在的一些不必要的杠杆，要降低成本。要把高端制造业以工业为核心的发展起来。

工业大数据不是一个新鲜事，至少工业数据不是一件新鲜事，大家都在说一个装备的全生命周期。我们看看一个复杂的装备，前面这一段叫做BOL，两个原点之间的叫MOL，后端的叫EOL.代表的是一个复杂装备生命周期的三个阶段，一个是它的初期，一个是它的中期，一个是它的末期。分离点是装备离开企业的那一瞬间，这个是装备退役的时刻。所以，一个复杂装备可以划分为三个阶段。

原来的制造企业主要是在BOL阶段，设计制造，我们把装备设计制造出来之后就是企业核心的目标。第二个阶段是产品到了用户那去，要做使用维护，这个时候是在装备创造价值的阶段。一个装备有没有价值，看它用的好不好，不在于制造。其实制造的时候是个成本，当然由质量决定，而装备真正发挥效应是在使用阶段。最后是绿色的回收再制造的过程。

很早以前美国人就想到摇篮到摇篮到制造，整个制造业应该是循环经济，要更多的回收回来。这三个阶段的视角是不一样的，第一个阶段的视角是一个企业，第二个阶段的视角是产业，第三个阶段的视角是社会。每个视角关注的面是不一样的。