中国工业大数据实践与思考3

中国工业大数据的实践与思考（三）

（2015年6月25日）

三、工业大数据实现

最后，和大家分享一下我们在工业大数据方面的“小实践”。如前所述，产品全生命周期的各个阶段都有大数据，比如设计阶段引入用户社区数据，制造阶段使用机床在线感知与测量数据，在市场营销阶段使用社交网络数据等，昨天（2015.3.20）在清华大学工业大数据线下交流活动中嘉宾对相关案例进行了分享。

上世纪九十年代罗罗公司率先在发动机上嵌入传感器监控其运行状态，开创了以销售飞行小时为标志性业务的服务型制造新模式，这些传感器采集的工况数据是GE和麦肯锡报告中所说的工业大数据的主体，其典型应用场景如下。

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今天，我和大家分享一下装备生命中期阶段（MOL）工况大数据的“小”实践。“十二五”我们开始和国内装备龙头企业合作研制装备工况大数据平台。随着应用的深入，需要将工况数据的处理分析结果，向企业服务（MRO）、制造（ERP）甚至设计（PLM）系统进行反馈，因此需要替换部分原有的关系数据管理系统。

与遗留系统进行集成，甚至替换“旧”系统，是工业大数据项目区别于互联网大数据项目重要内容，因为互联网业务往往是“全新的”，在实践中我们形成了“四阶段”切换方案。

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（转载自 数据派<微信版> 编辑 严进军）