释放工业大数据价值（3）

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德国的《工业4.0十大挑战与机遇》报告指出，数据的整合分析与使用是实现工业4.0的关键能力。工业4.0有两大关键支撑技术。一个是CPS，这是智能工厂比较偏硬的部分，讲究用更加智能的基础设施来降低车间复杂度和提高灵活性。另一个是数字化企业平台，跨生产”shop floor”和经营“top floor”、贯穿CAD/PLM/MES/ERP等生产、经营信息系统的信息集成与数据融合贯通，建立伴随产品制造过程的完整信息流，做到全数字化、数据全采集、数据通路全打通、数据流动过程不落地。同时基于对这些数据的分析，使企业可以全面深入把握和优化提升产品质量、生产效率、资源利用率。

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美国通用电气公司的《工业互联网白皮书》中指出工业互联网实现的三大要素是智能联网的机器、人与机器协同工作及先进的数据分析能力。工业互联网的核心是通过智能联网的机器感知机器本身状况、周边环境以及用户操作行为，并通过这些数据的深入分析来提供诸如资产性能优化等制造服务。

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我国在今年推出“中国制造2025”“互联网+制造”战略的时候，也特别强调利用大数据为产业智能化提供支撑。

有一个对工业1.0到工业4.0变迁历史的总结非常精辟，借用一下：工业1.0是“工厂+机械”，利用机械替代人力，解放了生产力；工业2.0是“工厂+电”，通过电气化进一步提升生产效率；工业3.0是“工厂+电脑”，通过信息系统替代人工管理生产经营过程。那工业4.0是工厂+什么呢？顺着这个思路，3.0完成信息化之后，工厂经营生产的方方面面都已经有数据积累，再进一步的提升自然是基于这些数据进一步分析优化生产经营和探索数据驱动的新业务模式，因此，工业4.0就是“工厂+大数据”。