工业大数据的实现路径（3）

四、工业大数据的应用广泛，目前颇为迫切的集中在两个方面。

第一，顶层设计。两化融合和大数据融合的战略还有复杂组织系统下的设计，尤其数据管理的长效机制，是非常重要的。因为整个新形势下，流程和组织将发生最为深刻的变化。只有顶层设计好，才能洞察全局。

第二，工业大数据将深入到数字化车间。数字化车间可以分为两个阶段，第一个阶段是建立车间级的大数据中心。以质量管理为例，可以利用产品全生命周期的数据，来实现质量追溯和过程质量控制。

图6. 产品变异的原因

第二个阶段是车间级的集成性平台。需要把各个阶段的数据进行汇集，最终目标要把整个PDM、MICE、ERP业务集成起来，形成新的业务流形成新的业务。

图7. 产品大数据支撑的智能产品运维

整个工业大数据，目前正恰逢大数据最为普及最广泛接受的时代。一切用数据说话、决策、管理、创新。

图8. 大数据技术的支撑方向

（待续完）

（摘编自 微信 工业大数据专题组 / 编辑 严进军）