在当今快速发展的工业领域，大数据已成为推动企业转型升级的核心动力。工业大数据，以其独特的价值和潜力，正逐渐改变着传统的生产、管理和决策模式。然而，伴随着大数据的快速发展，一系列挑战也随之浮现。本文将深入探讨工业大数据的来源、面临的挑战以及应对策略，为工业企业在大数据时代的探索与实践提供指导。

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一、  什么是工业大数据

工业大数据的来源可以主要归纳为三大类：管理系统数据、生产系统数据和外部数据。

1、  管理系统数据

管理系统数据源自于工业自动化控制和信息系统，涵盖了企业运作的多个关键领域。这包括产品生命周期管理（PLM）、企业资源计划（ERP）、生产执行系统、供应链管理（SCM）以及客户关系管理（CRM）等核心的企业信息系统。这些系统记录并积累了从产品研发、生产制造到物流供应和客户服务的全面数据。作为企业或其产业链内部的数据资产，它们不仅承载着企业的历史和经验，也是工业领域中不可或缺的传统数据资源。

2、  生产系统数据

生产系统数据源自工业生产一线，主要由生产线上的设备、机器和产品生成，通过传感器和仪器设备的持续监测而采集得到。随着物联网技术的迅猛发展，来自机器设备的数据显示出工业大数据中增长最迅速的趋势，这些数据通常是实时自动采集，反映了生产设备和产品的当前状态与工作条件。

一方面，生产设备通过物联网产生的数据为智能工厂的调度、质量控制及绩效管理提供了即时的信息支持。这些数据使得工厂能够更加灵活和精确地响应生产需求，优化生产流程。另一方面，传感器收集的大量时间序列数据，涵盖了设备状态参数、工作负载和作业环境等详细信息，这些数据对于提升设备运行效率、增强生产过程的可靠性和预测性维护具有重要意义。

3、  外部数据

外部数据泛指那些源自工厂围墙之外的各类信息与数据，它们涵盖了互联网上可获取的市场动态、环境变化、客户需求、政府政策以及供应链状态等多方面的数据。在当今互联网与工业界深度融合的背景下，企业外部的互联网资源已成为工业大数据的一个关键且不可忽视的数据来源。

例如，小米手机团队就曾巧妙利用社交媒体上的大数据进行市场洞察，从而成功推动了产品的创新研发。除此之外，互联网中还蕴藏着大量跨界数据，这些数据对工业生产同样具有重要价值。气象数据能够影响设备的作业条件，宏观经济指标对产品市场预测至关重要，环境法规的变动则可能直接影响到企业的生产成本。

二、  工业大数据应用面临什么挑战

数据已成为推动工业转型升级的核心动力，这不仅是整个行业在宏观层面上达成的共识，更在微观层面为企业带来了实实在在的经济效益。然而，在工业大数据的应用实践中，我们仍面临着一系列挑战：大数据资源的不足、数据治理体系的不健全，以及数据孤岛现象的普遍存在，这些问题都制约着大数据潜力的充分发挥。解决这些挑战，需要行业内外共同努力，建立更加完善的大数据管理和应用机制。

1、  大数据资源不丰富

大数据在工业领域的潜力巨大，理论上应拥有丰富的数据资源。然而，真正具有分析价值的数据并不像预期那样充裕。在工业实践中，往往只有在机器发生故障时产生的数据才包含了所谓的“坏”样本，这些数据才具有较高的分析价值。此外，为了捕捉设备状态的微小变化，需要在短时间内收集大量的测量数据，这就需要依赖于先进的时序数据库和流处理平台等新一代数据存储技术。

2、  大数据治理落后

数据治理在工业领域的发展相对滞后，而数据质量的优劣直接关系到数据分析的准确性和可靠性。据权威数据专家估计，数据质量不佳每年可能导致企业损失10%至20%的收益。在工业领域，对数据分析结果的确定性有着极高的追求，这自然对数据质量提出了严格的要求。

缺乏专门的数据治理，就很难保证数据的质量。然而，针对我国工业企业的调查显示，仅有不到三分之一的企业实施了数据治理，而51%的企业仍依赖于文档或更原始的手段进行数据管理。工业企业需要将数据视为与机器设备一样，甚至更为宝贵的资产，并加强数据资产管理。

目前，越来越多的工业企业开始从主数据或元数据的角度出发，着手进行数据资产管理。随着机器学习技术的进步，智能化的数据资产管理工具也在不断完善，使得工业数据资产管理能够更高效地依赖人工智能技术来完成。尽管如此，与金融、电信、互联网等信息化程度较高的行业相比，工业数据治理仍有许多需要迎头赶上的地方。

3、  数据孤岛问题

数据孤岛普遍存在于企业中，由不同供应商在不同时期建立的独立IT系统造成，如客户管理、生产管理等，它们难以互联，形成封闭的”烟囱式”结构。智能制造要求这些系统横向互通、纵向IT与OT数据整合，对大型企业尤其挑战重重。

工业互联网的发展需要跨企业的数据流通，以实现产业链的全局优化，但这面临安全合规、商业模式和技术标准等挑战。调查表明，多数企业需使用或提供外部数据，但数据流通因确权和合规问题遭遇风险和阻力。

三、  如何应对这些挑战

1、  做好数据基础工作，重视数据资产治理

企业在追求数据分析带来的直接价值的同时，更应深化对数据资产治理战略意义的认识。数据采集、资产管理、治理、互操作性与标准化等基础工作，虽不显眼，却是确保数据可靠性和可用性的关键。

2、  利用好大数据技术

把握大数据技术的创新浪潮，我们正站在新的发展前沿。时序数据库、知识图谱、深度学习以及安全多方计算等尖端技术，正为工业大数据的采集、整合和分析注入源源不断的新活力。将这些创新技术与具体的工业应用场景紧密结合，我们有望实现技术上的新飞跃，开拓工业发展的新境界。

3、  建立大数据行业标准与准则

在行业层面，可以通过行业联盟的力量，共同制定数据采集协议和数据模型等行业标准，以此消除技术互通的壁垒。同时，促进企业间建立起数据共享的行业规范，营造一个安全、可信且利益均衡的数据流通环境，这将为整个行业的数据孤岛问题提供解决之道。

帆软软件有限公司是国内领先的数据软件服务商，深耕数字行业十八年，能够依托于自身数字化产品，为企业梳理指标体系，建立全面、便捷、直观的经营、财务、绩效、风险和监管一体化的报表系统与数据分析平台，并为各业务部门人员及领导提供PC端、移动端等可视化大屏查看方式

为协助制造企业迈向数字化转型，帆软亦成立了数字制造事业部，专注于制造业领域的数据分析与数据规划。针对上述工业大数据应用的挑战，帆软一一给出了专业的解决方案：

• 针对大数据资源不丰富的问题

帆软软件给出了企业及数据仓库构建方案，从而做好数据采集、存储以及标准化的工作，实现对数据的规整和高效利用。

• 针对大数据治理落后的问题

帆软软件通过构建数据资产中心来进行数据资产管理，实现上承数据应用，下接数据底座。

• 针对数据孤岛的问题

帆软产品可通过实现多数据源整合，有效解决数据孤岛。

同时，帆软利用旗下Web报表工具FineReport和大数据分析软件FineBI，为广大客户提供现成的工业大数据查看与分析的看板模板，其模板中心提供制造业所需生产管控、质量管控、供应链管理、库存管理等看板，帮助制造业企业科学决策，全面落地数字化转型。

四、  总结

随着工业大数据的深入应用，我们见证了它在推动工业转型升级中的巨大潜力。然而，这一过程中所面临的挑战也不容忽视，包括数据资源的稀缺、数据治理的滞后以及数据孤岛的问题。为了克服这些难题，需要企业、行业乃至整个社会的共同努力和智慧。

首先，企业必须夯实数据基础工作，深化对数据资产治理的认识，确保数据的可靠性和可用性。其次，利用大数据技术的创新，如时序数据库、知识图谱、深度学习等，为工业大数据的采集、整合和分析提供新的动力。最后，在行业层面，通过建立行业标准和准则，推动企业间数据共享，打破数据孤岛，实现产业链的全局优化。

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