《中国制造2025》规划明确提出，工业大数据是我国制造业转型升级的重要战略资源。为此，在工业互联网产业联盟的指导下，总体组下辖的工业大数据特设组主持编写了本书。全书共7章；第1章重点阐述工业大数据的概念、价值和历史由来；第2章重点介绍工业大数据的典型应用场景；第3、4章分别从业务和技术两个角度探讨了工业大数据的实施路径和系统架构；第5、6章介绍了工业大数据管理与分析的关键技术；第7章介绍了8个工业大数据典型应用案例。最后，结语部分展望了我国工业大数据的未来愿景。

序言／Preface 拥抱工业大数据到来的新时代 当前，以大数据、云计算、移动物联网等为代表的新一轮科技革命席卷全球，正在构筑信息互通、资源共享、能力协同、开放合作的制造业新体系，极大地扩展了制造业创新与发展空间。新一代信息通信技术的发展驱动制造业迈向转型升级的新阶段——数据驱动的新阶段，这是在新的技术条件下制造业生产全流程、全产业链、产品全生命周期的数据可获取、可分析、可执行的必然结果，也是制造业隐性知识显性化不断取得突破的内在要求。 习近平总书记强调，“要着力推动互联网与实体经济深度融合发展，以信息流带动技术流、资金流、人才流、物资流，促进资源配置优化，促进全要素生产率提升”。习总书记这段话深刻阐释了互联网与实体经济的关系，阐释了以互联网为代表的新一代信息通信技术融合创新推动实体经济转型升级的内在机理，也充分体现了工业大数据作为一种新的资产、资源和生产要素，在制造业创新发展中的作用。可以从以下三方面来理解。 首先，资源优化是目标。新一代信息通信技术与制造业融合主要动力和核心目标，就是不断优化制造资源的配置效率，就是要实现更好的质量、更低的成本、更快的交付、更多的满意度，就是要提高制造业全要素生产率。从企业竞争的角度来看，企业是一种配置社会资源的组织，是通过对社会资本、人才、设备、土地、技术等资源进行组合配置来塑造企业竞争能力的组织，是一个通过产品和服务满足客户需求的组织，企业之间竞争的本质是资源配置效率的竞争，这是任何一个时代技术创新应用永恒追求的目标。 其次，数据流动是关键。新一代信息通信技术如何优化制造资源配置效率？信息流如何带动技术流、资金流、人才流、物资流？其中的关键就是数据流动。从数据流动的视角来看，数字化解决了“有数据”的问题，网络化解决了“能流动”的问题，智能化要解决数据“自动流动”的问题，即能够把正确的数据在正确的时间以正确的方式传递给正确的人和机器，能够把海量的工业数据转化为信息，信息转化为知识，知识转化为科学决策，以应对和解决制造过程的复杂性和不确定性等问题，在这一过程中不断提高制造资源的配置效率。 最后，工业软件是核心。工业大数据的核心在于应用，在于优化资源配置效率，关键在于数据如何转化为信息、信息如何转化为知识及知识如何转化为决策，其背后都有赖于软件。软件是人类隐性知识显性化的载体，软件构建了一套数据如何流动的规则体系，正是这套规则体系确保了正确的数据能够在正确的时间以正确的方式传递给正确的人和机器。工业软件作为一种工具、要素和载体，为制造业建立了一套信息空间与物理空间的闭环赋能体系，实现了物质生产运行规律的模型化、代码化、软件化，使制造过程在虚拟世界实现快速迭代和持续优化，并不断优化物质世界的运行。 本书是工业互联网产业联盟对新形势下工业大数据应用需求、技术演进和实施策略的阶段性提炼和总结，希望与业界分享，共同推动我国工业大数据产业进步和应用。 安筱鹏 2017年6月27日 编写说明 工业大数据是工业领域相关数据集的总称，是工业互联网的核心，是工业智能化发展的基础原料。《中国制造2025》规划中明确指出，工业大数据是我国制造业转型升级的重要战略资源。为此，在工业互联网产业联盟的指导下，总体组下辖的工业大数据特设组主持编写了本书。 本书努力回答工业大数据是什么、从哪里来、到哪里去、如何管理、如何分析及如何应用等基本问题。第1章重点阐述工业大数据的概念、价值和历史由来；第2章重点介绍工业大数据的典型应用场景；第3、4章分别从业务和技术两个角度探讨了工业大数据的实施路径和系统架构；第5、6章介绍了工业大数据管理与分析的关键技术；第7章介绍了我国工业大数据典型应用案例；最后结语部分展望了我国工业大数据的未来愿景。 本书成稿过程中得到了全联盟成员的大力支持，特别是在征集工业大数据应用案例过程中，联盟相关企业结合自身业务痛点深入分析和总结了工业大数据应用过程中的做法和经验，为本书观点的形成与落地提供了实践支撑。 本书由工业大数据特设组组长单位清华大学与副组长单位中国信息通信研究院牵头编写。特别感谢清华大学孙家广院士、航天科工集团李伯虎院士、工信部信软司安筱鹏副司长、中国信息通信研究院余晓晖总工程师和中国宝武集团研究院郭朝晖首席科学家给予的全面指导与帮助。同时，国务院发展研究中心产业经济研究部王晓明主任、中电湘计海盾周翔总经理、东方电气集团张启德首席科学家、北京兮易信息技术有限公司颜强等在本书成稿过程中也提出了许多建设性意见，在此一并致谢。 当前，工业大数据仍处在高速发展的历史阶段，其概念内涵、技术方法、价值创造模式还在不断创新演化之中，由于时间和编者水平所限，本书还存在着许多缺点和不足，期待联盟成员和广大读者给予批评指正，以便不断补充完善。 王建民 2017年9月21日

目录／Contents 第一章 工业大数据的概念与价值 /001 1.1 工业大数据的内涵 /002 1.2 工业大数据的特点 /007 1.3 工业大数据的创新价值 /018 1.4 工业大数据支撑中国制造“弯道取直” /022 第二章 工业大数据典型应用场景 /027 2.1 优化现有业务，实现提质增效 /028 2.2 促进企业升级转型 /031 2.3 促进中小企业创新创业 /037 第三章 工业大数据的实施策略 /039 3.1 业务的“加、减、乘、除” /040 3.2 过程的智能再造 /042 3.3 架构的统筹规划 /043 3.4 分析算法与模型的领域化 /045 3.5 人才的培养与引进 /047 第四章 工业大数据系统与技术架构 /049 4.1 工业大数据生命周期 /050 4.2 工业大数据技术架构 /053 4.3 工业大数据管理技术架构 /054 4.4 工业大数据分析技术架构 /56 第五章 工业大数据管理技术 /057 5.1 多样性数据的采集技术 /058 5.2 多模态数据的管理技术 /059 5.3 高通量数据的写入技术 /060 5.4 强关联数据的集成技术 /061 第六章 工业大数据分析技术 /063 6.1 工业大数据分析工作准备 /065 6.2 工业大数据分析工作实施 /069 6.3 工业大数据分析关键技术 /079 第七章 工业大数据应用案例 /083 7.1 北京工业大数据创新中心推进风电装备数字化升级 /084 7.2 北科亿力推动炼铁行业大数据应用 /093 7.3 大唐集团工业大数据应用 /102 7.4 东方国信大数据实现联合利华能效提升 /111 7.5 沙钢能源管理大数据应用 /118 7.6 陕鼓动力智能运维大数据应用 /127 7.7 仪电显示工业大数据应用实践 /136 7.8 中联重科工业大数据应用实践 /144 结 语 /153

“工业互联网产业联盟”成立于2016年2月1日。联盟立足于搭建工业互联网的合作与促进平台，聚集工业界和信息通信界的中坚力量及相关机构，服务企业，支撑政府决策，推进工业互联网发展，为推动《中国制造2025》和“互联网+”融合发展提供必要支撑。联盟任务是着力聚集产业生态各方力量，联合开展工业互联网技术研发、标准化、试点示范、公共服务平台建设，共同探索工业互联网的新模式和新机制，开展试点示范，推进技术、产业发展与应用推广，同时广泛开展国际合作，形成全球化的合作平台。__eol__ 　　“工业互联网产业联盟”接受工业和信息化部业务指导，部长苗圩担任指导委员会主任。联盟组织机构包括会员大会、专家委员会、理事会、常务理事会，理事会下设秘书处。中国工程院院士邬贺铨担任专家委员会主任，中国信息通信研究院是联盟理事长单位。__eol__