《工业大数据分析指南》发布（附PPT解读）

2019年2月21日，由工业和信息化部指导，中国信息通信研究院、工业互联网产业联盟、中国通信学会联合主办的2019工业互联网峰会在北京国家会议中心举行。

在22日的主论坛上，工业互联网产业联盟发布了《工业大数据分析指南》白皮书，清华大学大数据系统软件国家工程实验室总工程师王晨对白皮书进行了解读。

白皮书目录

白皮书序言

如今，全球掀起了以制造业转型升级为首要任务的新一轮工业变革，工业大数据作为引领这场变革的主要驱动力，已经成为当今工业领域的热点之一。

新一代信息技术与制造业的深度融合,将促进工业领域的服务转型和产品升级，重塑全球制造业的产业格局。为紧紧抓住这一重大历史机遇，抢占制造业新一轮竞争制高点，党中央高度重视并作出长期性、战略性部署。党的十九大报告指出，要“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。

工业大数据是智能制造的核心，以“大数据+工业互联网”为基础，用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术引领工业生产方式的变革，拉动工业经济的创新发展。工业大数据分析技术作为工业大数据的核心技术之一，可使工业大数据产品具备海量数据的挖掘能力、多源数据的集成能力、多类型知识的建模能力、多业务场景的分析能力、多领域知识的发掘能力等，对驱动企业业务创新和转型升级具有重大的作用。可以从以下三个方面来理解。

首先，资源优化是分析的目标。企业之间竞争的本质是资源配置效率的竞争，优化资源配置效率是企业技术创新应用的主要动力，也是工业大数据分析的核心目标。工业大数据分析是实现新一代信息技术与制造业融合的重要技术支撑，其目的是不断优化资源的配置效率，实现生产全过程的可视化、高端定制化生产、产品生产节能增效、供应链配置优化、企业智能化管理等，达到提升质量、降低成本、灵活生产、提高满意度等目的，促进制造业全要素生产率的提高。

其次，数据建模是分析的关键。来源于产品生命周期的各个环节中的海量数据，为工业大数据分析提供了前提和基础，而海量的工业数据如果不经过清洗、加工和建模等处理是无法直接应用于实际的业务场景。工业大数据分析通过模型来描述对象，构建复杂工业过程与知识之间的映射，实现知识清晰化、准确化的表达。

最后，知识转化是分析的核心。确定性和稳定性是工业应用的两个基本特点，这就决定了工业大数据分析技术就是感知信息和提炼知识，其核心在于如何把海量数据转化为信息，信息转化为知识，知识转化为决策，以应对和解决制造过程的复杂性和不确定性等问题。

《工业大数据分析指南》是在新形势下对工业大数据分析关键共性问题进行的辨识、抽象和提升，适应当前工业大数据的应用需求和技术变革，具有较为广泛的通用性和相对普遍的指导意义，适于工业领域内的企业、机构的研究和参考。希望通过与业界的分享，共同推动工业大数据开发利用和应用推广，为制造强国和网络强国建设添薪助力！

更多精彩，敬请阅读峰会现场解读PPT。

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校  审 | 陈  力、 珊  珊

编  辑 | 凌  霄

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