近年来，全球新一代信息技术发展突飞猛进，移动互联网、大数据、云计算、物联网、人工智能等信息技术的突破和融合发展促进了数字经济的快速发展。 与此同时，以互联网跨界融合应用为特征的数字经济发展，全面促进了全球经济竞争制高点--制造业的转型升级。智能制造已成为全球制造业发展的主要方向，也是新一轮科技革命和产业变革的核心所在。
2017年12月8日下午，全球信息技术主管大会—工业大数据制造云专题论坛在陕西西咸沣西新城管理委员会10号楼1楼大数据厅如期举办！本次论坛由工业和信息化部指导、中国电子学会、陕西省发展和改革委员会、陕西省工业和信息化厅、陕西省西咸新区开发建设管理委员会主办、中国首席信息官联盟秘书处、中国工业大数据创新发展联盟秘书处、西咸新区沣西新城管理委员会承办、智汇工业协办，论坛获得美的、东方国信、中秘投资发展协会、北京天拓四方、美林、大连光洋等企业和西安交通大学、西北工业大学等科研院所的大力支持！
深圳美云智数科技有限公司：徐夏隽总监
美的大数据 打造企业数据生态圈
作为世界五百强美的现有八大事业部，2017年由美的流程IT部门成立深圳美云智数公司，主要服务八大事业部做大数据分析。美的虽行业传统，但运营上创新。2014年开始提出双智战略：智能产品和智能制造，建立数字化美的。在这样背景下通过大数据驱动为美的带来实实在在的经济效益。2016年全年电商营收超过220亿，2017年向400亿迈进，大数据驱动的信息化转型为如此成绩起到非常重要的作用。
大数据在美的是怎么做的？徐总指出我们要看企业拥有哪些数据，未来将会掌握哪些数据，我们希望拉通企业年产供销，财务企业内部数据辅助企业经营决策；通过融合外部的互联网数据，帮助美的掌握市场的情况；整合与用户相关数据做好管理；运营几百万在线设备，精细挖掘每一个新的场景。
美的大数据在各个产品和领域是如何构建的？与传统BI相比，美的在技术、思维、形态上有不同，不仅仅是报表平台和数据堆积而是企业全价值链的分析和全生命周期的数据管理解决方案。正是因为拥有庞大的技术和业务团队，3000多台服务器24小时不断采集数据为汽车，服装等众多个行业提供专业在线分析服务以及将最佳实践进行落地。
东方国信科技股份有限公司工业大数据研究院：王俊副院长
工业互联网生态建设
习总书记在十九大报告中指出，要加快建设制造强国，加快发展先进制造业。两化融合进入新时代的标志就是要深化互联网+先进制造业，就是要发展工业互联网。在工业互联网应用领域，装备制造是国家战略，数据将引领驱动行业发展。2012年GE提出工业大数据，在工业制造领域做信息化应用，相关应用有三个方面：第一是由企业内部的传统的信息化系统产生的，比如PDM、MES、CRM等当中产生的数据；另外，随着数字化和智能化设备的普及从机器检测或实验设备中采集来的数据；最后，互联网企业外部的环境。
通讯领域起家的东方国信，工业行业日处理3000亿条数据，打造出完全自主领先的基于分布式的工业互联网平台BIOP，应用于能源，石化，风电等行业。其中能源行业服务于全球35个国家，1269个用户，14亿数据点，平均节能3%-15%。王院长提到工业互联网架构分成四层：数据采集层，边缘计算层，平台层（PaaS层是核心），应用层（SaaS）。全国工业锅炉总数约为47万台，年耗煤约7亿吨，占全国煤耗的近10%，此平台解决了中小企业工业锅炉能耗及排放问题。
中秘投资发展协会董事长：Alfredo Rolando（罗兰德）
Evolution of Big Data in Today`s Business World
当今世界的大数据变革日新月异，关于电子信息的工业化改革，在过去有几个重要的因素结合所有数据可以给我们很好的启发。现在人工智能的发展将会在未来更加深化，人工智能和工业大数据的结合将会在工业制造领域让我们看见更多大数据应用的成果，比如：我们收集到的每个数据可以应用到每个生产中的流程领域。
北京天拓四方科技有限公司智能制造事业部总监：彭旭
聚能·赋能—天拓四方数网星工业云平台
数字化改变着我们的生活？如何通过数字化聚焦工业大数据有两个环节即如何获取和应用大数据？从制造型企业来考虑：如电子半导体行业对环境要求很高。有报告指出：未来3-5年，大数据与机器之间的互联是我们在各行各业首要做的事情，基于此怎样利用数据判断未来值得制造型企业深思。如何把数据利用起来？怎样通过数据提高生产质量和效率？提高机器的利用率？数据描述：一些企业对于以往数据是比较模糊的，利用数据模型可将其定义清楚；数据诊断；预测；规范。
天拓四方推出数网星-远程数据采集及应用平台专注解决设备远程调试和运维需求，帮助客户实现远程数据采集及设备运维，大数据应用和分析功能。更精准及时的数据采集，更快速稳定的数据传输，更多样灵活的使用方式，更智能专业的大数据决策，更低的投资成本，更多的数据财富。此平台框架分三个Level：（1）数据采集:开发智能数据采集网关，在离散和流程制造业企业广泛应用。（2）IOT层面，高频率的数据采集如何存储？可利用PaaS平台，共享大数据和应用的集成。如风电发电行业不群的群主进行监控，制造型企业有不同的产线。（3）优化：生产调度优化，区域检修服务。做为制造型企业底层产线里部署各种PLC，传感器等，我们通过智能数据采集网关跟不同型号不同设备进行互联，网络体系支持各种协议，通过私有云的方式部署离散制造型和都进行数据采集并存储，最终结果进行数据分析，提供预测性维护。
大数据到底怎样去做呢？彭总提到有几个重要的环节：首先要布局数据类型，其次是按生产周期还是按频率进行数据采集，最后数据采集后如何进行存储。
美林数据技术股份有限公司数据中心总监：马良
智能制造之“核”—数据中心建设
1998年开始美林公司成立，从事大数据相关的工作，涉及军工制造，智能电网，金融等行业，其中主要面向离散制造业中的十大军工，如航空航天等（对数据的保密性要求更高，更多是可视化的，可预测性的数据）。预计于2018年3月建成国内第一个工业大数据展示中心。
中国信息化发展水平不均衡，国内在电子商务，交通，能源等行业应用已非常普及，但在离散制造业和中小型企业信息化还比较落后：（1）源头和类型非常多，面临最直接的问题是如何采集数据？（2）如何用对于结构化数据和非结构化进行存储？（3）数据价值：系统很多，但目前还是依靠人力要数据。马总提到数据有四个特征：动态感知（采集数据，整合上下游厂商）；数据实施分析；决策；精准执行（提升生产，客户满意度等）。
如何管好和用好数据呢？马总指出数据架构流程运转的核心是数据，流程数据资产的管理：分析和服务是最核心的部分。专业人才是前提；数据是基础，它本身是没有价值的，一定要解决业务的问题；数据分析技术是核心；平台式支撑；产生效益是根本（工业大数据最重要的原则）。
大连光洋科技集团有限公司CIO：赵宇乾
把脉“大数据”
国家从工业大国向工业强国转变时一定要保持独立思维的习惯。当大数据来临之前我们应该具备什么样的思维和态度？赵总提到我们要认识数据的局限性，数据采集后过滤具有实时性，真实性和有效性，综合评判指标并量化。数据的来源、产生是遵循客观规律的，是否不被当前认知环境所束缚。赵总以“深圳发出全球第一批智能无人驾驶公交巴士”为例，提到2011年有150多家大数据的企业，到2016年超过3500家企业，在全球范围内的积累已经到了一定的程度，我们要聚焦的是怎样结合具体的行业真正为企业带来有价值的东西？
赵总提到大数据有三部分：SCADA大数据采集平台，机房大数据运营平台，大数据维修服务。社会的快速发展，人们对消费需求的特性已快速转向个性化消费，而作为产品的制造企业，大批量的生产某一种产品已经跟不上时代的需求，而快速的制造多种类产品以满足客户需求已经成为企业立稳脚跟的核心竞争力，然而，企业规模越大，反应的敏捷性却也越低。APS是解决详细计划排程的根本方法。
(审核编辑: 智汇胡妮)
