大數(shù)據(jù)和智能制造給傳統(tǒng)工業(yè)帶來了巨大沖擊，強大的工業(yè)數(shù)據(jù)分析服務將成為制造企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略的重要組成部分，工業(yè)物聯(lián)網將顯現(xiàn)出更大的戰(zhàn)略價值。

2014年，三一集團啟動大數(shù)據(jù)平臺建設，通過自主研發(fā)了大數(shù)據(jù)儲存與分析平臺即“ECC的客戶服務平臺”，能夠實現(xiàn)雙向的交互以及對設備的遠程控制，可將20多萬臺客戶設備實時運行情況的數(shù)據(jù)通過傳感器傳到后臺進行分析和優(yōu)化，最終目的是實現(xiàn)低成本海量設備數(shù)據(jù)接入與分析，敏銳洞察用戶行為，全生命周期閉環(huán)反饋。用戶可通過網頁或手機APP，隨時隨地掌握機器各方面的狀態(tài)。“M2M遠程數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控平臺”實行規(guī)模化商用，則建成了國內首家工程機械物聯(lián)網企業(yè)控制中心。

實際上，為了使得工業(yè)數(shù)據(jù)能夠最終形成商業(yè)機會，我們有四個方面需要關注：

1.溝通。即設備環(huán)境信號識別。信號識別的關鍵點是信息收集過程中實時性還不夠，信號識別的對象不夠完整和全面，這是建立工業(yè)大數(shù)據(jù)能力需要考慮的第一個問題。

2.集成與融合。即大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)平臺。所謂融合就是說，OA、知識庫、ERP、采購系統(tǒng)等所有的可觸摸和非可觸摸的數(shù)據(jù)都應該串聯(lián)起來。我們整個串聯(lián)工作還有非常漫長的路要走。

3.分析與決策。我們大數(shù)據(jù)的建模能力不差。缺的是我們對行業(yè)理解的投入以及形成模型的能力，以及不斷推倒重建和調整的持續(xù)投入，因為做出一個好的模型，可能花很多年，而且要不斷的去修正，這種能力不是一觸即發(fā)的，需要大家注意。

4.創(chuàng)建顛覆性的自助服務文化。機器能夠自我學習和自我調節(jié)。通過焦點轉移到不可見的因素，數(shù)據(jù)給了我們發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新的全新多視角，最終導向了革命性的商業(yè)機會。

工業(yè)互聯(lián)網／物聯(lián)網

工業(yè)物聯(lián)網（IIoT）和工業(yè)大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，以及制造業(yè)中與之相關的預測性分析，和資產密集型部門的興起，使“資產性能管理”或APM成為這一輪信息化與智能化建設的一個焦點。

從狹義的保守派來看，資產性能管理重點應該是對資產性能的“控制和決策的技能”。而從廣義的定義上看管理，我們也會包括“控制資產性能的行為”管理這個層面。

雖然狹義與廣義之間有些微妙，但有助于解釋資產性能管理從單點解決方案，變?yōu)閷崿F(xiàn)卓越運營的方法的演變的思路。這種方法涵蓋了從對資產設備狀況原始數(shù)據(jù)從收集到用于記錄、計劃和安排維修活動的企業(yè)資產管理應用程序。因此，我認為，資產性能管理是一種支持卓越運營的商業(yè)流程。

強化及高度重視大數(shù)據(jù)應用

三一重工開展的大數(shù)據(jù)應用主要在以下幾個方面：預測宏觀環(huán)境、分析產品結構、預測設備故障、預測配件需求。

智能設備的未來，一定是能夠自主評估健康狀況和退化情況并主動預防潛在性能故障，并且做出維修決策。要實現(xiàn)健康條件評估，就需要利用數(shù)據(jù)驅動算法分析從機械設備及其周邊環(huán)境中的數(shù)據(jù)。實時設備條件信息可反饋至機械控制器以實現(xiàn)自適應控制，同時信息也會反饋至設備管理人員方便及時維修。操作員可根據(jù)每臺設備的健康條件平衡和調節(jié)每臺設備工作量和工作壓力，從而最大程度優(yōu)化生產和設備性能，實現(xiàn)主動檢修計劃的智能決策。

從長期看，硬件制造端的價值在不斷降低，智能化產品的價值將不斷提升。大數(shù)據(jù)和智能制造給傳統(tǒng)工業(yè)帶來了巨大沖擊，強大的工業(yè)數(shù)據(jù)分析服務將成為制造企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略的重要組成部分，工業(yè)物聯(lián)網將顯現(xiàn)出更大的戰(zhàn)略價值。