隨著這幾年工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的不斷深入發(fā)展，大數(shù)據(jù)在工業(yè)領域的應用取得了可喜的巨大進步。然而，我們也應該看到，成功案例仍然只是星星之火。由點及面形成燎原之勢，任重道遠，還需要跨越“缺數(shù)”“低質(zhì)”“淺層”“孤島”等障礙。

一是“缺數(shù)”。理論上，工業(yè)領域的數(shù)據(jù)應該是非常豐富的。麥肯錫2009年的報告顯示，美國的離散制造業(yè)是所有行業(yè)中數(shù)據(jù)儲量最大的。而我國情況如何呢？根據(jù)中國信息通信研究院和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟2018年底對國內(nèi)74家工業(yè)企業(yè)的調(diào)研，我國工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)資源存量普遍不大，66%的企業(yè)數(shù)據(jù)總量都在20TB以下，還不到一個省級電信運營商日增數(shù)據(jù)量的十分之一。這背后的原因主要是我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展還處于起步階段，企業(yè)數(shù)字化網(wǎng)絡 化程度普遍較低，數(shù)據(jù)資源的積累尚需時日。而目前工業(yè)系統(tǒng)協(xié)議七國八制現(xiàn)象非常突出，很多軟件系統(tǒng)的接口不開放，也增加了數(shù)據(jù)采集的技術難度。

二是“低質(zhì)”。警惕“垃圾進，垃圾出”。數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是長期困擾數(shù)據(jù)分析工作的難題。工業(yè)領域?qū)?shù)據(jù)分析的可靠性要求更高，因而對數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求也就更高。美國2016年《聯(lián)邦大數(shù)據(jù)研發(fā)戰(zhàn)略計劃》還專門把確保數(shù)據(jù)質(zhì)量、提升數(shù)據(jù)分析可信性作為七大戰(zhàn)略之一。從信息化程度較高的金融、電信、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)的經(jīng)驗看，如果不開展專門的數(shù)據(jù)治理，就難以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。調(diào)查表明，我國工業(yè)企業(yè)只有不到1/3的企業(yè)開展了數(shù)據(jù)治理，51%的企業(yè)仍在使用文檔或更原始的方式進行數(shù)據(jù)管理。在數(shù)據(jù)治理方面，大部分工業(yè)企業(yè)還需加快補課。

三是“孤島”。數(shù)據(jù)孤島是幾乎所有企業(yè)都面臨的困 境。從單一企業(yè)內(nèi)部來看，存在著不同時期由不同供應商 建設的客戶管理、生產(chǎn)管理、銷售采購、訂單倉儲、財務 人力等眾多IT系統(tǒng)，煙囪林立，而要深度推進智能制造， 更要打通IT和OT，推進難度非常大，而且越大的企業(yè)包袱越重。從全行業(yè)看，發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，實現(xiàn)從單一企業(yè)內(nèi)部的局部優(yōu)化，跨越到整個產(chǎn)業(yè)鏈的全局優(yōu)化，必然要實現(xiàn)產(chǎn)銷與供應鏈上不同企業(yè)之間的數(shù)據(jù)流通，進一步面 臨著安全合規(guī)、商業(yè)模式和技術標準的更大挑戰(zhàn)。調(diào)查顯示，超過半數(shù)的企業(yè)表示需要使用外部數(shù)據(jù)或?qū)ν馓峁?shù)據(jù)，僅有2.7%企業(yè)覺得不會涉及數(shù)據(jù)合作。德國工業(yè)4.0計劃已經(jīng)把數(shù)據(jù)流通作為重點議題，國內(nèi)促進工業(yè)數(shù)據(jù)流通方面工作還需加快。

四是“淺層”。大數(shù)據(jù)在工業(yè)領域的作用，縱向可以從三個層次來看：最基礎的，是可以根據(jù)數(shù)據(jù)來描述工業(yè)產(chǎn)線、營銷和企業(yè)經(jīng)營活動的歷史與現(xiàn)狀；進一步的，可以基于數(shù)據(jù)預測設備、車間和整個企業(yè)的未來狀況；最高層次，是根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，繞過人工干預，自動的直接指導企業(yè)運作，形成智能化的數(shù)據(jù)閉環(huán)。橫向則可以跨越設計、生產(chǎn)、銷售、服務等全鏈條。但推進情況如何呢？最近，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟對國內(nèi)外366個工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺應用案例進行了分析，40%的平臺應用集中在產(chǎn)品或設備數(shù)據(jù)的檢測、診斷與預測性分析領域，而在涉及數(shù)據(jù)范圍更廣、分析復雜度更高的經(jīng)營管理優(yōu)化和資源匹配協(xié)同等場景中，多數(shù)平臺現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析能力還無法滿足應用要求， 需要進一步推動數(shù)據(jù)分析技術創(chuàng)新以及實現(xiàn)長期的工業(yè)知識積累。工業(yè)數(shù)據(jù)分析的深度還需加快爬坡升級。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的長期目標，是構(gòu)建“數(shù)字雙胞胎”， 使得物理世界的萬物得以在數(shù)字世界重現(xiàn)，通過數(shù)字世界里的計算、分析、預測、優(yōu)化，來指導物理世界的最優(yōu)化運行。這就要求在物理和數(shù)字這對雙胞胎之間架設暢通的 “大動脈”。數(shù)據(jù)就是這大動脈里流淌的血液。只有工業(yè)數(shù)據(jù)越來越豐富、全面，質(zhì)量越來越高，“數(shù)字雙胞胎”才能長得像。在這基礎上，對工業(yè)數(shù)據(jù)的分析利用，還需 要結(jié)合對物理機理模型的透徹理解，甚至老師傅幾十年積累的經(jīng)驗，不斷迭代，走向深入。做好了這些，數(shù)據(jù)對制造業(yè)轉(zhuǎn)型的基礎資源作用和創(chuàng)新引擎作用就能真正發(fā)揮出來。