大数据会是抵达工业4.0的天梯吗？我们和4位业界大咖聊了聊

锌财经一直以来尤其关注智能制造领域的发展，在中美贸易战愈演愈烈的环境下，关于大数据如何提升工业效率和技术的话题也广受热议。因此，锌财经特意参与了此次的行业内部分享，转载此篇文章，分享其中的干货。

随着德国的「工业4.0」、美国的「工业互联网」、中国的「中国制造2050」的相继推出，「智能制造」成为了全球行业风口。

不管是工业1.0的蒸汽时代、工业2.0的电气时代、工业3.0的IT时代还是现在的工业4.0，革命的背后都有一个市场推手。

7月15日，盈动资本、B座12楼联合大数据科技协会举办了2018大数据产业峰会，在「工业大数据驱动智能制造转型」的分论坛中，盈动资本投资董事刘昕、三花集团前CIO现专家顾问叶根平、Hexagon集团大中华区副总裁韩建新、安脉盛战略副总裁卢天华以及黑湖科技CEO周宇翔5位嘉宾现场演讲，试图去构画这次革命背后的推手、如何迎接工业4.0、以及4.0的未来。

「投资人说」

盈动资本投资董事刘昕：

大数据和AI驱动下的工业智能进化和创新机会

盈动资本投资董事刘昕在现场分享了工业革命的四个时代、大数据和AI驱动下的创新机会、工业智能制造的行业格局以及对相关创业者的几个建议。

蒸汽机的发明推动了第一次工业大革命，电气的发明推动了第二次工业大革命，信息技术推动了第三次工业大革命，而接下来DT将推动第四次工业大革命。

翻开工业历史的这本书，我们就能看到在第一次工业大革命时代就出现了数千家新型工厂和企业，但到如今剩下来的空空如也。电气相较于蒸汽而言，能量更加纯净、成本更低、更容易规模化。没有迅速跟上时代浪潮的企业在第一次工业大革命中就消失殆尽。

历史不会重复，但是会押韵。

现如今我们也面临着这样一个转折点——信息时代将走向数据和智能驱动时代。同时，他还表示，数据本身不具备生产力，但当数据应用在各个行业、应用中时，才产生了巨大的价值。

过去15年IT解决了连接，产生了大量数据，接下去，AI将会用数据解决自动化

刘昕将工业智能制造从产业的成熟度依次低分为红海、黄海、蓝海、冰海市场。

盈动工业4.0布局

在这个行业大市场环境下， 企业也在面临数字化转型。在上述这些市场中，都会衍生出大量的机会，创新创业者不断增加，所以刘昕也想给在这个领域的创业者几个建议：

• 团队：必须深耕行业，才能针对不同规模的客户有定制化的营销策略。比如对大客户要关注如何将产品卖出去，而对小客户则要注重技术、产品及商务等综合能力；
• 赛道：优先选择数字化层面高、存量及增量市场空间大和具备规模化复制潜力的行业；
• 商业模式：基于目标受众秩序化、标准化调整商业模式。比如对大客户要做到 服务，而对中小客户要做到低成本BD、规模化扩张、持续收费、累积数据等。

「CEO说」

安脉盛战略副总裁卢天华：

工业4.0解决的是从「可见」到「不可见」世界的竞争

基于17年在工业大数据领域的深耕，安脉盛已经是一家能够帮助企业实现从大数据到大价值的巨大转换的公司。

「工业4.0实际上解决的是从『可见』到『不可见』世界的竞争。」安脉盛战略副总裁说。

「可见」问题是指生产过程中可以看到的问题，比如说质量问题，次品率的问题；「不可见」问题便如冰山底下，比如说不透明的设备状态，人为操作的不确定性等等都是不可见的一些问题。

从「可见」到「不可见」世界的竞争，安脉盛制图

他认为，第四次工业革命以产品作为服务的载体，以数据作为产品的媒介，为客户提供智能化的服务。

而智能化的本质就是助力工业无忧，所以工业智能化转型会有以下3个方向——

• 将问题的产生过程利用数据进行分析，建模和管理，从解决可见的问题到解决避免可见的问题；
• 从数据中挖掘隐性问题的线索，通过对隐性问题的预测分析，在其发展成为显性问题之前进行解决；
• 建立知识和问题之间的关联性，利用新知识对实体进行精确建模，产生能够指导制造系统活动的镜像模型，从设计和制造流程端避免问题的发生。

黑湖科技CEO周宇翔：

将数据驱动制造落地

凭借对行业需求的 理解，用轻量高效的方式帮助十多个省市的客户打通信息孤岛、降本增效，黑湖科技是真正将数据驱动制造落地的技术公司。

CEO周宇翔将黑湖科技这几年的产品历程分为以下四个阶段：

• 数据聚合。这其中主要分为三部分：传统的工作流（报工，扫码等），接通所有数据系统以及通过入侵式和非入侵式采集增加机器数据。
• 进行监控。当使用产品时，不需要人工走动，直接通过信息输入手机来检测现场。
• 分析解读。分析收集的数据，实时生产各种报表，通过数据寻找每次问题的原因。
• 操作简易。通过与斯坦福大学以及美国几个算法公司建立合作，在数据进入系统后，让机器取代人去做一些决策，给人脑无法处理的数据提供精确的参考。

「行业老兵说」

三花集团专家顾问叶根平：

工业大数据是智能的来源，是制造业升级的重要驱动力

「三花集团」是深耕传统制造业的行业老兵，其前CIO现任三花集团专家顾问叶根平表示，所谓在工业智能制造的创新创业更应该着眼于传统制造业真正的问题：

目前大部分的传统制造业企业都还处在工业2.0、2.5，而现在大多数传统制造业技术服务商都是追求于一步到位，很少有深耕去帮助制传统制造业如何一步步从2.0、2.5、3.0、3.5升级。

叶根平还提出「工业大数据是智能的来源，是制造业升级的重要驱动力。」

他总结了工业大数据的几个作用：

• 大数据是转型升级提高服务和内部运行效果，内部价值链的价值提升；
• 数据应用有助于提升运行效率，有助于企业扁平化的运行；
• 全新的制造模式改变。

全新的制造模式主要分为一纵两横：

一纵为信息系统，将三个层级的信息系统打通，两横则是从产品角度，从客户的需求出发，衡量客户需求及产品为客户提供服务，产品全生命周期端到端的产品。

Hexagon大中华区副总裁韩建新：

智能制造的三个技术特征与三大挑战

Hexagon（海克斯康集团）同样也深耕制造业多年，他们旨在帮助制造业实现智能化。

其大中华区副总裁韩建新在活动现场提出了智能制造的三个技术特征：

• 自动化，通过整个制造的自动化使我们的效率提升更高；
• 连通，将不同的设备和不同的数据连同，消除信息的孤岛；
• 实现超越3D特征的测量和优化。

换言之即，主动获取真实世界的大数据，再通过对数据进行建模分析来感知真实世界，而为制造业实现自动化。

韩建新还提到，在这一过程中也要面对三个挑战：

• 怎么获取真实准确的数字；
• 面对杂而巨量的数据，如何找出数据当中的规律；
• 如何基于数据规律进行决策优化。

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