摘要：在12月7日召開的雲栖大會蘇州峰會上，杭州數心網絡科技有限公司的副總陳強為我們帶來了“跨越鴻溝-工業大資料的實踐與思考”的演講，分享了從工業測試資料視角看工業大資料未來所遇到的機遇與挑戰，對綜合機電一體化技術、DIAdem、TDM測試資料管理系統、風洞實驗資料管理系統、核電管道洩漏遠端線上監測系統進行了介紹。
以下為精彩視訊内容整理：
<b>發展背景</b>
在工業發展的階段，可以分為四個時期：
在工業1.0時期，瓦特發明了蒸汽機，解決了機械動力和人類遠行的問題。
在工業2.0時期，在勞動力分工的基礎上采用電力驅動産品的大規模生産。
在工業3.0時期，在自動化領域中，中國工業基礎能力還比較薄弱，如工業尾端客戶還缺乏強大的資料擷取能力，存在資訊孤島的問題，整體良莠不齊。
在工業革命4.0時代，核心是用生産方式對資料進行加工，形成模型，并通過模型擷取決策能力，也是我們的目标，并有信心要做的事情。
<b>發展的機遇與挑戰</b>
要做一件事情，不同人的想法是不一樣的也就會做出不同的努力，對于國家、企業、工程師和技術這四個方面的機遇，做了下面的介紹。
從國家的角度來講，國家提出了兩化融合，即工業化和資訊化的融合，同時也可以拉動我們的資金從實體上去轉化；從企業上來講，可以認為是供給側改革倒逼工業大資料。本質上來講就是商業競争，如果現在供應過剩的話，企業不能夠提升自己的效率，降低成本，讓自己的産品在技術上的優勢凸顯出來，這樣的企業是很難去生存的；從工程師自身來講，工程師要有工匠精神，要知其然知其是以然；從技術方面來講，物聯網、雲計算技術、大資料及人工智能技術的普及為工業大資料提供了機會。
這一切看上去都很完美，但實際走訪一些客戶後發現，實際上存在的壓力與挑戰還是很大的。下面介紹來自五個方面的挑戰。
第一，怎樣拿到訂單，怎樣低成本的把貨賣出去。甚至有些客戶在資訊化的建設方面還是做的很差，并沒有對所謂的從供應鍊到生産管理系統、再到測試資料、到運維進行打通。
第二，即便是中國的許多頭部客戶，他們的測試工程師和研發工程師經常産生沖突，研發人員在前端沒有考慮到可測性、可維護性、可追訴性，或者設計限制文檔做的不夠好。在我國現在很多項目上的很快，但論證不一定充分，是以導緻研發和後端的資料不管有沒有系統，從實體上或者流程上它就是隔離的。
第三，DCS封閉系統在工業領域特别是在安全控制系統領域要求很高，這時就需要轉變思路，用另外的方式，而不是強行的把它底層用變量的方式往上面傳，這樣會使很多客戶非常反感。
第四，現在客戶最關注的是在制造業裡面的産量，穩定性的産量。測試系統，生産系統是要高度穩定的。而目前中國的許多生産線上的裝置本身還沒有聯網，在工業領域怎麼把已有的裝置聯起來是非常重要的。這裡的核心問題是一個标準的問題，要做到各家廠商相統一。
第五，跨界人才的匮乏，懂網際網路的人不懂工業，懂工業的人又不懂IT，這是目前工業大資料裡重要問題，這就需要大家集思廣益去解決客戶的問題。
<b>工業全流程資料</b>
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工業大資料在測試領域，對客戶而言整個産業鍊從研發、試驗、生産、測試、運維這是一個标準工業鍊的幾個步驟，在這幾個步驟會産生大量的資料，很多資料其實作在已經存在，要用阿裡的某些技術來連接配接起來。實際上客戶核心關注的是良品率，在良品率的周圍又會關注很多東西，例如生産效率、成本優化、工藝優化、性能優化、故障壽命測試、返修率等。
<b>案例分享</b>
下面分享幾個以前我們公司做過的案例以及現在我們看到的傳統行業做到的案例
<b>測控行業—基于單機</b><b>PC</b><b>，綜合機電一體化技術</b>
這是一個非常典型的在工業領域裡面的一些資料源。在這裡的A/D、D/A是把傳統的現場的溫度、壓力、加速度等轉化成數字信号在進入到計算機。
<b>工業界測控的BI工具-DIAdem</b>
在工業領域也有自己的BI工具，它的核心思路是把工業的算法IP化。而國外把工業模型進行了标準化，隻調用工業模型就可以把資料分析出來，但是它有一個巨大的缺陷，它基本上是單機版的、不互聯的、外界的資料是手動進行輸入的，但這正恰恰是ET大腦未來可以重點去做的事情，把分布式的計算能力集中起來。
<b>工業界的資料倉庫：TDM測試資料管理系統</b>
做測試就一定有很多資料，這些資料怎麼裝。在傳統領域很多結構化的資料和非結構化的資料絕大多數都是一些二進制的資料，基本上大家會做一些内網的系統或者做一些單機版的系統。它的最大的問題在于ERP沒有打通，它的運算是受限于它自身的伺服器的，處理能力并不是很強，這個也可以用分布式的方式去解決。
<b>風洞實驗資料管理系統</b>
傳統的做法是從最開始的階段做大量的資料，資料量特别的大基本上從靜态資料到動态資料要羅列很多組而且要頻繁的吹風。在這一過程中資料存為二進制存入電腦中，然後由算法工程師對資料進行提取，得出一些BI。而用阿裡的思路它的理念就會更強一些，首先前端的DAQ、DCS和PLC我們可以把它存入内網，可以把風洞模型做出來。
<b>核電管道洩漏遠端線上監測系統</b>
在故障監測上，工業領域也在做遠端故障維護，故障算法是自己做結合阿裡雲來合作。
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工業大資料還是大有所為的，傳統裝置廠商的上雲，開放性的合作會帶來很多的機遇。測試資料倉庫建設的TDM與雲計算的結合，解決受限問題。生産測試裝備網際網路，傳感器網絡的切入，從已有的裝備入手把資料和網際網路打通，這樣就可以解決資料通道的問題，就可以更大的發揮我們的價值。
本文由雲栖社群志願者小組smile小太陽整理，毛鶴審校。編輯：郭雪梅。