智能制造数据分析智能制造：工业制造中的大数据分析|智能制造|上海羊羽卓进出口贸易有限公司

智能制造：工业制造中的大数据分析

搞清出工业大数据分析，第一步我们应该如何定义制造业的大数据？这里我和大家通过大数据的三个特性，来经一步了解大数据的特性。

关注＃1 －工业大数据数据来源

工业大数据的主要来源有两个，第一类数据来源与智能设备。普适计算有很大的空间，现代工人可以带一个普适感应器等设备来参加生产和管理。所以工业数据源是280亿左右大量设备之间的关联，这个是我们未来需要去采纳的数据源之一。

第二个数据来源于人类轨迹产生的数据，包括在现代工业制造链中，从采购，生产，物流与销售市场的内部流程以及外部互联网讯息等，都是此类大数据的战场。通过行为轨迹数据与设备数据的结合，大数据可以帮助我们实现客户的分析和挖掘，它的应用场景包括了实时核心，交易，服务，后台服务等。

关注＃2 －数据的关系

数据必须要放到相应的环境中一起分析，这样才能了解数据之间的关系，可以分析出问题的根本原因（root cause）。譬如，每一款新机型在交付给航空公司之前都会接受一系列残酷的飞行测试。极端天气测试就是多项严酷的测试之一。该测试的目的是为了确保飞机的发动机、材料和控制系统能在极端天气条件下正常运行。

问题的处理关键在于找到产生问题的根源，而以知错误的消除，关键在于解决方案的可靠有效。一旦找到并确定了根本原因，同时产生了可接受的应急措施，就可把问题当成一个已知错误来处理。问题调查的过程一定需要收集所有可用，与事件相关的信息来确定并消除引起事件和问题的根本原因。数据采集与分析必须要事件／问题发生的环境数据结合。

关注＃3 －数据的收益

对于数字化转型的其他方面而言，大数据不仅要关注实际数据量的多少，而最重要的是关注在大数据的处理方法在特定的场合的应用，让数据产生巨大的创新价值。如果离开了收益考虑或投资回报的设计，一味寻求大数据既无法落地也无法为企业创造价值。

工业大数据分析的定义

生产执行系统（MES）与飞机发动机健康管理系统如出一辙。我们可以从工厂的生产中，实时采集到海量的流程，变量，测量结果等数据。这些数据来源的原因都是因为在制造环境中，设备或资产连接后所产生的现象。然而基于大量数据集而生成的报表，或是基础统计的分析并不足以称之为制造业的大数据分析。

所以如果制造业大数据分析不仅仅意味着数据的量，作为一个行业，我们应该如何定义制造业的大数据分析？“大数据不仅仅是大量的数据”这句话里面包含了多重涵义。

当代大数据处理技术的价值在于技术进步，同时也是因为技术进步，使大数据成为商业中有价值的核心驱动因素。作为智能制造的三驾马车之一，工业大数据分析已经被多数的制造企业所认知并接受。许多制造业企业认为自己在生产运营方面也累积了大量的数据，是时候可以用到大数据了。

数据类型的多样性

大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一，便是，人们设法收集，并弄清楚，不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据的话，再大的数据量都不能称之为大数据。

数据必须包括高度可变性和种类多样性。制造工厂中存在无数的大数据应用，但并不包括简单地分类和展示一连串的流程测量结果，这些工作基本的统计展现就可以完成。一些大数据数据库或数据湖的构成部分数据类型也是文本信息、图像数据、地理或地质信息和非结构信息，例如，通过社交媒体或其他协作平台获得的数据类型。

制造业信息结构概括起来分为两层，一个是管理层，一个是自动化层。从经营管理，生产执行与控制三个纬度来实现决策支持、管理、生产执行、过程控制以及设备的连接与传感。制造业中大数据分析是指利用通用的数据模型，将管理层与自动化层的结构性系统数据与非结构性数据结合，进而通过先进的分析工具发现新的洞见。

大数据分析对生产的意义

制造业的创新的核心就是要依托大量的前沿科技。先进的技术是创新的手段。在新技术的支持下，可以通过一体化的制造运作管理系统MOM将企业管理应用系统，例如ERP，MES等系统与工业自动化的相关系统整合为一体。

从两化融合的角度来看，信息系统供应商要从企业的主信息系统提供商定位来做好规划、标准、功能设计、实施策略的统一性工作。协助企业做好风险控制，降低投资，降低操作维护成本，实现企业信息系统全集成。

中投顾问：中国智能制造行业数据分析

核心提示：近几年，智能制造一直被看作是我国制造业转型升级的关键和核心，并且在国家相关政策的引导下，企业智能化升级风生水起。今年全国两会政府工作报告中提到：“推动制造业升级和新兴产业发展。发展工业互联网，推进智能制造”，进一步明确工业互联网在制造业转型发展中的推动作用。

　　编者按：当前，我国面临着推进疫情防控和加快经济社会发展，打赢脱贫攻坚战的紧迫任务。新华社新华金融信息交易所协同全体会员单位和优秀的数据服务商，共同推出“提振经济?中国数据产业在行动”大型公益性数据服务活动，联合发布各类经济社会数据分析报告，内容涵盖宏观经济数据分析、细分产业数据分析、金融数据分析等，为启动经济引擎提供量化判断和指引参考。《中投顾问：中国智能制造行业数据分析》由深圳市中投顾问股份有限公司研发制作并联合新华金融信息交易所发布。

　　近几年，智能制造一直被看作是我国制造业转型升级的关键和核心，并且在国家相关政策的引导下，企业智能化升级风生水起。疫情的出现，成为传统制造业产业链向智能化转变的重要契机。疫情期间，一批转型升级起步较早的企业，在自动化车间、智能工厂、柔性化生产等智能制造体系的支撑下快速复工复产。在解决产线转换、原材料断供、产业链阻滞等问题中，智能制造扮演了重要角色，书写了中国“智造”的抗疫“加速度”。

　　“智能制造”已成为近年来全国两会的热点话题，今年全国两会政府工作报告提到：“推动制造业升级和新兴产业发展。发展工业互联网，推进智能制造”，进一步明确工业互联网在制造业转型发展中的推动作用。

　　一、我国智能制造行业发展状况

　　（一）国家推进智能制造业发展的重点政策

　　制造业关乎国家长远经济发展，各国对于智能制造均给予了充分的重视，欧美日韩等发达国家纷纷推出刺激政策。随着人口红利消失，制造业成本上升，我国近年发布了多项政策支持制造业智能化转型，为智能制造发展提供了有力的制度供给。疫情期间，国家接连印发多个文件支持智能制造等重点产业的发展。

图1：2015-2019年我国智能制造行业重大利好政策

资料来源：中投产业研究院整理

表1：2020年以来我国智能制造行业最新政策汇总

资料来源：中投产业研究院整理

　　（二）智能制造行业数据分析

　　1.产值规模

　　在国家政策推动、制造业技术转型升级等背景下，我国智能制造产业持续发展，市场规模逐年上升。伴随着技术的逐渐升级，应用产业的不断拓展，产值规模将持续增长。2018年，我国智能制造业产值规模为17，480亿元；2019年，产值规模约为19，390亿元。中投顾问预计，2020年我国智能制造业产值规模将达到20，940亿元，2020-2024年均复合增长率约为10.74%，2024年将达到31，490亿元。

图2：2017-2024年中国智能制造业产值规模现状及预测（亿元）

数据来源：中投产业研究院

　　2.企业规模

　　近年来，我国智能制造前进脚步持续加快，新成立企业数量骤增，处上升风口时期，工业巨头、互联网科技等领域企业拓展业务范围，积极转型，进军智能制造行业。根据国家统计局数据统计，截至2020年3月末，企业单位数达到1，351个，与2019年同期的999个相比，增加了352个。

图3：2018-2020年3月机器人与智能制造行业企业单位数（个）

数据来源：国家统计局

　　3.主营业务收入

　　整体看，我国机器人与智能制造行业发展增速明显快于机械工业全行业平均水平。2019年，我国机器人与智能制造行业实现主营业务收入4，314.45亿元，主营业务成本为3，608.65亿元；2020年一季度，我国机器人与智能制造行业实现主营业务收入790.80亿元，主营业务成本为665.95亿元，实现毛利润124.85亿元，销售毛利率为15.79%，比2019年同期增加了0.43个百分点。

图4：2018-2020年3月机器人与智能制造行业收入成本及销售毛利率