京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据与智能制造融合应用
作为一个数学家,用现在的话讲,应该是一个数据科学家。今天,我的绝大部分内容是从基础上演讲。在听了各位领导致辞和专家演讲后,我讲两个观点:
第一,我非常欣赏萧山区对大数据的认识,我不认为大数据对近一两年GDP的贡献有那么大,但肯定的说对于三年、五年之后的GDP贡献巨大。换句话说,只有沉得下心,愿意扎扎实实打好基础的政府和企业,才能从大数据技术上获益。
第二,大数据技术并不是已经成熟的技术,是一个正在从应用中逐渐走向成熟的技术,目前的挑战多于成熟。
今天演讲主要分为两部分:大数据承载了如此多的期望,有些期望是合理的,有些期望未必合理,我想从科学的角度说一些科学问题。第二部分回到智能制造,也就是工业大数据的重要方面,谈谈自己的认识。
第一部分:大数据及大数据原理
什么是大数据?大家都知道数据是什么?数据就是资料的数字化。资料是什么?资料就是生产过程、管理过程,乃至经济、社会、生活过程的记忆,那些记忆可能表现在一个文件,一段演讲,一段文字等等,这是资料。资料不放在计算机上,一般不叫数据。但放在计算机上就叫数据,所以有个标准的说法,数据是指以编码形式存在的信息载体才是数据。因而,数据一定要放在机器上,要有空间。其实真正的大数据是指大而复杂的资料集,这些复杂性包括了海量性、时变性、异构性、分布性等等,我们从互联网数据能够观察到的特征。
到底什么是大,我画了一张图,希望解释什么是大。这件图是我把对数据的观测放在一起,大家什么都看不见,如果再观察五年,或许还没有看清楚。再观察五年,放到一起看看原来是一个大象的轮廓,再观察五年就看得更细致了,它的牙齿、脚都可以看得更清楚。这张图是告诉大家什么叫大数据,什么叫大。从这个观察可以看出,随着信息获取的发展,从量变到质变。量变就是数据的增加,质变就是随着规模的增加,到某一刻开始,人们就可以只看看一些局部,只看看一些数据就能够知道它背后的故事。这个量就叫数据的临界量。
凡是对一些问题积攒的数据量超过这个量,就叫大数据,反之则不叫大数据。因而讲大数据是两件事:第一,大和小是相对概念;第二,相对特定问题而言,不同的决策问题要求的数据不一样。否则大家就认为现在是大数据时代,大数据可以解释任何事情,我认为不要神化它,大数据可以做很多事,但也不是能做所有事,这是我的基本观点。
现在都说大数据是基本的生产资料,大数据是基本的生产力,因而,大数据是经济社会的基本生产资源。看看互联网就知道,互联网主要在信息传递上发挥作用,近几年的发展,是把互联网从复杂的信息传递到消费互联,再到生产互联(也就是物联网),再到智慧互联,这就是互联网的大体走向。在这个走向中非常大的问题就是信息技术在互联网产生以后,和其他任何领域要深度整合,这就是今天谈论信息工业化、谈论大数据的主要原因。
这里面还有一些问题要说清楚。我们知道了太多的新技术,比如说物联网,比如说互联网,比如说人工智能,比如说移动互联网等等,其实这些新技术都是信息技术的一个层面,大家不要期望某一项技术包打天下。真正产生效益和作用的是所有技术的综合运用,这是今天和大家分享的第二个观点。千万不要以为有了大数据就不讲物联网,讲物联网就不讲互联网,讲互联网就不讲人工智能,其实大家是互补的,都是从不同的层面讲问题。
我觉得有一点是肯定的,互联网和云计算是基础设施,这是肯定的。物联网讲的是交互方式,人工智能讲的是应用模式。那么,大数据讲的是信息技术,是人和人、人和机器、机器和机器交互的内容特征。所以,从这个意义上讲,大数据是最底层的信息技术。因而,大数据掌握的技术,是基本的标配,任何工业要实现“两化”,任何政府要实现科学决策,大数据是基本标配,这是我讲的第三个观点。
大家都知道大数据怎么应用,我想讲五句话,大数据从数据分析,到预处理,到管理方式,到适当的分析和挖掘,到结果解释,到修正,大家记住如果大数据是不走样,至少不走弯路。
第一,明确目标是前提。好像和大数据没有关系,但我认为这是最重要的。我们用大数据不是说国家有个战略,有个文件就用大数据。我想对每个地区、每个政府、每个企业,要解决的问题不一样,必须要真正解决问题,大数据才有用。
第二,拥有数据是基础。什么是大数据产业?大数据产业就是以现代技术设施为基础,以数据为生产要素,以数据的价值挖掘为创新活动的产业,叫大数据产业。因而没有数据谈不上大数据产业。
第三,计算平台是支撑。换句话说,没有一定的计算架构和计算平台,计算不了。它是支撑作用,但做企业的人不必过分强化,也不必过分低估。
第四,分析技术是核心。这是今天较少讲的主题,也是领导较少讲的主题。我非常担心在整个大数据的链条中,有些链条做得过分粗壮,有的链条过分纤弱了一些,也就是我担心的产业链布局不均衡,有的过分膨胀,会产生新的产能过剩。
第五,产生效益是根本。如果四句话,给大家四句话,数据是基础,平台是支撑,技术是核心,赚钱是王道,记住这四句话不走样也不失望。
为什么大数据可以带来超凡价值、背后的原理是什么?在这个大潮中为思维带来怎样的改变呢?我概括了三条原理:第一,量变到质变的原理。大数据之所以有用,是因为数据积攒到了可以质变,通过数据就可以知道背后的故事,这是这个原理起作用。第二,分析出价值原理。刚才已经说了,如果存储不分析,无疑是只买米不做 饭,产生不了GDP,所以要靠分析,要靠挖掘。第三,跨界关联原理。举一个简单的例子,假设一个火锅店的老板想提高营业额,这是他的目标。他当然会收集一年当中的采购量资料、现金流资料等等,这些是企业内部数据。但如果能采集到这个火锅店周围的人口分布数据,如果能够买得到这个地区天气预报的精细数据,对火锅店的营业而言就是极为重要的。我们都知道湖南人和四川人比较喜欢吃火锅,天气潮湿的时候比较喜欢吃火锅,这就是赚钱的道理,就是跨界关联原理。这三条原理是我概括出来的,和大家分享。
这个过程中有很多观念要改变:第一,数据是资产,大家都知道数据和资产;第二,用户是资源。谈谈用户,过去企业是上帝,那是教育员工的服务态度,因为我们都知道神是拿来敬,用户是心里尊重的。但到了大数据时代,产业模式变了,用户是我们的生产资源,要个性化服务。如果没有用户的反馈,为谁服务?这就是手机运营商的道理,我知道过几年数据会免费,因为重要的是四大运营商在实时报告我们的信息、行为、爱好,这些是他们挣钱的主要依据,是不是资源?第三,服务即感知。滴滴、快车已经告诉了我们这件事情,还有公共服务免费,高价值服务盈利也是基本的盈利模式,就是大家很熟悉的羊毛出在猪身上,这是观念。
刚才说了,大数据突飞猛进,能够用来解决相当多的问题,但千万不要以为大数据技术已经成熟了,一定不要这样问题。其实挑战很多,今天不是讲挑战,但概括的说基本挑战是什么?我认为,主要挑战是分析基础被破坏;计算技术待革新,真伪判定需要重建,对新技术的盲目所引起的盲从。
第二部分:智能制造大数据:机遇与挑战
制造大数据非常重要,“中国制造2025”主要讲的就是这件事情。继互联网之后,真正能够对企业产生重大影响的大概就是大数据,再次重申,讲大数据的时候不要和其他技术隔离开。我也重申,现在人工智能潮正在到来,我要告诉大家的是不要冷落了大数据,其实人工智能在可见时间内,真正能够称得上人工智能,真正发挥作用的就是数据智能,就是大数据。因为人工智能简单来说是两个大的类型,一类是模型人脑工作机制、行为方式,是仿脑类脑的技术。另一类是快速的认识,因为人脑对大数据的认识本身没有那么快,但获取数据的速度极强,可以从数据中分析出人类认识问题特定的方式方法,这部分就是数据智能,也叫人工智能。所以,真正起作用的主要是数据智能,而从这个意义上讲,不要和大数据分开。
大家说大数据能服务于转型升级,转什么型,升什么级,至少要清楚这个问题。对工业来讲,转型是什么?就是转过去以产品为中心,以产品组织设计、制造、销售管理的过程,到以服务为中心,以定制化为中心。
最近有一个基本的观点,说从过去的老三基到新三基,过去的材料、工艺、零部件是老三基,现在的新三基是大数据、传感器和零部件。我希望大家了解对一个行业来讲,数据极其复杂,来源于设计、制造、运行和服务,仔细分析每一步的数据。离散型和连续型并存,数值型和非数值类型并存,结构化和非结构化并存。大数据必须关注完整属性,必须关注产品全寿命特性,必须关注全方位连接,关注制造系统融合等等,这些要求使得我们认为基本难点在认知知识数据。全链条数据,如物理 模型的结合,都将是这方面技术的难点。
我想最基本的科学问题,可以明确一些基本问题。如果大数据用在技术中,物联网技术、云计算技术、大数据技术、人工智能技术都是基本的。总体上说,我想向大家传递的是如果要做工业大数据,互联互通是基础。首先解决数据采集问题,就是互联互通问题;定制化服务是中心,基本模式要转变懂数据会分析是关键。今天我想 用这点时间和大家分析基本的观点。
第三部分:结语
大数据是新一代信息技术的基础性技术,需要应用,工业大数据非常有潜力,但一定要解决好定位问题、规划问题、切入点问题、标准问题、开发共享问题等等,互联互通是基础,定制化服务是中心,懂数据会分析是关键。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27