郭朝暉
大數(shù)據(jù)的概念源于搜索引擎等互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。在這些行業(yè)中，成千上萬個(gè)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)不斷加入，數(shù)據(jù)格式各種各樣?；ヂ?lián)網(wǎng)公司認(rèn)為這是個(gè)機(jī)會(huì)，但數(shù)據(jù)量大到難以處理。于是，谷歌提出一套辦法解決這類問題，大數(shù)據(jù)的概念就此產(chǎn)生了。在這種背景下，人們總結(jié)出了大數(shù)據(jù)的幾個(gè)特征，如數(shù)據(jù)量大、價(jià)值密度低、類型多、增加快等。其中有一個(gè)關(guān)鍵的問題——數(shù)據(jù)量大了怎么辦？
伴隨著摩爾定律的延續(xù)，工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)也在不斷增加。于是，也有人提出了“工業(yè)大數(shù)據(jù)”的概念。但是，工業(yè)企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)背景很不一樣。傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)一般只采集必須的數(shù)據(jù)，比如那些與生產(chǎn)控制和質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)有關(guān)的數(shù)據(jù)，而設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)就很少存儲(chǔ)或存儲(chǔ)時(shí)間很短。人們希望得到更多的數(shù)據(jù)，但必須考慮采集和存儲(chǔ)的成本問題。這是另外一種“數(shù)據(jù)量大了怎么辦”的問題?，F(xiàn)在，數(shù)據(jù)采集、傳輸和存儲(chǔ)的成本大大降低了，數(shù)據(jù)采集和存儲(chǔ)條件改善了，“數(shù)據(jù)量大了怎么辦”的困難也就弱化了。
由此可見，在工業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域都曾面臨“數(shù)據(jù)量大了怎么辦”的問題。但是，在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，瓶頸是數(shù)據(jù)量大帶來的困難，這出現(xiàn)在數(shù)據(jù)量大的時(shí)候，需要用技術(shù)手段去解決；而在工業(yè)行業(yè)，主要瓶頸是成本問題，出現(xiàn)在數(shù)據(jù)少的時(shí)候。所以，隨著數(shù)據(jù)越來越多，在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的技術(shù)困難越來越大，而在工業(yè)行業(yè)獲得數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)困難卻越來越小。從某種意義上說，工業(yè)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)時(shí)代是“不必考慮數(shù)據(jù)量大了怎么辦”的時(shí)代——因?yàn)楝F(xiàn)在有辦法解決了。
事實(shí)上，工業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域?qū)Υ髷?shù)據(jù)的理解還有很多不同。比如，互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析強(qiáng)調(diào)相關(guān)性，而工業(yè)領(lǐng)域往往需要因果關(guān)系支撐，否則，分析結(jié)果的可靠性就難以保證，會(huì)給應(yīng)用過程帶來極大的危害。再如，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性相對較弱，而工業(yè)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性很強(qiáng)。
然而，很多人仍然把互聯(lián)網(wǎng)公司的思想、概念和方法直接套用到工業(yè)界，這樣做會(huì)誤導(dǎo)工作的方向、喪失時(shí)代的機(jī)遇，是缺乏思考的表現(xiàn)。對于工業(yè)人來說，我們現(xiàn)在主要關(guān)心的不是“數(shù)據(jù)量大了怎么辦”，而是如何利用數(shù)據(jù)帶動(dòng)技術(shù)和管理水平的提升、如何用數(shù)據(jù)帶來價(jià)值。
寶鋼信息技術(shù)奠基人何麟生先生在多年前就有一個(gè)愿望：“要有一個(gè)虛擬的數(shù)字化寶鋼，能夠在計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上充分地描述實(shí)體寶鋼的實(shí)時(shí)活動(dòng)。”這樣的愿望，只有在大數(shù)據(jù)時(shí)代才有條件實(shí)現(xiàn)。因?yàn)橹挥袛?shù)據(jù)足夠多的時(shí)候，才能完整、實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地描述和記錄生產(chǎn)過程。就像寶鋼老專家王洪水先生說的“像錄像一樣地記錄生產(chǎn)過程”，這樣，數(shù)據(jù)才能反映生產(chǎn)過程的因果關(guān)系。
有了這樣的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之后，我們可以全面深入地推進(jìn)智能化。在筆者看來，在短期內(nèi)，鋼廠智能化的重點(diǎn)應(yīng)該是管理和控制的融合。美國大河公司的實(shí)踐，證明了這個(gè)方向的正確性。
在工業(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，可以通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)重構(gòu)人和機(jī)器的界面來推進(jìn)決策革命、提升企業(yè)的整體價(jià)值。這些技術(shù)又會(huì)導(dǎo)致更深刻的變化，如組織流程的重構(gòu)、生產(chǎn)流程的再造、從服從到協(xié)同的文化轉(zhuǎn)變等。所有這一切，都是在“數(shù)據(jù)量大了不是問題”的前提下才能實(shí)現(xiàn)的。這才是工業(yè)大數(shù)據(jù)真正的意義所在。
（作者系優(yōu)也信息科技有限公司首席科學(xué)家，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟工業(yè)大數(shù)據(jù)組副主席）
《中國冶金報(bào)》（2020年09月15日 04版四版）
