工業是國民經濟的基礎和支柱，也是一國經濟實力和競爭力的重要標志。近年來，工業大數據作為我國“智能制造”和“工業互聯網”的關鍵技術支撐以及兩化融合的重要基礎備受關注。黨中央、國務院出臺了一系列“大數據”“兩化融合”“互聯網與制造業融合”等綜合性政策與指示，其中對工業大數據發展提出了明確的要求，全面指導我國工業大數據技術發展、產業應用及其標準化進程。

一．工業大數據是什么

工業大數據是指在工業領域中，圍繞典型智能制造模式，從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發、設計、工藝、制造、采購、供應、庫存、發貨和交付、售后、服務、運維、報廢或回收再制造等整個產品全生命周期各個環節所產生的各類數據及相關技術和應用的總稱，工業大數據以產品數據為核心，極大延展了傳統工業數據范圍，同時還包括工業大數據相關技術和應用。

二．工業大數據產業現狀

從供給側看，工業大數據供給側能力持續提升，涌現出一批專精特新企業，成為推動我國工業大數據發展的中堅力量。一是由傳統工業制造企業數字化、軟件化、平臺化發展，出現了一批具有較強數據匯聚能力的衍生型企業，如航空工業的航天云網、制造業的樹根互聯、能源行業的開物云平臺等；二是軟件企業向工業領域滲透，出現的技術型企業，如昆侖智匯、東方國信等企業在工業數據建模、分析處理等領域不斷突破核心技術；三是互聯網企業積極進入工業領域，如阿里推出“ET工業大腦”等產品和服務，騰訊推出工業互聯網“木屋云”平臺。

從需求側看，隨著智能制造、工業互聯網等國家戰略的逐一推進，個性化定制、網絡化延伸以及智能化設計、生產、服務等新模式不斷出現，對于工業大數據技術、產品、平臺的需求不斷增大，為工業大數據提供了充足的應用場景。

然而，在我國工業大數據產業發展不斷優化提升的同時，仍需要清楚認識到我國工業大數據的仍存在物聯數據無法獲取、格式不同意，數據產權不清晰、數據壁壘難以打破，全產業鏈數據應用不足等問題。主要原因在于，第一，在我國國產工業軟件、高端物聯設備核心技術供給不足，而國外設備讀寫不開放，數據無法讀取或者格式多樣，無法直接利用；第二，面對體量大、分布廣、結構復雜、類型多樣化的工業數據，目前工業行業整體數據資源管理水平不足，難以管理企業內部和外部各類數據，更無法充分分析和利用。第三，缺乏可用、好用、可信的工業大數據平臺，難以充分利用工業全產業鏈上下游的數據，以實現人、機、物等各類工業要素、工業業務流程以及產業鏈上下游企業間更大范圍的實施鏈接與智能交互，推動工業生產的資源優化、協同制造和服務延伸。

三．工業大數據如何管理

01數據質量管理

工業大數據的質量存在很多問題。一是數據失真和失準。受制于工業現場的一系列惡劣工況，在工業OT域，現場物聯網絡、生產制造裝備、過程控制設備均不同程度地存在數據失真。二是數據一致性差。對于來源于IT域的工業大數據，由于工業企業現有的信息化系統均不同程度的存在“系統林立”的問題，難以在數據生產過程中采用有效的控制手段來保障各個工業IT系統所產生的數據的一致性。三是對歷史數據缺乏“再生”機制。工業歷史數據的“再生”將有助于提升工業全生命周期管理能力。四是缺乏標準化的數據質量管理框架。在不同的業務場景中，各種結構化和非結構化數據集被多個使用者共享和使用。五是數據質量補償手段尚未得到廣泛應用。

工業大數據的質量管理需要工業企業建立完善的工業大數據質量管理組織架構，明確數據權屬、管理者、使用者；面對不同的工業大數據質量問題，制定質量為的定義、等級、處理及復盤機制，制定規范的數據質量改善流程，形成面向多樣化的工業大數據應用場景的數據質量管理閉環。

02數據安全管理

大數據技術應用于工業領域給企業帶來巨大的效益，然而工業大數據對工業企業來說既是機遇也是挑戰，在給企業帶來巨大經濟利益的同事，其本身所存在的安全問題也讓企業面臨著巨大的風險。一方面，由于工業控制系統的協議多采用明文形式、工業環境多采用通用操作系統且不及時更新、從業人員的網絡安全意識不高，再加上工業數據的來源多樣，其有不同的格式和標準，使其存在諸多可以被利用的漏洞。另一方面，在工業應用環境中，對數據安全有著更高的要求，任何信息安全事件的發生都有可能威脅工業生產運行安全、人員生命安全甚至國家安全等。因而，研究工業大數據安全管理，加強對工業企業的安全保護變得尤為重要。

工業大數據安全是跨多工業領域與學科的綜合性問題，需要結合法律法規、行業特點、工業技術等多維度進行研究。考慮到工業大數據平臺所承載的工業數據的巨大價值，因此將整個工業大數據安全技術體系分為工業大數據接入安全、工業大數據平臺安全、工業大數據應用安全三個層次。其中工業大數據接入安全為工業現場數據的采集、傳輸、轉換流程提供安全保障機制；工業大數據平臺安全為工業數據存儲、計算提供安全保障基礎；工業大數據應用安全為上層應用的接入、數據訪問等提供強力的安全管控。

工業大數據應用安全應從幾方面考慮：支持應用訪問簽名機制，確保只有授權的應用才能提交數據訪問請求；支持應用數據按需訪問，避免數據訪問范圍的擴大化；支持應用行為實時監控，實時攔截應用中包含的攻擊行為，包括數據訪問范圍、頻率、SQL語句合法性等；建立完整的應用流程管理機制，包括應用的提交、執行、狀態監控、結果審計等，確保每個應用的審批、控制于追責有效結合，避免高權限人員的惡意操縱或誤操作行為；構建完備的應用測試環境及測試規范，確保只有符合安全策略的應用可以審批執行。

工業大數據要如何管理。中琛魔方大數據（www.zcmorefun.com）表示工業互聯網并不等同于智能制造，區別在于數據的跨界和業務的邊界上是否有所突破。當下，太多人過于重視平臺能力，而真正的工業互聯網講的是生態，資源優化從描述、診斷向預測、決策不斷深入，從單機設備、生產線、產業鏈再到產業生態不斷拓寬。