第三届两化融合暨数字化转型大会在苏州召开——泰聚云在行动

    3月28日，由工信部、全国工商联、江苏省政府、省工信厅等联合主办的第三届两化融合暨数字化转型大会在苏州成功召开。大会以“融合新征程 数智新未来”为主题，来自全国各级工信系统、知名院士与权威专家、龙头企业与服务机构代表参会。受组委会邀请，江苏泰聚云数字科技有限公司（以下称 “泰聚云”）程广辉博士以专家身份参会，就“工业大数据如何落地制造业”主题发表演讲，并参加专家圆桌答疑会。


 

    开幕式上，工业和信息化部党组成员、副部长王江平指出，两化融合是新型工业化的典型特征和重要任务，是新时期推进制造业数字化、网络化、智能化发展的必由之路，是建设制造强国、网络强国和数字中国的扣合点。

    王江平表示，坚定发展实体经济特别是制造业，推动信息化和工业化深度融合，深入推进新型工业化，奋力谱写制造强国、网络强国和数字中国建设新篇章，要重点做好贯彻决策部署、注重基础创新、突出重点优势、强化多方合作四方面工作。


 

    此次大会，泰聚云研究院院长程广辉博士受组委会邀请以专家身份参加会议，并做工业大数据与透明工业演讲，程博士分别从“工业大数据的体系架构搭建”，“基于制造管理KPI需求如何将异构数据重组清洗”，“如何将MES的生产过程大数据应用于更高阶的管理”，“泰聚云MES+大数据的成果案例展示”，“落地实施的经验与教训”等5个维度阐述工业大数据的建设意义及路径。


 

    程博士首先介绍了工业大数据体系架构，他强调大数据不是BI，BI是对特定数据已知问题分析，大数据是从海量（全量）数据中发现未知问题并寻求答案。

    传统BI使用的是ETL、数据仓库、OLAP、可视化报表技术，属于应用和展示层技术，解决不了海量数据(包括结构化与非结构化)的处理问题。而大数据应用的是一个完整的技术体系，包括用Hadoop、流处理等技术解决海量的结构化、非结构化数据的ETL问题，用Hadoop、MPP等技术计算海量数据的计算问题，用redis、HBASE等方式解决高效读的问题，用Impala等技术实现在线分析等问题。



    程博士强调：制造企业仅仅生产过程中每天都可能产生数亿级数据，很多数据都是无法用已知的分析来给出正确的答案。

    如何利用好这些数据，使用好未知的数据是企业在高速发展过程中快速决策的必要手段。要构建工业大数据首先要搭建一个完善的体系，整体规划，分步实施，而不能像救火队一样随着企业对信息化的需求不但地以堆积系统的形式来打补丁。

 

    程博士在介绍完大数据的体系构建及应用后，紧接着分享了泰聚云的MES及基于MES的生产过程大数据的应用，并做了案例分享。


    

    程博士在分享经验教训的时候强调，大量企业目前可能过于纠结使用什么工具，而非从提高数据质量、保证数据准确性以及数据分析深度结合业务逻辑层面出发，从而可能陷入数字化转型的误区。

    真正在实施过程中，数据质量模块和深挖业务是决定工业大数据应用质量的决定性因素。对于企业而言，更多的是从提高数据质量、保证数据准确性以及数据分析多个维度深度结合，以及与业务逻辑多个角度出发，进而提高工业大数据利用质量。



    最后，组委会邀请程博士参加专家圆桌答疑会，圆桌答疑会上，程博士同腾讯、阿里、电子联合会、中通服、帆软等公司的专家就数据立法、工业大数据流转、如何激发工业企业推进数字经济、工业数据如何更好发挥价值等多个角度展开讨论，与会专家们分别就自己的角度，对此展开了激烈的讨论，总体来说，与会专家都认同工业数据质量是工业数据使用价值体现的最关键因素，以及在具体推进过程中，必须以业务为导向，而非技术导向才能有更高价值。