工业数据的“最后一公里”怎么走？
数据应用被称为工业数据链中的“最后一公里”，它将数据的价值在业务中形成一个完整的闭环。那么，数据应用如何在企业实践中发挥作用？如何将数据的价值最大化落实到具体的业务中？数字化工具在数据价值链中究竟有怎样的作用和意义？
针对以上问题，虎嗅智库撰写并发布《工业数据应用研究报告》和《工业数据应用解决方案落地洞察报告》两篇报告。前者剖析业务痛点，探讨数据应用的核心要义和差异化应用方向，后者通过详细的案例实践阐述问题的解决路径，探究数据应用对于业务的真实价值。以此，为相关领域从业者和决策者提供参考性意见。
以下内容为两篇报告的核心内容。
明确实际业务痛点
数据的应用方向和深度与企业业务痛点直接挂钩，同时也需要从实际需求出发，根据实际业务场景进行适配。根据虎嗅智库调研发现，从技术和实操层面出发，企业过往通常会面临缺乏相关资源、价值挖掘开发、规范标准等痛点，阻碍其数据价值的发挥。
缺乏数据与人才资源：企业可能遭遇工业数据资源不足、数据质量不高等问题，同时也缺乏具备业务能力和数据处理分析能力的人才，导致数据价值的发挥受限。缺乏挖掘与发挥数据价值的能力：企业在数据分析建模后，往往面临实际应用与场景中数据价值的差距，需要深入融合AI、算法、专业知识和行业经验等，以实现数据的深度应用和挖掘。缺乏规范标准：企业内部存在数据孤岛、数据烟囱等问题，缺乏统一的数据标准规范和流程，影响数据的互通和融合，同时也缺乏能够量化衡量数据应用价值的指标。
从业务角度出发，企业进行数据应用的核心诉求是解决具体的业务问题，降本增效，提升业务运营效率和决策能力。以制造业为例，通过数据的互通与应用，将设备转变为智能设备，赋予其数字化能力。这样可以实现设备状态的远程监测、预测性维护等应用，提高工作效率。同时，数据驱动的应用还可以提供系统级的全局管理，对不同设备进行监控和调控，实现能耗智能管控，降低人工作业负担，提高管理效率。
当然，不同行业和应用域，企业数据应用的侧重点会存在差异。点击《工业数据应用研究报告》获取详尽的阐述。
根据数据特点“对症下药”
从数据采集至数据智能，在工业数据全生命周期的流转链路中，数据的应用位于最后一环。从工业数据特点中挖掘价值是数据应用的核心要义。工业数据的应用要根据其数据特点“对症下药”，才能深挖数据价值，更好地实现数据的应用。工业数据主要具有持续性高、多样性弱和关联性强的特点。
在应用工业数据前，均需要适配上述特点，才能更好地挖掘发挥出其价值。针对其持续性和时序关系，在应用时不能打乱数据的顺序，另外要针对其持续性和多样性的特点做数据清洗、预处理、集成等操作。工业设备24小时开机，同一设备在不同时段所产生的数据价值也会不同，需要基于作业环境行业属性来进行分析。
由于工业数据的强关联性，无法将每个样本独立对待，如果前期采集的数据质量不高、指标不准确、或者数据处理计算的不精准的话，后期数据应用的效果也会大打折扣。
具体的实施案例
1、蘑菇物联-上海建工钢结构公辅车间AI节能解决方案
上海建工钢构是上海建工集团独资成立的大型现代化钢结构制造企业，是中国钢结构制造领域的先行者、探索者与领导者之一。在生产过程中遇到了能耗浪费、人效低下、运营成本高等问题。
蘑菇物联通过“云质控”提供制造工厂公辅车间的AI解决方案，利用“云网边端”技术架构与AIoT技术替代“人工经验管理和控制”，实现公辅车间的安全供能、无人值守、节能降碳。
在安全供能方面，蘑菇物联利用AI数据模型分析车间和设备数据，预测用气需求变化，并实时控制设备启停运行，以达到供需平衡，保障安全供气。在无人值守方面，通过数据监测和在线点巡检，工程师可以远程监控设备运行状态并实现在线点巡检，同时系统还能自动切换备用机，降低设备故障率。在节能降碳方面，通过智能控制空压机的启停运行和降压节能，实现了整站节能降碳，同时对设备和输气管道进行精准技改，进一步提高了能耗效率。
这一解决方案不仅提高了工厂的运营管理效率，还帮助企业实现了生产节能减碳的转型目标。数据测算显示，空压站的单位能耗节能率最高可达35.3%。对于工业企业来说，以通用类工业设备和公辅领域为切入点，通过AI+IoT技术的应用，可以实现生产节能减碳的转型，进一步提高生产效率和降低运营成本。
2、树根互联-三一重工工程机械产品的数据智能应用
三一重工在工程机械领域面临着售后服务响应效率低下和工程机械生产效率低下的问题。传统的售后服务模式停留在设备故障报修后维修人员赴现场进行维修的水平，无法实时了解设备情况和及时响应。工程机械生产过程中，缺乏动态决策、柔性配置和精准调度，导致生产效率不高。
依托树根互联工业互联网操作系统“云端+终端”，三一构建起了覆盖全球的智能服务平台和网络。三一重工通过应用数据智能应用进行转型和改进，从卖产品转向卖服务。利用物联网、3G/4G/5G、GPS、GIS、RFID、SMS等技术，将客户设备联网并实时获取相关数据。通过数据分析和智能算法，实现设备健康管理、操作模式优化和工程施工信息服务等增值服务。同时，三一重工推进智能制造，建设灯塔工厂，在工艺流程和数据流方面进行智能化改造，实现计算机动态决策、柔性配置和精准调度。
通过数据智能应用，三一重工提高了售后服务响应效率和服务质量，改善了客户体验。客户设备联网实现了实时监控和远程排故，提高了故障诊断和维修效率，减少了停机时间，降低了客户的损失。在智能制造方面，三一重工提高了生产效率和人员效率，降低了生产成本，增强了企业的竞争力。
以上两个案例及更多案例详情，可点击《工业数据应用解决方案落地洞察报告》获取。
结语
数字化工具本质上要提升企业的管理能力，而数据应用在数据价值链中起到“最后一公里”的作用，使数据价值在业务中形成一个完整的闭环，为业务的优化迭代提供了决策方向，也将数字化工具本身的价值体现了出来。
数据应用在宏观层面支持智能化决策，帮助企业基于数据提升管理能力。在微观层面，数据应用可以帮助企业精细化、标准化管理员工、设备和工艺，挖掘业务流程中的潜力。数据应用能够提高企业核心竞争力，但并非是必须的，适合规模较大、数据量大、业务复杂、市场竞争激烈且有数字化转型意愿和能力的企业。
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