工业大数据是互联网、大数据和工业产业结合的产物，是中国制造2025、工业互联网、工业4.0等国家战略在企业的落脚点。为此，徐工集团张启亮在第五届全球供应链大会上做了主题演讲。

以下是原文（该内容来源于“GLSC 2017”大会，由Soo56记者整理编辑发布）：  

张启亮：大家下午好！非常高兴受工信部的邀请来和大家做分享，我首先要更正一下主持人介绍我的职务不对，我现在两个职务，一个是江苏徐工信息的总经理，负责徐工的CIO。

今天讲的题目是“工业大数据为制造业赋能”。讲到工业大数据很多人并不陌生，对工业大数据有很多说法。

第一个说法是工业大数据是新的石油，为什么把工业大数据比作石油呢？好多专家认为这一轮的工业大数据是真正地驱动制造业的发展，但是这个“石油”本身不会燃烧，燃烧它的是“工业云”，工业云是工业大数据燃烧的发动机。

第二个说法是工业大数据是制造业新的生产力，这个生产力会驱动制造业转型升级。

第三个说法是很多专家认为工业大数据是智能制造的基石，为什么这么讲呢？因为大家都知道工业4.0的核心就是CPS（信息物理系统），它最重要的就是物理和信息的连接，连接会产生很多的大数据推动制造业的变革和创新。工业大数据是智能制造的基石。

第四个说法是工业大数据和工业云是“数字双胞胎”，这两个是分不开的，有了工业大数据就得有工业云，大数据才能燃烧。

第五个说法是工业大数据是工业互联网的源泉。从比喻当中能看出来，工业大数据对传统制造业是越来越重要，工业大数据也是制造业转型非常重要的数据和手段，也是我们的科学决策非常重要的源泉。

有句古话“好事多磨终有期，相逢一笑淡别离”。

今天讲的题目是工业大数据赋能制造业，首先我们可以看一下，大家对工业大数据的认识，好多人说是新的石油，新的生产力包括智能制造的基石，是工业互联网的源泉，也是工业云和工业大数据的双胞胎，这都是从不同领域的专家里讲出来的，说明了工业大数据的重要。工业大数据已经在各个行业，特别是在制造业，会越来越多地推动企业的发展。我们可以看一下徐工平台上现在有40多万的入网设备，现在有900TB的数据，我刚才算了一下化成3G电影来说要看58年才能看完，900TB要花58年才能看完，数据非常大，要看50多万个小时，工业产出来的数据有可能比现有的电商或者其他产出的数据更大。

现在有600多种的设备，包括我们新的能源汽车、物流车、挖掘机、道路施工、重卡、环卫机械，在大平台上都可以看到，都能知会。我们现在每天有5万条的数据在工业物联网的平台上，传输的频率是10秒传一次，我们可以看一下这些数据怎么传上来的，通常说的就是黑科技，这是我们自主研发的终端，第一款是工程机械专用的，是用于柴油的发动机的。第二款是LRC型信息终端，是新能源汽车和新型工程机械。第三款是BRC，这款产品去年11月份的军演用的我们平台。当时部队给我们提出一点，我们的基站打没了数据怎么传输？当时是两种传输数据，一个是通过我们的基站——北斗的方式，还有低轨卫星来传输数据。还有一些智能的诊断仪，昨天刚刚面市一款产品，不用插电，自身待机4年，这4年你的车到哪个位置始终跟着你。包括位置信息，包括整个发动机的情况，我们可以看到这是工业物联网平台的界面，平台上有40多万的设备，分布在各个省、各个区域，今年下半年会推出全球的地图。

下面的小图是我们可以看到每一台车、设备的具体位置在哪里。光看到位置还不行，还要看到整个发动机的转速、油压、温度这些数据，这些数据和驾驶员在开车的状态看的是一模一样的，包括发生故障怎么来分析怎么来解决。

这是行业热度地图，也是行业内第一个推出行业地图的，现在这个行业地图数据每个月向国家统计局开始申报，从去年开始马凯总理的办公室每个月跟我要一次，从今年的5月份克强总理开始关注这个数据，因为我们的数据代表整个中国的情况。地图再稍微放大一点可以看到东北、西部基本没有设备，红色的块是代表的是中国经济目前比较热的情况，我们平台对国家的贡献非常大。

去年《人民日报》专门发表了一篇文章，说中国GDP的数据是真的！其实这篇文章是错的，如果是真的还要说吗？后来国家统计局也出示了，因为数据确实有很多的水分。但是我们的数据根据开工率，每个省的经济情况可以分析出整个省的GDP。这个模型是怎么建的呢？每个省的GDP里面开工技改的情况是什么样的，技改里面的工程机械投入是多少，其他设备投入是多少也是有模型的。通过设备的开工率基本上能预测到每个省的GDP，这是我们开工率的统计。

这张图是我们作业的饱和度，通过这张图可以看到目前中国的市场上哪些区域是饱和的，哪些区域开工率是非常低的，开工率代表着你这个地方没有建设，没有投资，包括每个省的地图都能非常清晰地看到。

我们再看这张图，这是目前整个中国市场的保有量，每一台设备是一个点，这个点非常漂亮，好多艺术家喜欢摄影的有专门到我们公司去拍这张图。从这张图能看到一些情况，能看到到西藏新疆那条线有些设备是陇海线，其他设备有设备就是我们的出口点（包括沿海这一带），同这条线上可以看出我们国家“一带一路”的节点非常清晰，每一个设备都有点来开启运输物流的情况，我们今天看的是全球的供应链，以后供货和出货的数量也可以看到。

前几天一个做券商炒股票的非要找我，为什么呢？他要通过数据看股市未来的发展。这个人看的是非常准的，近些年的工程机械非常火，但从我们的工业大数据里面判断这次中国制造业的复苏有可能是短周期行为。当时的预测是上半年工程机械是非常好的，其他的机械制造业也是非常好的，但是进入7、8月份开始下滑，从现在的开工率来看基本上是这样的，整个出货量在大幅地下滑，有可能到年底的时候又开始走“L”型，到2018、2019年中国经济还是“L”型的变化多一些，不是“U”字型的翻转，这是工业大数据产生的价值。

很多人问我：张总你们数据的代表性是什么？就工程机械行业来讲，我们现在占到工程机械行业的三分之一还要多，现在开始把其他国外的品牌装黑科技，这些黑科技会把不同品牌的数据拿到我们平台上，这样一来我们基本拿到快接近一半的数据，我的平台上加上一半的数据，就是“塔式”的数据，非常有代表性的，所以说，我们的数据对国家的贡献也是非常大的。

通过这些数据给画像，第一个数据是给设备画像，左边是我们的参数，右边是我们的挖掘机的情况。我们经常说“让机器开口说话”，怎么让机器开口说话？肯定要连接。

再看这张图，给用户画像，我们通过大数据能分析到驾驶我们工程机械的驾驶员的性别是男还是女，年龄阶段、喜好和爱好都可以看到，通过这个可以给他推送我们的服务还有价值。包括我们为企业画像，买我们设备的企业，可以通过设备的数量看到这个企业到底是盈利的还是不盈利的。为什么呢？因为他的设备老没有施工没有动的话肯定是不盈利的，因为我们有行业的施工比例，开工多少这个企业是挣钱的。所以我们通过大数据给设备、用户、企业开始画像。

这是我们的大数据模型工具，通过三个画像开始做因子提取，单因子分析、因子相关分析、回归分析、模型检验。大数据的模型需要一系列的东西去检验的，而不是说你出个模型就代表一定的价值，是需要各方面的验证，验证你的价值到底是否准确。这是我们的机器学习，我们也是行业第一个推出机器学习的。大家知道机器学习，但是机器怎么来学习呢？从工业大数据上提取了很多的因子，包括我们的开工率、白天工作时间、故障占比、平均超速报警，包括一系列的数据，会知道你这个设备到底是在什么样的状态，是在什么样的位置，是要做什么，让机器自我修复的功能开始逐渐地表现出来。

现在我们的设备上有很多控制软件，在座很多都是做软件的知道软件有很多的BUG。原来这些BUG我们是拿着电脑一台一台更新，但我们现在有了大数据平台，在徐州发送个指令，全球这一系列的程序全部更新，因为我们的技术可以读写。这就是我们的商业模式发生的重大变化。

这张图是销售相关因子，徐工集团预计明年公司的收入从来不看国家的GDP，也不看全球的数据，我们是看自己的数据，因为自己的数据是非常准确的，所以大家在看今年的徐工机械的报表，今年上半年在同行里的增长和市场的占有率比其他两家企业大幅提升，为什么？因为我们做了准备，从工业大数据得到信息。去年就跟董事长讲，2017年的上半年工程机械有可能大幅地增长，所以从下半年开始其他企业休息的时候我们徐工开始大量地囤货，挖掘机从原来的第8名今年跃升到第3名，量的占比是非常大的。汽车起重机在市场的占有率占到70%，其他企业在市场爆发的时候没有准备货，今年挖掘机行业增长300%，你的企业如果没有大数据准备的话提前预测不到。你想装备的时候你的进口件来不了，我们也买了很多博世的产品，但它的周期是一年半年的，你看到了市场是买不过来的，所以大数据的销售因子对徐工的未来是非常重要的，我们每年预测都靠这个。

我们现在开始预测2018年行业的走势，到底是增长多少，我们也是非常清晰的。这已经成为徐工集团的核心竞争力之一，会让我们更加科学和决策，原来的销售不是数据化的模型来支撑的。

我还任江西徐工信息技术股份有限公司的总经理，我们公司创业才3年，今年会单独上市，成为徐工的第二个上市公司，我们在IOT里面提供从开发到通信协议到平台到大数据的分析一系列全价值链的服务，我们的使命就是“为工业赋能，与伙伴共生”。

（如PPT所示）这是我们的整体框架，Xrea平台是泛结构的方式，“X”代表无限的包容和承载，“Rea”是区域的意思，未来是不限区域不限领域的地方，我们的平台会接收不同的行业、不同的企业进入我们的大数据平台，大数据平台会产生很多的价值最后再返回给我们的客户。所以我们的平台是为工业赋能，赋什么能？在销售这一块儿可以看到，原来的销售是经过了转型，我们的销售准确率提高了40%，我们的服务以大数据为手段，我们为客户提供个性化的预测性的服务。

我们能预测到未来我们的设备在2018年什么时候该坏，什么地方该维修，什么地方该保养，我们基本上预测到整个产品的生命周期。我们原来为客户提供全生命周期不是一句空话，这个产品不报废我们始终在为他服务，始终在挣客户的钱。 生产是通过工业物联网、大数据平台帮助客户来订制化。为什么呢？我们现在的设备一下线就开始抓黑科技，黑科技始终跟着加工的过程，客户定完我们的产品在手机APP上可以看到产品是下线了，产品是在检验，产品是在入库，产品是在发运过程当中。未来再进一步，是真正地慢慢做配置化，工业的配置化。工业的大规模个性化定制是一件非常难的事情，但是我们真正做的时候需要大量的积累过程。再就是从研发，原来的研发也是靠经验、靠设计，但是有了大数据，我们用数据的方式进行研发，我们知道哪一款的发动机故障率是低的，哪一款电控件是低的，哪一款产品的PLC是低的，我们开始改进我们的产品。通过这次大数据的研发，我们挖掘机的无平均故障工作时间比卡特（美国第一工程机械）还要高，所以我们今年挖掘机在全球的市场增长了500%，因为它的研发模式发生了变化，我们的研发周期和产品稳定性大幅地提高。

未来的时代是生态的时代，我们希望和在座的各位，在工业物联网大数据平台、在工业大数据的生态里共同地建设，因为这里面进入更多的数据会产生更多的价值，谢谢大家！