三是数据粒度不断细化。从一款产品到多款、多系列产品使得产品数据不断细化，从单机机床到联网机床，使得数据交互频率大大增强；加工精度从1mm提升到0.2mm，从5分钟每次的统计到每5秒的全程监测，都使得采集到的数据精细度不断提升。

　　以上三个维度最终导致企业所积累的数据量以加速度的方式在增加，构成了工业大数据的集合。不管企业是否承认，这些数据都堆砌在工厂的各个角落，而且在不断增加。

　　再从企业经营的视角来看待这些工业数据。可以按照数据的用途分成三类：

　　第一类是经营性数据，比如财务、资产、人事、供应商基础信息等数据，这些数据在企业信息化建设过程中陆陆续续积累起来，表现了一个工业企业的经营要素和成果。

　　第二类是生产性数据，这部分是围绕企业生产过程中积累的数据，包括原材料、研发、生产工艺、半成品、成品、售后服务等。随着数字机床、自动化生产线、SCADA系统的建设，这些数据也被企业大量记录下来。这些数据是工业生产过程中价值增值的体现，是决定企业差异性的核心所在。

　　第三类是环境类数据，包括布置在机床的设备诊断系统，库房、车间的温湿度数据，以及能耗数据，废水废气的排放等数据。这些数据对工业生产过程中起到约束作用。

　　从目前的数据采用情况看，经营类数据利用率最高，生产性数据和环境类数据相比差距比较大。从未来数据量来说，生产线数据在工业企业数据中的占比将越来越大，环境类数据也将越来越多样化。

　　工业大数据

　　一般意义上，大数据有具有数据量大、数据种类多、商业价值高、处理速度高，在此基础上，工业大数据还有两大特点。

　　一是准确率高，大数据一般的应用场景是预测，在一般性商业领域，如果预测准确率达到90%已经是很高了，如果是99%就是卓越了。但在工业领域的很多应用场景中，对准确率的要求达到99.9%甚至更高，比如轨道交通自动控制，再比如定制生产，如果把甲乙客户的订单参数搞混了，就会造成经济损失。

　　二是实时性强，工业大数据重要的应用场景是实时监测、实时预警、实时控制。一旦数据的采集、传输和应用等全处理流程耗时过长，就难以在生产过程中发挥价值。

　　3

　　工业大数据应用案例

　　企业所积累的数据量以越来越快的速度在增加，很多企业也就顺势将大数据技术引入企业的生产经营中。大数据在工业企业的应用主要体现在三方面：

　　一是基于数据的产品价值挖掘。通过对产品及相关数据进行二次挖掘，创造新价值。

　　日本的科研人员日前设计出一种新型座椅，能够通过分析相关数据识别主人，以此确保汽车的安全。这种座椅装有360个不同类型的感应器，可以收集并分析驾驶者的体重、压力值，甚至坐到座椅上的方式等多种信息，并将它们与车载系统中内置的车主信息进行匹配，以此判断驾驶者是否为车主，从而决定是否开动汽车。实验数据显示，这种车座的识别准确率高达98%。

　　三一公司的挖掘机指数也是如此。通过在线跟踪销售出去的挖掘机的开工、负荷情况，就能了解全国各地基建情况，进而对于宏观经济判断、市场销售布局、金融服务提供调整依据。

　　二是提升服务型生产。提升服务型生产就是增加服务在生产（产品）的价值比重。主要体现在两个方向。一是前向延伸，就是在售前阶段，通过用户参与、个性化设计的方式，吸引、引导和锁定用户。比如红领西服的服装定制，通过精准的量体裁衣，在其开奖直播成衣服装规模关店的市场下，能保持每年150%的收入和利润增长，每件衣服的成本仅比成衣高10%。当然了，小米手机也属于这一类。二是后向延伸，通过销售的产品建立客户和厂家的互动，产生持续性价值。苹果手机的硬件配置是标准的，但每个苹果手机用户安装的软件是个性化的，这里面最大的功劳是APPStore。苹果通过销售苹果终端产品只是开始，通过APPStore建立用户和厂商的连接，满足用户个性化需求，提供差异性服务，年创造收入在百亿美金。

　　三是创新商业模式。商业模式创新主要体现在两个方面，一是基于工业大数据，工业企业对外能提供什么样的创新性商业服务；二是在工业大数据背景下，能接受什么样的新型的商业服务。最优的情况是，通过提供创新性商业模式能获得更多的客户，发掘更多的蓝海市场，赢取更多的利润；同时通过接受创新性的工业服务，降低了生产成本、经营风险。