A：这里面有两个层次的问题：第一个是自上而下来做，现在流程工业里面，DCS（雷锋网注：分布式控制系统，Distributed Control System）已经采取了很多数据，现在我们用这些DCS数据，我们可以做一些基本预测性维护；

第二种是自下而上，以泵为例，DCS有些数据是关于泵的，但是有些数据是没有的，在这种情况下，一定是前装+后装的方式。前装就是利用DCS固有的数据，后装就是加装一些没有的数据，这样配合才能准确预测泵或者管道的预测性维护的点。

我认为前装方式所拿到的数据是最好的，后装则更具挑战。

Q：阿里云正式发布了ET工业大脑。这个大脑目前已经被用在了协鑫光伏工厂里，可以提高1%的生产良品率。常伟老师如何看待这个产品？对传统工厂来说，怎么选择？

A：阿里云这个是上文提到的第三类解决方案，质量管理方案。对于生产良品率来说，每个工厂都要case by case做分析，对传统工厂肯定需要找一个比较靠谱的方案。

Q：小型工厂缺乏数据的积累，以您的经验来看，对我们来说接入大数据方案需要考虑哪些问题？

A：小型工厂我建议采用SaaS解决方案，现在很多服务商提供一些现成的SaaS解决方案，帮助现有的工厂机床、泵等做到云端，然后再来根据数据做分析，对小型工厂来说，这种方案还是比较靠谱可行的。

Q：国内政府一直在喊数字化转型，从目前来看，国内技术是否成熟了？

A：从现在来看，尤其是对制造企业而言，技术是比较成熟了，数字化转型无非是数据采集、传输、存储和分析这几块。目前的企业在几部分都有比较成熟的解决方案，不过有些企业的管理水平有待提高。

大家一直在谈我们的工业水平比较低，现在有一个问题是我们的管理能力是否能支持中国制造2020。

Q：工业化转型最大的挑战是什么？怎么去克服这些问题？

A：最大的挑战我们认为有两个方面：一个是人的管理水平；第二个是技术方面的问题。

觉云有一个客户是做刀具的，通过传统的方式他认为没有法提升了。他们希望通过数字化的方式来提取数据，来告诉他这种刀具在加工哪种材料和工艺是最佳的，这就可以帮助他去挑战国外一些企业。

目前来看，数字化转型是解决技术问题的主要方式。做数字化平台第一步是建立数字化预测，第二步是数字化工单系统，第三步建立和工艺之间的关系，这几步下来最少要2-3年，所以工厂要对这个周期有一个认知。