以下為分享實景全文：
各位專家群友好，我是北京四方繼保股份有限公司的張洋，我分享的題目是：工業大數據的用戶價值。我從幾個實際的應用中分享我對工業大數據的理解，如果有些地方說的不準確，歡迎各位專家指正！
我將從以下三個方面介紹工業大數據的用戶價值：
一、德國版工業4.0與我國工業的關系
二、我國工業企業面臨的問題
三、工業大數據如何體現用戶價值
一、德國版工業4.0與我國工業的關系
1、德國版工業4.0：工業4.0是德國政府提出的一個高科技戰略計劃。該項目由德國聯邦教育及研究部和聯邦經濟技術部聯合資助，投資預計達2億歐元。旨在提升制造業的智能化水平，建立具有適應性、資源效率及人因工程學的智慧工廠，在商業流程及價值流程中整合客戶及商業伙伴。其技術基礎是網絡實體系統及物聯網。
2、工業4.0的關鍵詞是智能化生產、協同的供應鏈，其中關鍵要素是人、數據、機器的互通、互聯、協同，強調工業設備通過互聯網連接在一起，實現制造環節的的革命性突破。
3、我國的工業基礎薄弱，要實現工業4.0，企業必須要管理信息化，裝備自動化，然后再互聯網。但我國很多企業，尤其是傳統中小型工礦企業，基礎自動化剛滿足生產要求，管理信息化規模有限，數據的互通、協同基本沒有，實現工業4.0的難度很大。
4、我國工業目前的發展趨勢：
1）單一的裝備自動化向整個生產線發展，例如注塑機，從原料到最后包裝。
2）產線自動化和信息系統接口，EPR接口，MIS接口，智慧工廠只是雛形，全面實現智能化還需要很長的時間，現在好多公司ERP都還沒有。
二、我國工業企業面臨的問題
1、信息化水平不高，領導不重視，管理水平有限。
2、基本數據有，但信息都是孤島，各自部門關注點不同，無法打通和整合數據，數據利用率很低。
3、企業綜合人才缺乏，自動化工程師不懂工藝，工藝工程師不懂自動化技術，既懂工藝和自動化的工程師又不懂大數據應用，造成各自專業整合困難。
4、市場競爭壓力大，部分企業關注短期效益，投資在智能化、信息化上過多，收益不能馬上體現，動力不足。
5、國有企業肩負社會責任，智能化后會對人員需求減少，企業會面臨減員問題，決策會很謹慎。
以上幾點，是目前有些企業的現狀，這就造成了工業4.0概念在有些企業，尤其是傳統工業企業很難推進，概念很好但項目無法落地。其實傳統工業企業，尤其是中小企業，最需要升級和發展，但觀念和資金的缺乏，造成發展緩慢，惡性循環。
三、在這種形勢下，工業大數據的用戶價值如何體現？
下面我從以下三個方面來描述工業大數據如何實現用戶價值：
1、提高能源使用效率
2、提高工業系統與設備的維修和維護效率
3、優化并簡化運營，提高運營和決策效率
下面我結合實際案例對以上三個價值具體介紹。
1、工業大數據應用，提高了能源使用效率——工業物聯網結合云計算綜合能源管理系統
能源管控是什么？
1）是一個專業化的基于工業物聯網的管控一體化并行分布式云系統
2）基于分布式并行計算網絡在線運行的面向全廠的綜合監控系統
3）是集安全、控制、能耗管理為一體的智能化系統解決方案
4）不同行業特色的應用功能（針對不同的行業應用場景）
能源管控能提供什么？
1）專業化能量能流3D視圖
2）能耗及排放安全性管理
3）挖掘節能潛力，降本增效，減碳減排
4）能源管控決策，提供智能優化運行操控
基于大數據的能源管控的組成部分：
1）節能減排，計量先行：生產線各環節能耗排放數據全面規范精準的計量感知，耗能設備分類用能排放細顆粒度數據采集，能耗數據聯網集中管理。
2）整體能效、設備能效評估：生產線主/輔設備、支撐單元整體能效評估，分類設備能效評估，影響能耗的因素評估。
3）節能效果精準量化：節能效果量化考核，鑒證EMC分成，節能項目投資回報率/效果分析，節能項目過程控制管理。
4）能耗單元能耗模型仿真：能耗趨勢多維聚類，標準能耗模型建立，能耗預測仿真智能反饋調控，能耗超標預警。
新型能源管控是一項整合大數據信息化和智能化反饋自控的管控一體化新技術，通過對企業生產線各關鍵環節能耗排放和輔助傳動輸配環節的實時動態監控管理，建立多維度能耗模型仿真預測分析，獲得生產線各環節的節能空間數據，協同操作智能優化負荷與能耗平衡，從而實現整體生產線柔性節能降耗減排。結合生產工藝技術、工業自動化技術、大數據采集和挖掘技術等各專業的優勢，形成整體的解決方案。
目前，能源管控平臺在冶金、化工、建材等高耗能行業已經陸續建設完成，尤其是冶金行業，在工信部的補貼下，已經在大中型企業完成建設了，實現了對企業的風、水、電、氣等能源介質的管控，提高了能源利用率，企業效益也逐漸體現出來，做能源管控系統的國外公司預測該系統能減少20%~30%的能源消耗，其他行業也逐步在實現能源管控平臺的建設，在智能建筑行業、通信行業，由于設備標準化程度高，效果更明顯。
2、工業大數據可以提高工業系統與設備的維修和維護效率
1）工業大數據正在改變工業企業的商業模式，從銷售產品變為銷售服務。
2）許多企業經過多年的發展，全廠自動化系統往往錯綜復雜，再加上有些設備年代久遠，資料缺失。通過現場采集設備數據，了解設備及其運行狀況的一手資料，建立反映現場實際情況的全廠系統數據庫及計算模型，并隨時更新，為進一步計算分析打下基礎，同時可為未來企業發展提供技術支持。
3）有的企業往往不能及時發現生產系統的安全隱患，也不能快速分析查找到故障發生的原因。
4）在全廠系統數據庫及計算模型建立的基礎上，對全廠系統各種運行方式進行分析，分析各種設備及供電線路的壓降、損耗、功率流向，找到最經濟合理的運行方式。
5）對企業用電設備數據的深度挖掘，提前預警設備狀況，從被動檢修轉變為主動維護，提高了維護效率。
6）未來數據就是資源，企業不僅可以買產品，還可以做咨詢，買數據服務，再由服務帶動產品銷售。
我們公司聯合國內頂尖的大型行業設計院，在全廠電網診斷方面做出了嘗試，已經和國內很多公司，尤其是大型鋼鐵公司、化工企業做專家診斷服務。過去行業發展好的時候，企業分好幾期上大型項目，但整體的規劃缺失，造成用電負荷不穩定，故障頻發，甚至發生停產。通過工業大數據的診斷，會很快找到問題所在，然后根據企業實際的用電需求來規劃負荷，這樣再進行改造，有的放矢，取得了很好的效果。
3、工業大數據可以優化并簡化運營，提高運營和決策效率
1）利用大數據、信息化和數據挖掘等技術，建立大數據采集、存儲、分析平臺和按權限進行數據管理，打通各個分公司、分部門的數據隔離狀態，重點信息對管理層進行實時推送。
2）對企業原系統所有歷史文件、數據庫、采購、生產流程、財務、市場數據進行溯源、捋順、整合、優化及分析，深度挖掘診斷。
3）通過大數據平臺的數據和分析統計報表、企業管理層可以迅速定位發現在采購、生產、管理、市場、研發中的錯誤點、缺失點、不完善點，從而制定提出改進措施，實現多業務環節并行處理和流程優化再造，為企業建立健全全過程業務決策系統，降本增效提升企業風險管控和快速反應能力。
4）通過大數據平臺，可以通過外部互聯網的數據爬取獲得輿情信息、客戶信息、市場信息和產品信息。通過外部數據可以了解競爭對手的輿情情況和客戶信息，也可以為市場部門進行新產品定位提供有力的數據支撐。
5）很多中小企業在大的經濟環境不好的情況下，為了提高經濟效益，逐漸重視數據的挖掘，從數據中找商機，在投資決策中更為理性。
四、總結
1、結合我國工業企業的現狀，從解決用戶實際問題出發，利用工業大數據技術手段，實現用戶價值最大化。
2、建立企業大數據能效管控平臺，提高能源利用效率，節能減排，讓用戶的投資回報最大化。
3、從產品銷售轉變為產品服務，從數據中了解設備的運行狀況，提前預警，為企業提供維護依據，減少故障率，從而提高經濟效益。
4、利用工業大數據技術，打通企業信息孤島，為企業決策者提供有效的決策依據，避免盲目決策帶來的損失。
最后一句話：用戶的價值實現就是我們的價值。謝謝大家的傾聽！
作者介紹：
張洋：在工業自動化領域具有10多年的工作經驗，參與過冶金、電力等行業的大型項目的自動化設計、實施，曾就職于世界500強企業施耐德電氣公司，負責行業解決方案、能源管控解決方案的研究和市場拓展，目前任北京四方繼保自動化股份有限公司工業及公共業務事業部行業戰略發展部營銷總監，負責工業能源大數據解決方案拓展。
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本文標題：張洋：工業大數據的用戶價值
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