前言

数字化浪潮席卷全球，很多工业企业也在尝试通过数字化技术的深度应用，推动研发、生产、服务、运营、决策等关键环节的数字化转型。但工业行业大多机理复杂，其进程仍不及数字化亲和度更高的服务业。在工业数字化推进中，大家也一直在思考，工业数字化的本质是什么？工业大数据带来了什么新的能力？工业大数据如何推进更有效率？

从社会生产力要素这一宏观层面看，“数据分析”是一种生产工具的本质一直没有变。只不过，不同时期，生产力水平不同，核心生产力要素不同，对数据分析的业务需求不同，再加上数据的供给成本和水平不同，使得数据分析的落地途径与价值也不同。在工业1.0时代，生产活动与能源/动力供给是紧密绑定的。随着电气化革命（工业2.0），电力能源供应与动力装置可以相对解耦，但工业技术仍是生产力的关键要素，这时候数据采集成本也高，少量的数据分析集中在关键工业技术的研发与验证上。工业3.0阶段实现了社会的充分分工，跨组织协作变得更加重要，管理信息化是提高生产效率的重要手段之一，另外，很多人工操作环节也成了效率或质量的瓶颈，自动化手段是解决这些问题的重要手段之一。这个时期的数据分析大多集中在协作效率提升上。在工业4.0阶段，生产制造能力很多时候不再是瓶颈。复杂产品的定制化能力与创新速度成为核心竞争能力，生态链协同和响应速度变得很重要，但生态链涉及的因素更加复杂动态，基于人工的传统决策模式不再有效，从而决策效率与质量也变成了数据分析支撑的重点，将隐性知识显性化（可检验、可继承、可发展），通过人工智能等适应能力更好的技术，不断扩展认知的边缘，提高决策能力。

从思维范式的中观层面，从工业2.0到工业4.0，数据分析技术还是发生了根本性的变化。从领域知识驱动的假设检验的逻辑思维（第一性原理范式）和基于数据统计的实证思维，发展到基于统计归纳的数据思维，以及与机理/仿真模型结合的构造思维（或称为计算思维）。工业系统是精心设计的、能够长期稳定运行的系统，工业大数据分析中的样本不均衡问题更加严重。在工业领域，先验知识不再局限于概率关系（联合、条件概率），还有大量体系化的因果关系（设计机理、运行机制、运营逻辑等）和很多非系统化的经验知识（以领域专家为载体）。这些特点决定了工业领域的数据平台与分析技术和服务业领域不同。

无论在服务领域还是工业领域，数据都是对自然现象和社会现象的不完备刻画，这也从根本上决定了数据技术的适用范围。但在具体项目实施中，决策要素和决策逻辑对应的数据对象很难描述完备，数据中蕴含的规律也没有先验知识，工业大数据的不确定性比信息化项目要高得多。工业大数据的维度通常很高，且跨越多个领域，这也进一步增加了工业大数据项目的复杂度。工业大数据的处理链条通常比较长，再加上大数据量、高采集速度、多样性等特点，分析模型从技术原型变成日常生产力常常需要业务应用的开发，这些因素造成了工业数字化项目落地周期很长。一个分析应用投入生产后，也要面临复杂运维的需求，这对工业企业和服务商的协作模式提出了新的要求。在多年的数据分析实践中，笔者一直在思考一个问题：是否存在一些工业大数据工程化方法与技术，让工业数字化过程更加顺畅有效？

本书的写作目的是为工业大数据工程实施提供一些参考。全书共10章，第1章讨论了工业大数据的内涵与特点，并给出了工业大数据工程的三个要素，即数据资源、数据分析和数据应用；第2～4章提出了领域模型驱动的数据资源的建模技术，并给出了工业大数据系统技术与建设方法；第5、6章讨论了敏捷工业大数据分析与运维方法，并阐述了背后的分析软件技术；第7章讨论了用户驱动数据应用的低代码开发技术；第8～10章用风电、水电、煤矿综采三个行业，展示了工业大数据工程方法的应用过程。

本书的第1、5、6章由田春华编写；第2、3章由张硕主笔，2.4节由李令莱编写，2.1.2节、2.1.4节由田春华编写，3.1.2节、3.1.4节由徐地编写；第4章由徐地编写；第7章由胡志勇、张浩编写，7.1.1节、7.1.2节由胡志勇和张浩编写，7.4节、7.5节由张浩编写，其余部分均由胡志勇编写；第8章由蒋伟、孙忠诚编写；第9章由刘少波、张弋扬、肖剑等编写；第10章由孙忠诚、张幸福、李国威等编写，10.3节引用了曾聿赟的工作成果。全书由牛莉、陆薇、田春华等审校。

本书是对工业大数据工程的一些初步探讨。鉴于精力与篇幅限制，很多行业实践内容没有详细展开；再加上笔者才疏学浅，行业实践有限，有些提法和表达尚欠推敲；书中难免有疏漏、错误之处。望广大读者不吝赐教，日后有机会加以勘正。

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田春华
2023年10月于北京 SDv1JKeMWCwrw2elUTspONXwVcyNgC0tl54sX3sJJgwf38bu9BYLJyAnCE9qP9v9