工业数智化转型实践与思考
源起
工业数智化转型是当前制造业的核心趋势，旨在利用数字化技术挖掘数据价值，提供增值服务，提升竞争力，实现服务化转型。转型涵盖自动化、信息化到数字化、智能化的演进，典型场景包括产业互联、服务型制造、智能设备运维等。关注点从传统提质增效降耗转向互联增值和业务模式创新，核心愿景是通过数据汇聚与知识流动创造商业价值。
实践
工业数智化领域涵盖数智化研发、制造、营销和管理。数智化研发案例如风力发电机数字化协同研发，通过大数据平台提升效率30GB，处理时间缩短100~1000倍。数智化制造案例包括ET良率分析可视化、AMOLED面板TFT异常排查、黄金路径识别及轨梁关键过程参寻优，均通过数据分析实现效率提升和质量优化。
思考
工业数智化技术特征表现为海量、高速、长程、多尺度，数据来源及类型多样，价值释放方式复杂。需要OT、IT、DT三要素深度融合，数据要素全但不精准，实用但不完备。工业数智化是长期持续、迭代演进的过程，周期长、试错成本高、落地效率低。共性设备及其数据模型、分析方法论和算法基础、分析应用方式是关键要素。
在路上
工业数智化工作核心要素包括数据资源化、知识结构化沉淀应用、敏捷化服务。典型案例分析如振动通频值异常检测，通过知识结构化方法论实现故障定位、检测和预警。常用算子库包含100+通用算子和57个领域算子。数智化创新体系采用敏捷开发（CRISP-DM）和持续运行运维（ModelOps）方法，涵盖业务理解、数据准备、模型建立、评估发布等环节。
关于昆仑数据/工业大数据创新中心
昆仑数据/工业大数据创新中心致力于用数据推动中国工业未来，成为工业企业的大数据合伙人。中心在网络布局、服务行业、助力龙头企业数字化转型等方面取得显著成果，是国家级工业互联网平台和工信部试点示范项目。
