當(dāng)前，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展正從基礎(chǔ)設(shè)施的廣泛鋪設(shè)，邁向數(shù)據(jù)價值深度挖掘與釋放的關(guān)鍵階段。在這一進(jìn)程中，數(shù)據(jù)服務(wù)作為核心驅(qū)動力，其重要性日益凸顯。我們專訪了格創(chuàng)東智CEO王錦，他為我們描繪了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)從“積累”到“涌現(xiàn)”的躍遷圖景。

王錦首先指出，過去幾年，產(chǎn)業(yè)界在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的“連接”與“數(shù)據(jù)采集”層面投入了大量資源，這相當(dāng)于為整個工業(yè)體系構(gòu)建了數(shù)字化的“神經(jīng)系統(tǒng)”。工廠內(nèi)的設(shè)備、生產(chǎn)線、物料乃至人員，正通過各類傳感器和工業(yè)協(xié)議被日益緊密地連接起來，海量的實(shí)時數(shù)據(jù)得以匯聚。他認(rèn)為，這僅僅是價值創(chuàng)造的第一步。“數(shù)據(jù)本身不是目的，如同礦石需要冶煉才能成為鋼材，工業(yè)數(shù)據(jù)只有經(jīng)過深度處理、分析與服務(wù)化，才能轉(zhuǎn)化為真正的生產(chǎn)力。”

談及數(shù)據(jù)服務(wù)的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)，王錦坦言，當(dāng)前許多企業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用仍停留在描述性分析階段，如看板、報表等，主要用于事后復(fù)盤與狀態(tài)監(jiān)控。這固然有價值，但距離實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)、工藝優(yōu)化、質(zhì)量根因分析、資源動態(tài)調(diào)度等更深層次的智能化目標(biāo)尚有差距。挑戰(zhàn)主要來自三方面：一是數(shù)據(jù)質(zhì)量與融合難題，來自不同品牌、不同年代設(shè)備的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一，OT（運(yùn)營技術(shù)）數(shù)據(jù)與IT（信息技術(shù)）數(shù)據(jù)尚未完全打通；二是行業(yè)Know-How（專業(yè)知識）與數(shù)據(jù)分析模型的深度融合不足，通用算法難以直接解決復(fù)雜的工業(yè)場景問題；三是價值閉環(huán)的構(gòu)建，即如何將數(shù)據(jù)分析的洞察快速、精準(zhǔn)地反饋到生產(chǎn)運(yùn)營中，形成“感知-分析-決策-執(zhí)行”的閉環(huán)。

“但轉(zhuǎn)折點(diǎn)正在到來，”王錦的語氣充滿信心，“我們正站在一個價值‘涌現(xiàn)’的門檻上。”他解釋道，“涌現(xiàn)”是一個系統(tǒng)科學(xué)概念，指當(dāng)系統(tǒng)的組成部分以特定方式組合并達(dá)到一定復(fù)雜度時，會產(chǎn)生個體所不具備的、全新的整體特性。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，這意味著當(dāng)數(shù)據(jù)、模型、知識、算力以及業(yè)務(wù)流程被有機(jī)整合到一個協(xié)同平臺上時，將“涌現(xiàn)”出超越單點(diǎn)優(yōu)化的、全局性的、顛覆性的價值。

例如，在半導(dǎo)體制造業(yè)，格創(chuàng)東智通過其數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，不僅實(shí)現(xiàn)了單個機(jī)臺的預(yù)測性維護(hù)，更通過跨工序、跨車間的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，能夠提前預(yù)警因前道工藝波動可能導(dǎo)致的后道成品率風(fēng)險，從而主動調(diào)整工藝參數(shù)，將質(zhì)量問題扼殺在萌芽狀態(tài)。這種跨域協(xié)同優(yōu)化帶來的效益提升，是單點(diǎn)應(yīng)用無法實(shí)現(xiàn)的，正是“涌現(xiàn)”價值的體現(xiàn)。

王錦強(qiáng)調(diào)，推動這一“涌現(xiàn)”時刻的到來，需要構(gòu)建新型的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)體系。這絕非簡單的工具堆砌，而是包含幾個核心要素：

1. 平臺化與微服務(wù)架構(gòu)：提供一個開放、可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)底座，將數(shù)據(jù)采集、治理、分析、可視化等能力封裝成可復(fù)用的微服務(wù)，讓業(yè)務(wù)人員也能像搭積木一樣快速構(gòu)建數(shù)據(jù)應(yīng)用。
2. “AI+工業(yè)知識”雙輪驅(qū)動：將機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)算法與深厚的行業(yè)工藝知識、專家經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合，開發(fā)出貼合場景的專用分析模型與算法庫，解決“最后一公里”的落地難題。
3. 低代碼/無代碼開發(fā)：降低數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)的技術(shù)門檻，讓一線工程師和業(yè)務(wù)專家能夠直接參與數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的創(chuàng)建，加速創(chuàng)新循環(huán)。
4. 價值導(dǎo)向的場景深耕：摒棄“為數(shù)據(jù)而數(shù)據(jù)”的思維，緊密圍繞生產(chǎn)效率、質(zhì)量提升、能耗降低、供應(yīng)鏈協(xié)同等具體業(yè)務(wù)價值點(diǎn)，進(jìn)行深度的場景化數(shù)據(jù)服務(wù)創(chuàng)新。

王錦認(rèn)為，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)的市場將更加細(xì)分和專業(yè)化。通用型平臺提供基礎(chǔ)能力，而像格創(chuàng)東智這樣深耕垂直行業(yè)的解決方案提供商，將憑借對行業(yè)特性的深刻理解與豐富的實(shí)踐積累，成為釋放數(shù)據(jù)“涌現(xiàn)”價值的關(guān)鍵力量。數(shù)據(jù)服務(wù)將不再是一個IT附屬功能，而成為企業(yè)核心運(yùn)營的一部分，驅(qū)動制造業(yè)向真正的智能化、柔性化和可持續(xù)發(fā)展邁進(jìn)。

“量的積累終將引發(fā)質(zhì)的飛躍。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)洪流，正在匯聚成推動產(chǎn)業(yè)變革的智慧浪潮。”王錦道，“價值‘涌現(xiàn)’的時刻，就是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)從‘可用’走向‘必用’和‘好用’的時刻，我們對此充滿期待。”