日前有機會和一位德美的雙料博士交流了工業(yè)大數(shù)據(jù)的應用問題，有些感想。
美德在工業(yè)大數(shù)據(jù)的理論研究、工程應用方面已有多年的探索，并形成了一批可觀的成果。在國內，工業(yè)大數(shù)據(jù)的應用還剛剛啟步，這其中有許多問題需要思考和應對。
對大數(shù)據(jù)的定義可謂五花八門，筆者認為：
大數(shù)據(jù)是用數(shù)字表征現(xiàn)實世界和描述虛擬世界的數(shù)據(jù)集合。它具有以下的特征：
在時間、空間和特征等維度上使現(xiàn)實世界表征的顆粒度極度細化
有可能任意描述虛擬世界
很明顯，大數(shù)據(jù)是超維度的，其在時間維、空間維、特征維上的超越將改變我們對現(xiàn)實世界的認知和表征，并有可能從根本上改變我們的思維方法。
大數(shù)據(jù)的這些特征，在工業(yè)領域的大數(shù)據(jù)實踐中，已顯端倪。
在工程現(xiàn)場我們經常會發(fā)現(xiàn)許多看似無法解釋的現(xiàn)象，這種所謂的無法解釋是我們對系統(tǒng)理解的不到位。大數(shù)據(jù)能幫我們從全新的角度去理解系統(tǒng)
基于假設（包括模型）構建的數(shù)字執(zhí)行系統(tǒng)（一級系統(tǒng)），也許并不能實現(xiàn)最優(yōu)操作。在今天的工程實踐中，許多時候是用人的參與在進行優(yōu)化決策。如果能基于大數(shù)據(jù)和人工智能，就能形成全新模型優(yōu)化控制系統(tǒng)（MOS：Model optimization system）（二級系統(tǒng)）
對虛擬世界的描述，將實現(xiàn)虛實對應、虛實互動，以及虛實相驅。這更有可能讓我們超越時間維、空間維和組合方法，在前所未有的維度上構建、分析和評估系統(tǒng)
現(xiàn)代工業(yè)，可以說沒有機會犯錯誤，或者說是不允許犯錯誤。它更是質量、成本、效率綜合最優(yōu)的融合體，在這一點上，大數(shù)據(jù)將大展身手。
更細的顆粒度，使我們不僅能對現(xiàn)有模型的精準程度有更深的了解，更有可能對質量和缺陷的趨勢有更為精準的掌控，即對系統(tǒng)不確定性的掌控
大數(shù)據(jù)分析將促使基于知識的控制模型得以重構，這是一個面向系統(tǒng)不確定的優(yōu)化控制模型和面向細化特征維度的全新控制和表述模型
基于大數(shù)據(jù)的分析和建模工具應用，將實現(xiàn)控制和表述模型的個性化
但是，大數(shù)據(jù)的分析更多地會依賴人工智能，其決策過程的內在基理從某種角度對應著風險，正是由于新的控制和表述模型會在許多時候修正甚至顛覆我們現(xiàn)有的知識和知識體系，因此，如何控制大數(shù)據(jù)的應用風險，特別是極致指標下的應用風險，將是目前工業(yè)大數(shù)據(jù)應用的一個軟肋，因為未來工業(yè)不允許出錯，這也許是企業(yè)應用中最為關心的一個問題。
大數(shù)據(jù)應用的風險來源于數(shù)據(jù)的精準與不確定性、數(shù)據(jù)的安全性、數(shù)據(jù)分析和建模方法的內在基理、特征識別和參數(shù)界定的不確定性，以及驗證方法及不確定性。在這一點上，《ISO 18238 Space systems-Closed Loop Problem Solving Management（航天質量問題歸零管理）》的思路也許可以借鑒。
總之，工業(yè)大數(shù)據(jù)的應用還剛剛開始，有太多的問題需要去思考。
此文是對上述相關問題的不專業(yè)和初步的研討，以期引起相關討論，特別是應用層面的討論。
文章來源：點滴方圓
