工業數據的應用一定是場景驅動。基于對工業現場深入理解的數據智能分析應用，才能真正為企業帶來數據的變現。數字化時代，數據被視為“新時代石油”。2020年，中央首次將數據作為新型生產要素，納入市場化配置的生產要素，成為最具戰略意義的資產之一。當前，數字化轉型已成為企業生存的必選項。但面對企業信息系統林立、數據平臺匯聚的數據各具特色等特點，對于正處于轉型階段的企業而言，不能有效挖掘“冰封”在存儲設備，以及長年累月和每天以指數級增長的數據價值，成為掣肘其業務發展的關鍵。面對規模日益龐大的數據量，如何挖掘出有價值的數據已成為企業面臨的重大課題。“找好落地場景是工業數據智能應用的關鍵。”工業互聯網世界記者近日采訪到唯一一家發源自半導體行業的“雙跨”平臺格創東智，其工業數據智能事業部負責人施懿菁表示，工業數據的應用一定是場景驅動。對于工業現場的數據應用，簡單的數據中臺（數據infra）并不能完全解鎖數據價值，而基于對工業現場深入理解的數據智能分析應用，才能真正為企業帶來數據的變現。

工業數據智能應用挑戰幾何？

在制造業數字化轉型的大潮中，如能最大限度發揮數據價值，對于整個產業發展具有不可估量的價值效益。但施懿菁表示，我們需要知道的是，面對工業數據的應用現狀，工業智能數據還處于初級探索階段，數據應用還存在諸多挑戰。一是數據基礎能力依然薄弱。數據孤島和數據采集缺失，以及數據連接和治理能力薄弱等問題導致數據集成度較低，使得分析工作難以開展。尤其是在生產現場，不同生產步驟之間、設備與設備之間數據煙囪林立，數據重復采集等都是企業首要面對的挑戰。二是產業鏈上下游數據沒有打通。基于企業數據基礎結構的本身特點（例如私有化部署等）以及處于對數據安全的考慮，很大一部分企業對產業鏈的數據打通還是有顧慮的。工業現場數據具有類型繁多、體量龐大、分布不均等特點，如何進行數據采集和管理，特別是在信息量超大的領域，如半導體行業，怎樣有效地存儲和應用這些海量數據，是否有必要將數據全部采集上來，都是企業需要深思的。其實，實現從單一企業內的局部優化，到整個產業鏈的全局優化的跨越，必然要實現整個產業鏈上下游企業的數據流通，與此同時也面臨著安全合規、商業模式和技術標準等方面的挑戰。三是數據應用場景落地難。萬事俱備，只欠東風。如果數據孤島、數據處理等問題統統都解決了，數據如何應用，什么樣的落地場景對企業來說是最具價值，這股“東風”何時吹來非常關鍵。目前，通過數據實現降本增效的案例還處于積累階段，與此同時，在工廠一線，工程師們往往沒有經過專業的數據分析培訓，缺少輕量級、低代碼、易操作的工具來匹配他們數據分析的需求，這也是數據無法落地應用的一個原因。

從落地場景“破冰”挖掘數據價值

“當下，數據智能應用炒得熱火朝天，但落地應用還是處于比較初級的階段。”施懿菁認為，找對場景、找對工具、找對“組合”才能為企業釋放最大的價值，我們需要聚焦在數據量足夠多、特征足夠豐富、經濟價值回報較高的場景里，其帶來的經濟價值也會相對比較高，以高端制造業的設備管理、品質分析這類場景為例，高端制造業例如半導體、新能源等，自動化程度高，數據基礎好，設備以及品質維護成本高，這樣的應用場景往往是數據挖掘的沃土。在找準場景之后，好用的工具也非常關鍵。受限于技術和背景原因，很多工廠端人員并不知道如何將生產現場痛點轉化為一個數據驅動的解決方案，與此同時，專業的模型、數據分析等工具，工廠端人員操作起來是有難度的，他們的核心訴求是解決問題，因此使用便捷、容易上手的工具是他們最歡迎的。施懿菁表示，像格創東智的多因子數據分析工具GeekMind，具有輕量化、通俗易懂、低代碼、模塊化特點，不僅容易操作，學習和部署過程也很簡單，其中包括大量在工業現場得到實踐的機器學習模型。工廠一線的工程師，即使沒有專門的數據背景，也可以輕松通過拖拉拽的形式，創建大數據分析模型，并做多維度的數據分析，客戶甚至還可以進行自定義數據分析，應用到生產端解決工廠一線問題。施懿菁告訴記者，格創東智在落地場景方面走在行業前列，在品質分析領域，GeekMind已經多次運用到品質提升的場景，通過分析影響產品品質的多個環節、多個影響因子，反推和預測前道流程對品質的影響，實現實時自動預測產品特征值，全面監控產品質量，及時發現和預防部分產品品質問題，達到提高工廠良率、縮短生產周期等目的，在龍頭客戶的生產現場，為客戶帶來千萬級別的成本縮減。同時，在品質分析領域，格創東智還發揮自己產品組合以及平臺的優勢，打好組合拳。除了擁有大數據分析，格創東智還將自己的其他產品（例如，良率管理系統YMS,單因子品質分析SPC,品質體系管理QMS等其他數據驅動拳頭產品）融入品質分析解決方案，用“組合拳”來為企業解決復雜的品質分析問題。

聚焦核心優勢，構筑產品壁壘

自2018年成立以來，格創東智基于TCL 40多年制造業積累經驗，“扎根”到生產制造的每個環節，聚焦先進制造業，聚焦生產現場，四年時間不僅打造了唯一源于半導體制造業的國家級“雙跨”平臺——東智工業應用智能平臺，提供從邊緣數據采集、工業大數據分析到頂層應用開發的一站式解決方案，還沉淀打磨出生產管控、設備管理、品質優化、供應鏈服務等幾十個殺手锏應用。在泛半導體、3C電子、新能源、石化、汽車零配件、鋼鐵、醫藥等20多個行業打造了數百個龍頭制造企業標桿數字化轉型案例，獲得市場和政府部門認可。談到格創東智數據智能產品的下一步規劃，施懿菁表示，一是將繼續針對國內半導體產業“卡脖子”問題，在本土化創新需求強烈的趨勢下，聚焦關鍵行業，以泛半導體行業、新能源行業為核心進行戰略性賦能輸出；二是強化自己的優勢，形成產品優勢和壁壘，聚焦生產現場，賦能工業數據價值變現，堅定把數據智能驅動做到產品內；三是在雙碳目標下，格創正在探索雙碳數據價值化，推動制造業數字化、綠色化進程。在工業數據智能這條賽道上雖然擠滿不少“種子選手”，但格創東智憑借自身優勢和特色，在數據挖掘和智能分析上有明顯優勢，在深化數據價值挖掘，推動工業互聯網高質量發展等領域貢獻重要力量。