走出工業互聯網“無用論”與“萬能論”兩個誤區，以數據挖掘讓“數據賦能”。

7月19日，在2022全國工業互聯網平臺賦能深度行（首站·寧波）暨第二屆未來智造大會上，中國工程院院士譚建榮指出，工業互聯網存在“無用論”與“萬能論”兩大誤區，“一把鑰匙開一把鎖”，工業互聯網最核心的就是產生了大量的工業數據，企業要通過利用好、維護好、保護好這些數據，才能使工業互聯網為企業真正提質增效。

當前，信息技術改變了人類的生產方式、生活方式、思維方式，新一輪科技革命和產業變革不斷演進，數字經濟和實體經濟深度融合發展，工業互聯網成為推動實體經濟高質量發展的關鍵支撐。

工業互聯網是新一代信息通信技術與工業經濟深度融合的新型基礎設施、應用模式和工業生態，通過對人、機、物、系統等全面連接，構建起覆蓋全產業鏈、全價值鏈的全新制造和服務體系，為工業乃至產業網絡化、智能化發展提供了實現途徑。

譚建榮指出，當前，業界對工業互聯網存在兩大誤區，一種是“無用論”，認為受疫情等多方影響，制造業下行壓力大的背景下，工業互聯網解決不了問題；另一種則是“萬能論”，認為工業互聯網技術對于制造業就像是“包治百病”的良藥。

對此，譚建榮認為，發展工業互聯網，既要即要反對“無用論”、也要反對“萬能論”，工業互聯網平臺上是把機器人技術、人工智能技術、數字化技術、網絡化技術、產品設計技術、產品制造技術高度融合的平臺，工業互聯網是制造企業轉型升級的提升，制造企業是工業互聯應用的基礎，一把鑰匙開一把鎖，客觀認識工業互聯網，持續挖掘企業數據價值，才能使工業互聯網為企業真正提質增效。

無疑，數據已成為重要生產要素。保障數據安全、增強數據治理水平，為數字經濟持續健康發展筑牢安全屏障，是社會與時代的發展需求，而工業互聯網最核心的問題，就是產生了大量的工業數據，如何要利用好、維護好、保護好這些數據把數據隱藏的規律和價值找尋，就需要數據挖掘，通過數據挖掘實現自主學習、自主決策。

對此，譚建榮指出，數據挖掘具備六大關鍵技術。

一是數據挖掘的分類技術。如制造裝備故障大數據分類診斷。針對電主軸振動影響加工中心精度保持性的問題，提出一種基于加速度傳感器的震動位移測量方法，通過加速度傳感器實時測量電主軸的徑向加速度及軸向加速度數據，對其進行二次積分實現徑向跳動、軸向竄動的實時監測。

二是數據挖掘的建模技術。構建智能制造服務資源、行為、特征的多域云模型，提出基于多域遞歸的虛擬資源建模策略及相應的虛擬服務資源譜庫架構，為智能制造云終端的用戶提供高效率、低成本和可重用的虛擬服務資源建模技術。

三是數據挖掘的聚類技術。隨著工業物聯化管理和網絡化監測的發展，以實時傳感數據為基礎的高速數據流動分析聚類成為當前數據挖掘處理的關鍵技術，流式計算系統Storm是一個分布式的實時流式計算框架，能夠有效地應對大數據的實時分析聚類需求。

四是數據挖掘的匹配技術。工業知識大數據可拓派生匹配，將工業知識大數據與配置集成結合起來，結合大數據匹配技術開發從復雜機械產品方案設計到整機裝配的多參數關聯與配置的專用設計系統，構建了包含2000余條專用設計知識和設計知識庫。

五是數據挖掘的優化技術。根據云終端虛擬制造資源的計費標準和算法、物理位置、生產能力和范圍等自動計算承租的成本、利潤等費用，從而選擇最優的云制造服務節點，達到生產任務的物流成本、時間等最優化。

六是數據挖掘的可視技術。產品設計生產過程產生了大量異構模型數據，如何提取異構系統模型數據隱式信息，并通過異構模型隱式信息可視化融合，實現異構模型轉化和共享，成為當前數據支撐產品設計研究的關鍵。

2022全國工業互聯網平臺賦能深度行（首站·寧波）暨第二屆未來智造大會以“深化平臺應用 加速數字發展”為主題，圍繞“六個一”開展系列活動，全面展現了工業互聯網創新發展圖景。

作為2022全國工業互聯網平臺賦能深度行活動的首站，本次寧波活動以“深化平臺應用 加速數字發展”為主題，通過一場平臺賦能深度行主論壇、一場數字化轉型專題分論壇、一場平臺與應用供需專題對接會、一場“工業互聯網平臺+園區”建設發展閉門研討會、一場新模式新業態專題展和一場線下產業調研等“六個一”活動，為工業互聯網平臺賦能數字化轉型搭建了官產學研用良好互動的建設性交流舞臺，全面展現了工業互聯網創新發展圖景。