目前，云平台、工业互联网发展趋势是更好地应用数据。为什么工业互联网的应用没有像电子商务那么好？很重要的一点就是对这个数据背后的工业知识理解得不是很深刻。应用好数据，首先要挖掘出数据背后的知识。计算机专业出身的人了解数据、了解信息系统、了解复杂的计算，但是对数据后面的工业知识了解不多。而了解数据背后知识的工程技术人员，对计算机和系统又不是很了解，特别是现在云平台这样的系统。这是现在工业互联网所遇到的很大的一个问题。

工业互联网，首先是工业，其次是以工业为背景的互联网。如果不熟悉工业，只拿工业互联网概念来套，把工业数据往上一放就认为是工业互联网，就会出现问题。目前对工业互联网的两大问题认识不深刻。第一是对工业互联网数据背后的专业知识重视程度不够。若不去深入地理解和挖掘数据背后的知识，就不太可能很好地利用工业数据。第二是工业数据和商业数据不完全一样，商业数据如销售数据、人的行为数据都是静态数据，但是工业数据是一个动态数据，如发动机的功率、效率是时时刻刻在变化的。静态数据和动态数据有很大的差别，静态数据相对容易处理一些，使用起来方便，但动态数据却不一样。工业数据使用过程中对准确率、精度的要求比商业数据要高，比如说故障诊断，判断故障不能出错，误判、漏判都是问题。如果准确率不能达到80%～90%的话，则故障诊断是无效的；精度达不到70%～80%，则无法使用。若出现漏判、误判，各种投诉和报修都会增加，也不一定能节省成本。

三一重工未来有三个发展方向：

首先，数字矿山。对矿山客户来说生产设备的工况信息主要是设备的监控信息，可以用来调度计量，提升运行效率。三一重工只需把数据采集上来，就可以帮助矿山来进行调度计量和资源的优化配置，从而实现矿山的数字化，提高效率。目前，我们将GPS定位精度从过去的米级提升到亚米级，误差要小于1米。另外，使用电子围栏、3D航拍解决计量调度的问题。这些技术尽管不能做到无人驾驶，但是可以提供亚米级定位以方便导航。所有的智能科技都是为了提升效率，包括各种设备的效率和经营效率等。计量和调度是企业必须解决的问题，不对输入和产出进行计量就没有合理的调度，那么无人化或少人化所带来的效益很快就会浪费掉。

其次，故障预诊断。目前三一重工的服务都是被动服务，故障出现后有数据表明出现了故障或客户报修，然后再去维护。如果公司能够实现快速修复，客户就会更满意，但若无法进行快速修复就会耽误施工。所以有两个因素在故障预诊断中起着很重要的作用：第一个是设备的出勤率，如果矿山工期要求紧而设备出勤率不够会影响整个工程的进度，带来的后果十分严重；第二个是如果早期能够预测到故障，并在其没造成破坏的时候进行维护和及时处理，能使故障不扩散。所以三一重工希望把被动服务变成主动服务，其中有两大目标：一是设备不停工，二是故障不扩散。如果能做到这两点，那在高端应用中特别是矿山这类应用中就具有很强的竞争力。除了经济效益外，设备的出勤率也是服务和质量好很重要的一个指标。如果想保证高出勤率，则备品备件需要提前准备，但是经济效益就会打折扣。如果能提前预测到故障，那么就可以接近设备不停工、故障不扩散的目标。

我们在开展故障预诊断时会重点考虑几个综合健康指数：

一是燃油经济性，就是油耗指标。工程设备是生产工具，它们的生产和消耗是客户很关心的问题。(www.daowen.com)

二是压力指数。生产工具的压力是否达标是一个很重要的指标。

三是温度。如果设备有异常，其自身能量就会转化成为自身的热量在温度上体现出来。夏天环境温度很高，容易出故障，而一旦出现问题就可以立马觉察到；但在冬天，由于环境温度很低，异常发热是不容易发现的，如在这种情况下也能够及时发现异常，则对设备的效率、健康是有很大帮助的。

四是控制的稳定性。在正常的情况下，性能应该不会发生变化，控制器针对设备健康性能进行控制。如果设备失控或波动很大而控制器又不会变化，那唯一发生变化的就是被控对象的数学模型、科学法则的变化。通过这个指标也能从整体上发现设备的异常。

这里所说的预诊断是对异常的判别，健康管理包括异常判别和故障定位。目前，异常判别在工业领域的应用不是很好，除了一些特殊装置如航空发动机、风机、水能发动机等，这类旋转设备是重复性的，信号比较有规律，通过压力传感器检测振动，通过频谱分析来判别设备异常，经过十多年的发展，对异常的判别已经比较成熟。而对非重复的、工况随时变化的设备进行异常判别是很艰难的，如果能够知道异常，再进行故障定位，效果就会更好一些。

最后，无人化、全自动化。设备最重要的目的是提高自主性来代替人的工作，追求的最终极目标就是自动施工。对于工程挖掘机这样的设备，全自动化暂时还无法实现，一方面采用液压系统，在世界范围内除了卡特彼勒在2018年推出一款电控手柄是纯电控的设备以外，还没有其他工业应用产品；另一方面姿态测量比较困难，如挖掘机工作装置的测量和斗尺、斗肩位置的测量，挖掘机六自由度不停移动，工作装置六自由度不停变动，所以它的测量就比较困难。根据三一重工目前的3D测量技术，X、Y、Z三个方向能做到3厘米的精度。有了施工姿态的测量以后才可能形成闭环，有闭环以后才可能形成全自动控制。因此，现在首先要解决全电控问题，把液压手柄、液压操作变成电操作，类似于现在的线控；其次是3D测量形成闭环；最后再进行路径规划和施工策略规划等。但实现起来还有很多困难，如路径规划时要考虑路况检测、生命体检测、避障及房屋碰撞等问题。此外，还要考虑限制条件，在有限作业空间内进行操作机械的行程是多少等，相当于把工程机械变成工程机器人。

总的来说，工业互联网还是要着眼于“工业”这两个字，需要关注数据背后的知识和工业数据所特有的问题。特别是很多计算机、人工智能出身的研究人员把“工业”两个字理解得太简单，他们认为处理的就是数据，处理数据以后就能得到结果。但是数据背后是知识，对知识都不了解，研发过程中就很难把控到关键点。