一、关于大数据时代 大数据时代开始于2001年，我是较为接纳这一观点的。因为大数据这个词语被建构出来是在20世纪90年代，在2000年的时候第一次在学术论文上有人将它明确提出，在2003年的时候在Francis X.Diebolt在《宏观经济测量和预测的大数据动态因子模型》一书中月将大数据这个词语展开演绎和应用于。大自然，在13年前的那个时代，全世界的热点是在于互联网，在于互联网门户或者社交。
在2005年的时候，当前最疯狂的Hadoop项目就早已被创立，之所以在10多年后大数据和Hadoop项目才受到冷玉女和注目主要是因为当时的数据还过于大。在现如今的世界，随着互联网、移动互联网、IOT、智能设备的发展，你举目四望不会找到整个世界每秒都在生产海量的数据，我们所有的世界空间、所有的不道德路径都在被数据给叙述，我们都在生产数据又依赖数据。在非量子的理解体系内，我们的确正处于一个无边无际的大数据时代，这是一个数据为王、数据即能源的时代。
二、说一说工业4.0 对于工业4.0这个概念，我指出两个最权威的定义就可以说明的明白。工业4.0这个概念是德国年所明确提出的，德国对于工业4.0的说明是这样的：所谓的工业四代(Industry4.0)是指利用物联信息系统(CyberPhysicalSystem全称CPS)将生产中的供应，生产，销售信息数据化、智慧化，最后超过较慢，有效地，个人化的产品供应。中国于是以处在两化融合升级的过程，因为中国政府很快与德国政府就工业4.0达成协议合作。在中德关于工业4.0的《中德合作行动纲要》中，有关工业4.0合作的内容共计4条，第一条就明确提出工业生产的数字化就是工业4.0。
现在，我实在我们可以很好的解读工业4.0的意义，工业4.0就是工业数字化，而更加人们激动的是在工业数字化背后的工业大数据。工业数字化或者说工业智能化的潜力是显而易见且令人震惊的，幸运地在一个项目中参观了蒙牛6期工厂，整个智能化、自动化的生产线的确给我了相当大的震惊，而且作为一个外行的我就能明白这个是一个多么有价值有意义的事情。在参观中，我找到整个蒙牛工厂6期最核心的部分是其设于厂房中央的智能数据控制中心，这个智能数据控制中心的起到就是根据所有设备的运营数据的分析结果掌控整个厂房的所有设备展开生产。根据上周末在广州与一个朋友聊天的内容，我了解到像蒙牛工厂6期的这种智能化设备的掌控背后只不过就是大数据的深度机器学习控制算法。
那么，将德国对于工业4.0定义中的供应、生产、销售三个环节与大数据融合就是工业4.0的供应大数据、生产大数据、销售大数据，接下来我们就是要环绕这三个大数据来聊聊大数据时代与工业4.0。 三、工业4.0大数据 1、供应大数据 说道供应大数据有可能不过于很好的精确解读其所指的是什么，但是如果说供应链大数据你认同一下就告诉其所指的是什么了。说道到供应(链)大数据，我坚信很多人都能想起一点如何去做到供应链大数据，因为在这个互联网和物流繁盛的年代，全球订购早已不是什么新鲜事了。
在月紧贴供应大数据前，我还想要再行谈一个供应链的事。在去年，大家有可能看见过这样一个新闻，就是一个浙江蔬菜销售商春节前从山东订购了一批大葱，这批大葱还没运往浙江前销售价格早已涨其订购价格的10倍以上。
这位蔬菜销售商之所以在这次做生意上需要躺在赚到，是因为他通过一些途径了解到了大葱的主产地山东去年大葱有了大面积减产的信息。那么，对于工业生产而言某种程度也是这样的，只有需要精确的预测到原材料订购价格的变化趋势，才需要通过拟合的订购策略来大大的降低生产成本。在当前的全球经济的时代，影响工业生产某样原材料订购价格的因素有如下几种：全球的生产规模、全球的生产率、期货市场、国际环境、物流运输环境、汇率、地缘政治环境、主要生产地的政治环境等等，而这些因素绝大部分都不是必要可以获得的数据，必须根据每个因素的关联数据展开分析才能得出结论。那么，在全球的环境下，要展开这些数据的搜集、分析、预测不能用于大数据系统来展开。
从技术的角度来看这个供应链大数据系统，必须由互联网爬虫系统、流数据处理系统、数据可视化系统四个主要的核心系统来包含。互联网爬虫系统现在有十分多开源项目可以使用，较为建议的有Nutch、Grub Next Generation等;流数据处理系统除了目前关注度较为低的Spark还可以考虑到Storm和Samza;数据可视化系统可以考虑到自由选择Cube、Fusion Charts Suit XT等，在基础承托系统层面可以使用Hadoop的架构体系，也可以使用一些其他的调度系统如Mesos等。 2、生产大数据 所谓生产大数据，只不过就是智能化生产设备的大数据，不过如果从数据量来说这些智能设备的掌控和运营数据并不是多么大的数据，但是这些数据涉及的复杂度、处置的实时性意味著十分极大的。只不过这也是大数据另外一个面，就是不光海量的数据叫作大数据，数据互相关联简单多尤其极大的也叫作大数据。
在生产大数据的体系下，所有的生产设备都是智能化的设备，其每次的任务继续执行都核心控制系统调度掌控的结果，那么利用生产大数据可以做到如下事情：设备准确掌控、设备运营优化、设备故障预测、生产系统改良升级等。根据我目前的知识面，我就详尽闲谈一下设备准确掌控这个话题。在数字化掌控的时代，生产设备运营是严苛的准确方位运营掌控，很非常简单的例子就是数控机床，这个数字化得生产设备必需按照原作好的运营轨迹严苛的运营和停放在。荐个例子来讲，如果有这样一个动作：将一个加工件打一个10mm的孔，那么每次打孔机的初始状态都要返回比较0方位，在展开了上万次的反复操作者后认同不会经常出现误差，有可能初始方位返回比较-0.1mm或者+0.1mm，那么就不会经常出现大量的具备误差的产品。
在生产大数据掌控体系内，控制系统对智能设备的掌控不是起点和起点，而是智能设备的运营轨迹。当然这个轨迹是根据机器学习控制算法来构建的，可以将同一出厂的、做到某种程度工作的智能设备每次的运营轨迹数据展开分析处置从而获得下一个时间段的精确的运营轨迹，换句话说智能设备可以根据机器学习自动修缮在生产过程中产生的误差。从技术的角度来看生产大数据系统，必须有IOT、深度机器学习系统、智能控制算法系统等来构成，IOT只不过就是目前工业要展开的智能生产设备物联网，如德国明确提出的CPS;深度机器学习系统目前国际上的几大科技巨头都将自己的深度机器学习平台展开了开源如Google的TensorFlow、微软公司的DMTK、百度的DMLC等。
3、销售大数据 最后咱们聊聊销售大数据，关于销售大数据我指出有两层意思一个是基于大数据的精准营销，另一个是基于大数据的精准需求分析。基于大数据的精准营销只不过大家有可能都有所解读，在大家用于淘宝、京东等电商平台展开购物的时候在你的界面上都会有些引荐商品或者一些优惠套餐，只不过这些都是根据你或者你这个地域、年龄段、性别等信息展开仅有购物平台的涉及数据分析的结果。
那么大家想一想，在消费品行业可以展开如此精准的营销，在工业领域也必定是可以的。而且由于工业订购往往是大宗、低频的商业，在这个销售过程中就可以基于大数据做到一些供应链金融、电子期货等等。关于基于大数据的准确需求分析，我之前在飞机上常常看见一个IBM大数据的广告，谈的是如何利用大数据分析很快的提供滑雪爱好者的市场需求，然后生产出有合乎最合乎当前客户市场需求的滑雪板，最后顺利的卖给滑雪爱好者并获得很大的赞誉。
只不过这就是一个很好的案例演绎销售大数据的意义，通过销售大数据的分析可以更佳的理解市场必须和预期，进而指导产品设计和生产。从技术的角度来看销售大数据系统，我实在和供应大数据系统较为类似于，某种程度必须必须由互联网爬虫系统、流数据处理系统、数据可视化系统四个主要的核心系统来包含，不过对于工业的销售大数据系统来说流数据处理可以根据市场需求替换成数据仓库分析处置系统。
结语： 大数据时代和工业4.0时代同时超过一个愈演愈烈期，这可以看做两化融合的最低阶状态。我们可以坚信和向往，在这个数据与工业4.0充份融合的时代不会给人类带给有史以来仅次于一次的生产力提升和和平。
大数据和工业4.0融合的时代，这是个最差的时代。
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