在数字化转型浪潮席卷全球制造业的今天，美国智能维护系统中心（IMS）创始人、辛辛那提大学特聘教授李杰博士给出了明确的判断：“长期来看，工业互联网一定是朝阳产业，而工业互联网数据服务将是这一产业的核心驱动力。”
工业互联网正从概念走向落地，其核心价值在于通过数据驱动实现制造业的智能化转型。李杰教授指出，传统的制造业往往依靠人工经验和固定规则进行决策，而工业互联网通过传感器、物联网设备等采集海量工业数据，结合人工智能算法进行分析，能够实现预测性维护、能效优化、质量管控等智能化应用。
“数据是工业互联网的血液，”李杰教授强调，“工业互联网数据服务不仅仅是收集数据，更重要的是如何将原始数据转化为有价值的洞察。”他进一步解释说，这包括数据采集、存储、清洗、分析、可视化等一系列服务，最终形成可指导生产的决策支持。
在工业互联网数据服务的应用场景中，预测性维护尤为突出。李杰教授创立的智能维护系统中心正是这一领域的先行者。通过对设备运行数据的实时监测和分析，企业可以预测设备可能出现的故障，提前安排维护，避免非计划停机带来的损失。据统计，采用预测性维护的企业，设备停机时间可减少30%-50%，维护成本降低25%-30%。
除了预测性维护，工业互联网数据服务在质量控制、能耗管理、供应链优化等方面也展现出巨大潜力。例如，通过分析生产过程中的各项参数数据，可以实时调整工艺参数，提高产品良率；通过监测能源消耗数据，可以优化设备运行策略，实现节能减排。
工业互联网数据服务的发展也面临挑战。李杰教授指出，数据安全、系统集成、人才短缺是当前的主要瓶颈。“工业企业往往对数据安全极为敏感，如何确保数据在采集、传输、存储过程中的安全性是一个重要课题。同时，将新旧系统集成，实现数据互联互通也需要大量投入。”
李杰教授对工业互联网数据服务的前景充满信心。“随着5G、边缘计算、人工智能等技术的成熟，工业互联网数据服务的能力将不断提升。我们正在进入一个数据驱动的智能制造时代，那些能够充分利用工业数据的企业将在竞争中占据优势。”
对于企业如何布局工业互联网数据服务，李杰教授建议从实际需求出发，循序渐进。“不必一开始就追求大而全的系统，可以从某个具体痛点入手，比如设备预测性维护或能耗管理，通过小步快跑的方式逐步构建数据驱动的能力。”
工业互联网数据服务作为制造业数字化转型的关键支撑，正在重塑传统产业的价值链。在李杰教授看来，这不仅仅是一次技术变革，更是一场思维方式的革命。“未来属于那些能够将工业数据转化为商业价值的企业。”
