大數(shù)據(jù)應用帶來工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新和變革的新時代。通過互聯(lián)網(wǎng)、移動物聯(lián)網(wǎng)等帶來的低成本感知、高速移動連接、分布式計算和可視化分析，信息技術(shù)和工業(yè)系統(tǒng)正在深入融合，給工業(yè)帶來深刻的變革，創(chuàng)新企業(yè)的研發(fā)方式、生產(chǎn)方式、運營方式、營銷方式和管理方式。

這些方式的創(chuàng)新，給不同行業(yè)的工業(yè)企業(yè)帶來了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。

軍工企業(yè)，指承擔國家下達的軍事裝備、產(chǎn)品研制、生產(chǎn)計劃任務的企事業(yè)單位，軍工研究所，是指其中以承擔科學研究、產(chǎn)品設(shè)計為主要任務的研究機構(gòu)。

在國家固定資產(chǎn)投資的序列中，研究所一直是國家重點扶持和照顧的對象，特別是軍工類的研究所，比如航天科技、航天科工、中電集團、航空、兵器工業(yè)集團、中船等重點研究所。

1 軍工研究所大數(shù)據(jù)的特點

大數(shù)據(jù)應用，與商業(yè)行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)不同，軍工研究所的大數(shù)據(jù)集中在產(chǎn)品研制、試驗測試等業(yè)務領(lǐng)域，而市場需求、銷售業(yè)務領(lǐng)域數(shù)據(jù)存量很少，甚至為零。

軍工研究所的數(shù)據(jù)特點：數(shù)據(jù)存在緯度多、關(guān)聯(lián)或因果關(guān)系多。大致在大數(shù)據(jù)存儲、分析利用上，都存在難點。

一是難以進行存儲，繼而形成大數(shù)據(jù)。當前大多數(shù)軍工數(shù)據(jù)的積累，首先存在責任主體不明，企業(yè)未應對當下大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展趨勢，成立數(shù)據(jù)部門和團隊；其次，當前使用的企業(yè)信息化系統(tǒng)未進行或者難以進行功能改造，不具備數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)聚合的能力；現(xiàn)有數(shù)據(jù)應用大多是面向某一應用而設(shè)計的專用場景功能，數(shù)據(jù)孤島、煙囪現(xiàn)狀很突出，而大數(shù)據(jù)是立足數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)、應用擴展的動態(tài)平臺。如質(zhì)量管理業(yè)務，相當比例的軍工研究所強調(diào)閉環(huán)管理、質(zhì)量歸零，一旦發(fā)生質(zhì)量問題，責任主體部門第一反應是大事化小、小事化為，不能記錄盡量不記錄，避免讓駐企業(yè)的軍代表發(fā)現(xiàn)。在這種氛圍下，質(zhì)量管理系統(tǒng)能收集、整理的質(zhì)量數(shù)據(jù)質(zhì)量可想而知。

二是數(shù)據(jù)的分析利用模式難以建立，軍工研究所的大數(shù)據(jù)分析，不能像商業(yè)行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)一樣，立刻轉(zhuǎn)化為企業(yè)的經(jīng)營決策，必須深入應用環(huán)節(jié)進行定量甚至是定量的判讀才具備應用價值。數(shù)據(jù)分析

2 軍工研究所大數(shù)據(jù)應用模式

軍工研究所大數(shù)據(jù)的典型應用包括產(chǎn)品創(chuàng)新、產(chǎn)品故障診斷與預測、企業(yè)供應鏈優(yōu)化、設(shè)計仿真數(shù)據(jù)挖掘等諸多方面。

1 加速產(chǎn)品研發(fā)創(chuàng)新

軍工企業(yè)通過產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理平臺，已產(chǎn)生并存儲了大量的產(chǎn)品設(shè)計數(shù)據(jù)、測試數(shù)據(jù)等 。通過在數(shù)據(jù)的廣度和深度上，持續(xù)建設(shè)，融合客戶需求數(shù)據(jù)、生產(chǎn)制造數(shù)據(jù)和作戰(zhàn)運用數(shù)據(jù)，通過企業(yè)級大數(shù)據(jù)平臺，進行數(shù)據(jù)聚合，挖掘和分析這些數(shù)據(jù)，繼而幫助優(yōu)化迭代設(shè)計，免備案主機，為產(chǎn)品創(chuàng)新作出貢獻。

2 產(chǎn)品故障診斷與預測

軍工研究所的產(chǎn)品故障，不僅僅是生產(chǎn)現(xiàn)場物理樣機的制造質(zhì)量問題。更多的反映在產(chǎn)品方案設(shè)計階段、詳細設(shè)計階段，虛擬樣機的設(shè)計、交付、仿真環(huán)節(jié)產(chǎn)生的結(jié)果，與設(shè)計期望的不一致，以及測試與設(shè)計指標之間的不一致。通過收集和分析各類數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)產(chǎn)品優(yōu)化產(chǎn)品售后服務與產(chǎn)品改進。具體應用包括質(zhì)量影響因素分析、質(zhì)量關(guān)聯(lián)分析和問題追溯、質(zhì)量信息可視化等。

3 供應配套鏈的分析和優(yōu)化

當前，大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)是很多電子商務企業(yè)提升供應鏈競爭力的重要手段。例如，電商京東商城，通過大數(shù)據(jù)提前分析和預測各地商品需求量，從而提高配送和倉儲的效能，保證了次日貨到的客戶體驗。

但，軍工研究所企業(yè)經(jīng)營模式與電商不同。他們一般具有獨立的行業(yè)網(wǎng)絡(luò)，企業(yè)內(nèi)部信息化應用隔離互聯(lián)網(wǎng)，信息的流通必須經(jīng)過物理擺渡，外部信息流的利用效率很難提升。其次除了供應配套鏈的敏捷響應，亞洲服務器租用，軍工研究所也關(guān)注供應配套鏈上各配套產(chǎn)品、原材料的可靠性。供應鏈的響應和可靠，極大的影響研究所各類綜合計劃、試驗計劃、聯(lián)合測試計劃的制定與執(zhí)行。

4 設(shè)計仿真數(shù)據(jù)挖掘

結(jié)合控制系統(tǒng)多學科設(shè)計優(yōu)化方法，通過采用代理模型改進及數(shù)據(jù)挖掘建模兩種方法，構(gòu)建面向多學科設(shè)計優(yōu)化的代理模型。該代理模型基于設(shè)計仿真測試樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建，滿足穩(wěn)定性、可更新和精度控制要求，可用于識別影響結(jié)構(gòu)強度與氣動性能的重要設(shè)計參數(shù)、挖掘各設(shè)計參數(shù)間潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系。開發(fā)出高精度的代理模型，可應用于零部件仿真優(yōu)化。

5 其他專業(yè)應用

如智能問答、基于大數(shù)據(jù)的目標智能識別、裝備保障服務等等。