阿里云工业互联网定调智能升维
现阶段，通过IT/OT技术的融合，不少企业建设了数字化工厂、搭建了智能化产线，开始走上了工业智能之路。这也是当前大多数工业互联网平台供应商所致力于的战略方向。
刘松则认为帮助工业企业洞察数据价值、实现智能升维同样重要，甚至带来的价值更显著。
理论上，现代化企业的业务和管理过程都是可以被数据化，企业的生产线上流淌的不仅仅是产品，更多是数据，这些数据价值在哪里？如何有效利用？
在中策橡胶，基于阿里云ET工业大脑，将生产端的各类数据进行深度运算和分析，形成了资源最优利用的方案组合，提升了5%混炼胶合格率。在传统工厂智能化升级、产线智能化改造模式下，中策橡胶是无法推演出从越南进口的橡胶原材料会影响产品合格率，而基于云的深度运算和分析，帮它们找出了这一影响因子。
在天合光能，阿里云数据科学家通过研究光伏电池的业务流程和制作工艺，构建出数据分析模型，对工艺参数进行调整，最终在丝网印刷环节捕获到了关键因子，优化后A品率提升了7%。传统模式下，即便最优秀的工程师和专家也无法给出这样的预测。基于阿里云ET工业大脑洞察数据价值，是对IT/OT技术融合所带来提升进一步的补充。
阿里云ET工业大脑帮助天合光能提升A品率7%
刘松说，在已知的模式下主动进行改革是转型升级，而在未知的领域实现创新并带来价值是智能升维。阿里云工业互联网平台就是通过数据、算法对传统的工业企业进行智能升维。
前段时间，阿里巴巴在一场机械专场招聘会的招聘信息引起业界广泛关注：招聘对象是10年以上经验的工人老师傅，获聘的工人师傅将成为阿里云“ET大脑工业训练师/ET大脑业务专家”。不仅如此，阿里云还是第一个将研发业务下沉到企业车间的公司，在ET工业大脑项目中，阿里云算法工程师下到工厂车间写代码已成常态。将领先的数据科学与车间一线工人的经验相结合，成为了阿里云工业互联网战略的制胜法宝。
阿里云工程师在企业车间写代码
在2018工业互联网峰会上，刘松发表主题演讲详细介绍了阿里云工业互联网平台——阿里云ET工业大脑，围绕工业生产活动中的供、研、产、销环节，通过对生产过程中散落在不同环境、不同系统数据的多维感知，同时与阿里云面向不同业务场景的算法模型相结合，深入生产一线，对数据进行人工智能分析，帮助企业解决最优参数调节及生产过程控制、设备故障诊断与预测性维护、生产设备的协同调控等核心问题。
作者：王阳
