大数据应用带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和可视化分析，信息技术和工业系统正在深入融合，给工业带来深刻的变革，创新企业的研发方式、生产方式、运营方式、营销方式和管理方式。

这些方式的创新，给不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。

军工企业，指承担国家下达的军事装备、产品研制、生产计划任务的企事业单位，军工研究所，是指其中以承担科学研究、产品设计为主要任务的研究机构。

在国家固定资产投资的序列中，研究所一直是国家重点扶持和照顾的对象，特别是军工类的研究所，比如航天科技、航天科工、中电集团、航空、兵器工业集团、中船等重点研究所。

1 军工研究所大数据的特点

大数据应用，与商业行业、互联网行业不同，军工研究所的大数据集中在产品研制、试验测试等业务领域，而市场需求、销售业务领域数据存量很少，甚至为零。

军工研究所的数据特点：数据存在纬度多、关联或因果关系多。大致在大数据存储、分析利用上，都存在难点。

一是难以进行存储，继而形成大数据。当前大多数军工数据的积累，首先存在责任主体不明，企业未应对当下大数据时代的发展趋势，成立数据部门和团队；其次，当前使用的企业信息化系统未进行或者难以进行功能改造，不具备数据采集、数据聚合的能力；现有数据应用大多是面向某一应用而设计的专用场景功能，数据孤岛、烟囱现状很突出，而大数据是立足数据、发现关联、应用扩展的动态平台。如质量管理业务，相当比例的军工研究所强调闭环管理、质量归零，一旦发生质量问题，责任主体部门第一反应是大事化小、小事化为，不能记录尽量不记录，避免让驻企业的军代表发现。在这种氛围下，质量管理系统能收集、整理的质量数据质量可想而知。

二是数据的分析利用模式难以建立，军工研究所的大数据分析，不能像商业行业、互联网行业一样，立刻转化为企业的经营决策，必须深入应用环节进行定量甚至是定量的判读才具备应用价值。数据分析

2 军工研究所大数据应用模式

军工研究所大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、企业供应链优化、设计仿真数据挖掘等诸多方面。

1 加速产品研发创新

军工企业通过产品数据管理平台，已产生并存储了大量的产品设计数据、测试数据等 。通过在数据的广度和深度上，持续建设，融合客户需求数据、生产制造数据和作战运用数据，通过企业级大数据平台，进行数据聚合，挖掘和分析这些数据，继而帮助优化迭代设计，为产品创新作出贡献。

2 产品故障诊断与预测

军工研究所的产品故障，不仅仅是生产现场物理样机的制造质量问题。更多的反映在产品方案设计阶段、详细设计阶段，虚拟样机的设计、交付、仿真环节产生的结果，与设计期望的不一致，以及测试与设计指标之间的不一致。通过收集和分析各类数据，可以实现产品优化产品售后服务与产品改进。具体应用包括质量影响因素分析、质量关联分析和问题追溯、质量信息可视化等。

3 供应配套链的分析和优化

当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电商京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。

但，军工研究所企业经营模式与电商不同。他们一般具有独立的行业网络，企业内部信息化应用隔离互联网，信息的流通必须经过物理摆渡，外部信息流的利用效率很难提升。其次除了供应配套链的敏捷响应，军工研究所也关注供应配套链上各配套产品、原材料的可靠性。供应链的响应和可靠，极大的影响研究所各类综合计划、试验计划、联合测试计划的制定与执行。

4 设计仿真数据挖掘

结合控制系统多学科设计优化方法，通过采用代理模型改进及数据挖掘建模两种方法，构建面向多学科设计优化的代理模型。该代理模型基于设计仿真测试样本数据构建，满足稳定性、可更新和精度控制要求，可用于识别影响结构强度与气动性能的重要设计参数、挖掘各设计参数间潜在关联关系。开发出高精度的代理模型，可应用于零部件仿真优化。

5 其他专业应用

如智能问答、基于大数据的目标智能识别、装备保障服务等等。