4月26日，阿里云栖大会·南京峰会召开。此次大会上，传统制造业与云共同高调亮相。2016年5月7日，徐工集团和阿里云共同搭建了徐工工业云，徐工信息技术总监黄凯也出席此次会议并发言。
制造业和云计算“联姻”的概念由来已久，目前，业界均将云计算视为中国制作转型的一剂良药。云计算对传统制造业的改造是多维度、系统性的，阿里云发布的“ET工业大脑”至少有三个维度——提升产品制造的质量、帮助制造业企业感知市场需求以及模拟现实。黄凯此次分享了工业云搭建的一些实践总结。
以下是黄凯演讲全文，雷锋网对其进行了不改变原意的编辑：
产品大数据——运维分析、提前预警
这些数字反映了我们集团的数据应用情况。
目前，我们集团大概有30万+的入网设备，预计到2018年底，集团整体数据量大概在900TB，涵盖挖掘、混凝土等14大类设备的6000多种工况数据，这是一个相当庞大的工程机械行业数据。
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那我们的数据从何处而来？工业大数据的资源在哪里？
工业大数据之源，是我们自主研发的工程机械黑盒子，这个黑盒子可通过发动机参数对接和装配在设备上传感器了解整体设备的运用情况，包括适应极寒、极热情况，军工领域超长待机情况等。
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黑盒子具体有什么用呢？
第一个解决设备定位问题，我们要知道产品在哪里？之后，我们就可以拿到设备整体的运行数据，比如设备的发动机水温、液压，实施作业中的设备参数数据，通过设备运行的数据和设备操作数据，可以为用户提供整体的风险预警。
我们有自己的统一大数据平台，通过数据分析可以知道工程机械行业的热区分布、全国整体开工率统计状况、一定地区内真实的生产建设情况等，目前，我们的开工率分析结果要上报给国统局，通过建设徐工指数，反应经济的晴雨表。
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前端数据到平台之后，我们解决什么问题呢？
首先是连接管理，通过国内国外以及第三方转发数据进行统计分析，平台可以提供从研发、设计、生产到销售整体的运维分析；其次是研发层面上，之前的研发工程师需要去到辽宁、内蒙、云贵等地搜集信息，现在在家里就能统一收集所有的信息，数据分析调整下一年的生产计划；从销售角度，通过前20%客户和热点区域的整体分析，发现市场行情，并远程诊断和分析设备故障，提前告诉客户产品是不是有质量问题，是否需要提前维修和预防。
目前，通过和阿里云的合作，我们自己的产品和平台可以解决设备整体数据分析与挖掘，包括开工率、热区、设备工作时长等问题。
制造大数据——解决企业增质需求
刚才讲了产品大数据分析，第二需要分析的是制造业大数据。
我们从1989年开始做工业自动化，首先解决生产自动化问题，工厂的数控机床、机器人、焊接设备和物流设备等没有想象的那么超前，但都在有条不紊的工作，所有这一切来源于整体信息化系统的建设。
2009年开始，我们着力建设整体信息化的连通，包括企业资源计划、企业生产管理平台、物流、供应链管理、客户关系管理、城市整体网络传输平台和设备信息自动化对接等一系列系统流程。
生产系统连接了20个左右的生产基地，供应商目前有将近1500家。那如何通过生产制造、资源计划协同管理1000多家供货商的供货信息呢？如何通过物流管理系统解决供货商按时按点配送问题呢？我们通过5年到7年的努力解决了数据流的流通问题。
智能化分两种，一种是看得见的；另一种是看不见的数据的流通。
我们和阿里云共同建造了云管端一体化的解决方案，“管”指所有的信息化管理系统，“端”指生产智能化信息终端。我们是智能制造连接器，通过小的盒子，生产者从管理平台下发生产指令，由终端识别并控制工厂中的数控加工机床生产，通过终端控制机器人将产品运到可移动行走机器人上，