如今，整个人类社会已经迎来了大数据时代。最新调查结果显示，到2020年，人类产生的数据总量将达到40ZB，全球范围内服务器的数量将会增加10倍，而由企业数据中心直接管理的数据量将增加14倍，信息技术（IT）专业人员的数量将增加1.5倍。毫无疑问，是现代信息技术让大数据应用成为了可能。大数据发展的核心动力则来自人类测量、记录和分析世界的渴望。目前，世间万物数据化的进程正在全面展开，同样，船舶制造业作为最庞大、最复杂的工程制造业，在大数据的应用方面也有着广泛的。

船舶行业大数据应用的三大领域：设计、生产、监控

郑冬标认为，船舶制造业的存储数据一般被分为以下几种类型：一是产品设计环节的数据，这类数据的典型特点是以文件为主、非结构化、共享要求比较高、保存时间比较长；二是企业生产环节的业务数据，其特点是以数据库等结构化数据为主，这些数据的重要性不言而喻，它们不仅表现出企业目前运行的状况，而且为企业的发展决策提供有价值的分析；三是生产监控环节的数据，其特点是数据量非常大，对存储空间以及指入/指出（I/O）吞吐要求高。基于以上特点，他从设计、生产及监控三个方面对船舶行业大数据的应用进行了分析。

关于产品设计中的大数据应用，郑冬标指出，船舶产品设计在10年前已经基本跨过了“二维”设计阶段，目前正处于向“全三维、多学科结合、仿真优化、并行协同”的设计模式变革过程中。在船舶产品设计环节需要管理及涉及的数据类型较为复杂，且呈现典型的非结构化，具体包括各类电子模型、各类文件、引用的各类标准和规范规则、设计的项目及计划管理信息等。目前，对上述数据的存储及管理主要依靠PDM/PLM系统。但是，随着产品设计数据复杂度及数据量的快速增加，存储在PDM/PLM系统的产品设计信息已经呈现为大数据态，这直接造成存储与处理成本不断增加、并发性和访问速度逐步下降。郑冬标认为，很明显，基于现有的PDM/PLM系统来进行船舶产品设计大数据的处理及应用是比较困难的。为彻底解决船舶制造业所面临的设计大数据问题，可利用企业私有云技术，搭建“逻辑上集中、物理上分散”的分布式环境，并在此基础上利用NoSQL（非关系型数据库）为底层支撑环境，搭建PDM/PLM私有存储云平台，以实现企业产品设计大数据的存储和共享，这将为后续的产品设计大数据的处理及应用做好充分准备。

在船舶制造企业的生产环节，其业务数据主要包括生产计划数据、现场制造派工及报工数据、物资采购及库存数据、现场材料设备及托盘配送数据、设备资产管理数据、质量探伤及检验管理数据、财务管理数据、人员及考勤管理数据等。郑冬标指出，上述数据基本是以数据库等结构化数据为主，其发展趋势是增加主要生产数据的其他维度数据。生产制造数据已呈现海量数据的特点，但很明显，此部分数据并不符合典型大数据的特点要求。不过，对海量的船舶制造生产数据完全可以借助大数据的技术和思维进行后续的处理及分析。

船舶制造业是一种离散型的大型制造业，船厂布置了大量的电子监控设备、各类传感器，从而产生了大量的生产监控数据，主要有方位数据，如视频录像数据、嵌入各类移动设备及车辆的全球定位系统（GPS）定位数据等；沟通数据，如员工使用计算机终端设备历史日志、公司内部网络及公共网络的通信及有关应用系统使用行为记录数据等；还有各类传感器收集的数据，如电力实时监控数据、电焊机电流实时监控数据、各类管道压力传感数据等。这些生产监控数据具有数据量庞大、数据结构类型复杂多样、数据更新速度快等特点。郑冬标认为，虽然船舶制造业的运行监控数据是典型的大数据，但我国目前对此类大数据的重视程度不足，这造成了此类大数据处于孤立且分散的状态，不利于此类数据的原始收集、初始预处理工作。因此，后续对此类大数据进行分析、挖掘此类数据的价值的难度会比较大。

造船企业需抓紧做好的三大准备：设施、技术、人才

郑冬标指出，大数据给社会、企业带来的益处将是多方面的，但大数据也提出了挑战，需要我们做好充足的准备，迎接即将带来的改变。他认为，船舶制造业有必要尽快开展以下三个方面的基础准备工作。

首先，要重新评估基础设施。应用大数据技术需要对服务器和存储架构以及信息管理架构方面进行重大调整。信息化技术人员需要扩大他们的系统，以存储不断扩大的结构化和非结构化数据，对服务器及存储架构虚拟化则是第一步。对船舶制造业来说，构建企业私有云及公共云相结合的基础设施架构模式是比较可行的，这使得系统具有可扩展性。

其次，要熟悉相关技术。大数据的出现让我们认识了很多新术语以及一些过去从未听到过的技术，且很多新技术仍不够成熟，需要操作人员具备特定技能。与大数据相关的其他重要技术包括数据库内分析、柱状数据库和数据库仓库设备。船企IT管理工作人员需要了解这些新工具，以确保他们能够做出正确的大数据决策。

第三，要让员工做好准备。大多数造船企业最缺的是进行下一步的大数据策略必要的技术人才。而对于目前大多数船企IT人员来说，分析能力是他们最欠缺的。未来的IT管理人员将是数据科学家和业务流程工程师的结合体。大数据时代将是名副其实的“信息社会”。对于大多数数据来说，尽可能多地被收集、等待信息增值并且让其他更适合挖掘其价值的人来分析才是明智之举。郑冬标最后强调，对于船舶制造业来说，做好充分的思想、技术方面的基础准备工作，全力搭上大数据应用的高速列车，才能最终实现向智能制造的跨越式发展。