在數字化轉型浪潮席卷全球制造業的今天，美國智能維護系統中心（IMS）創始人、辛辛那提大學特聘教授李杰博士給出了明確的判斷：“長期來看，工業互聯網一定是朝陽產業，而工業互聯網數據服務將是這一產業的核心驅動力。”

工業互聯網正從概念走向落地，其核心價值在于通過數據驅動實現制造業的智能化轉型。李杰教授指出，傳統的制造業往往依靠人工經驗和固定規則進行決策，而工業互聯網通過傳感器、物聯網設備等采集海量工業數據，結合人工智能算法進行分析，能夠實現預測性維護、能效優化、質量管控等智能化應用。

“數據是工業互聯網的血液，”李杰教授強調，“工業互聯網數據服務不僅僅是收集數據，更重要的是如何將原始數據轉化為有價值的洞察。”他進一步解釋說，這包括數據采集、存儲、清洗、分析、可視化等一系列服務，最終形成可指導生產的決策支持。

在工業互聯網數據服務的應用場景中，預測性維護尤為突出。李杰教授創立的智能維護系統中心正是這一領域的先行者。通過對設備運行數據的實時監測和分析，企業可以預測設備可能出現的故障，提前安排維護，避免非計劃停機帶來的損失。據統計，采用預測性維護的企業，設備停機時間可減少30%-50%，維護成本降低25%-30%。

除了預測性維護，工業互聯網數據服務在質量控制、能耗管理、供應鏈優化等方面也展現出巨大潛力。例如，通過分析生產過程中的各項參數數據，可以實時調整工藝參數，提高產品良率；通過監測能源消耗數據，可以優化設備運行策略，實現節能減排。

工業互聯網數據服務的發展也面臨挑戰。李杰教授指出，數據安全、系統集成、人才短缺是當前的主要瓶頸。“工業企業往往對數據安全極為敏感，如何確保數據在采集、傳輸、存儲過程中的安全性是一個重要課題。同時，將新舊系統集成，實現數據互聯互通也需要大量投入。”

李杰教授對工業互聯網數據服務的前景充滿信心。“隨著5G、邊緣計算、人工智能等技術的成熟，工業互聯網數據服務的能力將不斷提升。我們正在進入一個數據驅動的智能制造時代，那些能夠充分利用工業數據的企業將在競爭中占據優勢。”

對于企業如何布局工業互聯網數據服務，李杰教授建議從實際需求出發，循序漸進。“不必一開始就追求大而全的系統，可以從某個具體痛點入手，比如設備預測性維護或能耗管理，通過小步快跑的方式逐步構建數據驅動的能力。”

工業互聯網數據服務作為制造業數字化轉型的關鍵支撐，正在重塑傳統產業的價值鏈。在李杰教授看來，這不僅僅是一次技術變革，更是一場思維方式的革命。“未來屬于那些能夠將工業數據轉化為商業價值的企業。”