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发展工业大数据 促进工业互联网深化应用

更新时间:2021年07月16日  4962浏览

工业大数据是工业互联网的关键要素,工业互联网是工业大数据的价值载体,二者相辅相成,既相互影响又密切关联,是一个问题不可分割的两个方面。发展工业大数据,包括工业大数据的理论、技术、产品和保障条件,对于促进工业互联网的蓬勃发展具有重要的价值和意义。


工业大数据与工业互联网的关系

工业互联网“网络是基础,平台是核心,安全是保障,数据是关键”。首先,工业互联网是工业大数据的重要来源。

工业互联网连接的各种设备、工业产品、产业链、企业等,都是工业大数据的供给主体。

其次,从工业大数据中提炼的各种隐含知识及经验,对于工业互联网提升决策质量、发现因果关系、优化分析效率及准确性等具有决定性作用。


从作用关系的角度来看,工业互联网是新型基础设施,工业大数据是新的生产资源,工业互联网的要素通过数据实现关联和相互作用,工业大数据通过工业互联网实现流转、计算和价值生成。从生产活动的角度来看,工业大数据已经成为工业生产的资源要素,工业互联网是工业大数据的主要承载,二者既是承载与对象的关系,又是静态与动态的辩证统一。

因此,发展工业大数据,对于工业互联网的深化运用、实质落地和价值体现,发挥着决定性作用。

 

工业大数据的内涵与特点

工业生产经历了一个从数据到大数据的过程。

第一类数据是传统的工业数据,主要是来自工业信息化的数据,通常由IT域产生、使用和管理,比如ERP与CRM等系统。信息系统对数据主要依托关系型数据库进行存储。

另外还有一部分数据,主要是研发相关的数据,通常由PDM或者PRM来进行管理。这类数据由于技术成熟,并且由标准的信息化系统作为载体,因此可以很好地访问和使用。

第二类数据是来自机器设备的数据,也是自动化的数据。这类由传感器产生的数据,以前存储在实时数据库里。然而,按照当时的体系划分,实时数据库并不属于IT系统的一部分,而是属于OT系统。因为机器数据具有高频、高通量的特性,动辄数百万点甚至千万点每秒的产生规模,使得IT领域的关系数据库无法满足其吞吐量、存储和响应速度等方面的性能要求。第三类数据是来自产业链上下游的跨界数据。

面对这样的情况,工业界只有对实际采样到的秒级、毫秒级机器数据进行降频处理,将其转变成当时技术手段能够处理的“小”数据,再输入对应的数据库或数据仓库产品中进行分析。

因此,工业“大数据”的概念,是当前相对于传统工业数据的内涵而延伸和发展出来的,是现在状态相对于历史状态的相对差异的描述和反映。当前,随着各种技术手段和工具的全面发展,工业大数据得以从幕后走到台前,从样本回归整体,在工业互联网的语境中发挥对现实生产的直接价值和作用。

 

工业大数据的典型应用方向

总体上讲,工业大数据的应用分为三个层次:

第一类,用于设备级管理。工业作为社会化大规模生产活动,设备是其主要的生产资料之一,重要性非常突出。工业大数据对设备健康管理的意义,不仅在于设备现在的状态怎么样,还包括设备发生故障之后可能出现的连锁反应与后果,最终还需要回归到引发设备健康问题的相关性甚至因果性关系。这是工业知识的范畴,也是工业界长期以来饱受困扰却受限于技术手段和工具发展水平,而没有很好解决的问题。

第二类,用于产线和工厂级的智能制造。在这一类应用中,研究的对象由独立的设备变成产线和工厂,抽象层次更高、看待工业颗粒度的级别更加宏观。

第三类,用于工业互联的产业链优化场景。

通过工业互联网,制造业本身的内涵和边界发生了巨大变化,其中服务性延伸是重要方向。首先,工业大数据分析是挖掘因果关联知识的有效途径。其次,工业大数据分析是解决不确定性的重要手段。



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