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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08月13日  8686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。
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。
 

工业大数据相对于以往的大数据范式与形态具有鲜明的工业特点。

第一,工业大数据具有 多模态 的特点。 工业大数据形态多样,特别是非结构化数据。 这是由工业生产社会化的属性所决定的,生产环节复杂、产业链跨度长、上下游发展程度不均衡、各参与主体任务属性特征差异巨大等因素,导致了数据的多样组织、表达、定义和呈现共同构成多模态特性。
第二,工业大数据具有 高通量 的特点。 工业大数据量大,而且实效性要求高,这是区别于以前工业大数据的重要特征。 以风力发电为例,按照50赫兹的采用速度计算,普通风机产生的测点数据可以达到每台500个测点左右的规模,并且连续24小时产生,要求系统具有极强的吞吐性能和响应性能。
 
第三,工业大数据具有 强关联 的特点。 这个特点尤其重要, 工业现场的数据在语义层有复杂的显性和隐性强关联 ,不同物理变量之间的关系,既有工业机理方面,也有统计分析方面,不能孤立、局部、片面地看待,否则满足不了工业对于严格性、可靠性和安全性方面的要求。
 

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 第二类, 用于产线和工厂级的智能制造。 第三类,用于工业互联的产业链优化场景。
 
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。 不确定性是工业生产过程面临的主要矛盾之一。 导致不确定性的因素有很多,人、机、料、法、环等所有的因素都有可能造成。 以往的工业生产依赖经验,因此,随着工业大数据分析技术的快速发展,未来有希望从众多的线索中(成百上千的参数变量,在工业中普遍存在)发现规律, 从长期的不确定性中实现确定目标。
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