工業大數據的概念特征及未來發展

　　隨著美國工業互聯網和德國工業4.0等制造智能化轉型戰略的相繼實施，工業大數據日益成為全球制造業挖掘價值、推動變革的主要抓手。

　　1、工業大數據概念與特征

　　工業數據是指在工業領域信息化應用中所產生的數據。工業大數據是基于工業數據，運用先進大數據技術，貫穿于工業的設計、工藝、生產、管理、服務等各個環節，使工業系統具備描述、診斷、預測、決策、控制等智能化功能的模式和結果。工業數據從來源上主要分為信息管理系統數據、機器設備數據和外部數據。信息管理系統數據是指傳統工業自動化控制與信息化系統中產生的數據，如ERP、MES等。機器設備數據是來源于工業生產線設備、機器、產品等方面的數據，多由傳感器、設備儀器儀表進行采集產生。外部數據是指來源于工廠外部的數據，主要包括來自互聯網的市場、環境、客戶、政府、供應鏈等外部環境的信息和數據。

　　工業大數據具有五大特征。一是數據體量大，主要表現在隨著設備數據和互聯網數據的涌入，工業數據的存儲量將達到EB級別。二是數據分布廣泛，分布于機器設備、工業產品、管理系統、互聯網等。三是結構復雜，有結構化、半結構化和非結構化等不同類型。四是數據速度需求多樣化，有要求實時、半實時和離線三種，生產層級要求實時性，需要達到毫秒級別；管理層級實時性要求不高。五是數據價值不均勻，20%的數據具有80%的價值密度（如產品圖紙、試驗分析、加工工藝）；80%的數據密度只有20%，需要分析挖掘（如工況情況、圖片數據）。

　　與互聯網大數據相比，工業大數據具有自身特點：一是多源性獲取，數據分散，非結構化數據比例大；二是數據蘊含信息復雜，關聯性強；三是持續采集，具有鮮明的動態時空特性；四是采集、存貯、處理實時性要求高；五是與具體工業領域密切相關。

　　先進制造企業基于工業大數據的應用，把產品、機器、資源和人有機結合在一起，推動制造業向基于大數據分析與應用基礎上的智能化轉型。工業大數據能夠促進形成企業和消費者之間的信息主動反饋機制，為完善以客戶需求為導向的產品全生命周期信息集成和跟蹤服務、建立以服務為核心的整體解決方案提供可行路徑，將大大提升產品服務價值，為制造業轉型升級開辟了新途徑。

　　2、工業大數據發展態勢

　　隨著信息化和工業化融合，工業企業生產信息數字化，積累大量數據。工業網絡、數據采集、集成、計算和分析技術在工業領域的應用，促使工業數據發揮巨大價值。工業大數據越來越受到工業企業的關注。目前工業大數據發展態勢有三個，一是已從理念轉向實踐，二是工業大數據成為云計算的價值體現，三是工業大數據孕育豐富的工業應用生態。

　　隨著信息化和工業化融合的不斷推進和大數據采集、集成、計算和分析技術的發展，很多工業企業已經進入工業大數據實踐階段。大型工業企業在應用方面走在前列。如唐山鋼鐵集團，通過引入國際最先進的生產線，已實現數據實時采集，深度挖掘工業大數據價值，實現生產實時監測、生產排程、產品質量管理、能源管控等。

　　3、工業大數據采集及應用管理平臺及功能實現

　　數網星-遠程數據采集及應用平臺專注解決設備遠程調試和運維需求，幫助客戶實現遠程數據采集及設備運維，大數據應用和分析功能。更精準及時的數據采集，更快速穩定的數據傳輸，更多樣靈活的使用方式，更智能專業的大數據決策，更低的投資成本，更多的數據財富。

　　產品營銷：大數據分析結果為制造企業提供針對性推銷、定向研發、智能維保等服務。

　　設備遠程故障診斷分析：大數據預測設備未來可能出現故障的時間，提供避免風險的解決方案，消除設備故障停機給客戶帶來的損失。客戶體驗：在移動端建立企業宣傳平臺，以場景化方式讓客戶參與產品的認知，增加品牌的傳播效果。

　　技術創新：借助平臺的專家經驗共享、智能決策庫的建立，提高運維領域的裝備管理水平，降低行業運營成本。

　　節約效能：通過數據集的切分和規律查找，幫助找到最優化的數據集，實現人員投入及控制過程的節能提效。