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工業大數據是什麼東西

發布時間:2025-01-11 06:49:10

Ⅰ 工業大數據是什麼,及其對企業未來發展的作用

1、工業大數據是什麼?

工業大數據是指涵蓋工業領域中整個產品的全生命周期,所產生的各類數據及相關技術和應用的總稱。

2、這些數據對未來企業的作用

在這里就舉兩個例子來說明,當然也是鑒於篇幅的關系,不能把所有的工業數據的應用都分享出來。

首先是產品的生產流程和進度的工業數據,這個工業數據主要是提供給生產計劃部門和銷售部門使用的,例如生產計劃部門可以根據一個產品的生產流程制定詳細的生產結合,並評估每個流程節點的生產周期,生產成本等等,以便快速的協調生產計劃,合理控制生產周期。

而生產進度的工業數據可以讓銷售部門的銷售人員更加對客戶的產品形成控制力,同時也可以實時的將這些生產進度數據分享給客戶知悉,從而堅定客戶對我們的信心,這對於生產訂單的實施和後續訂單的吸引都有非常大的好處。

再例如產品質量的工業數據,我們可以通過對每個產品,以及產品對應的工藝流程來分門別類的統計與質量相關的合格率,廢品率,不合格類型,報廢類型等等,通過這些數據來提升企業生產能力,從而提升企業的產品質量和縮短企業的產品生產周期,甚至大幅度的降低企業生產成本。

而如果是傳統的製造企業的話,雖然很多企業也在對一些工業數據進行手工採集和製表歸類,但是如何更好的去應用就是一個非常大是問題了,甚至根本就從來都沒有使用過。




Ⅱ 工業大數據是什麼

工業大數據是未來工業在全球市場競爭中發揮優勢的關鍵。無論是德國工業4.0、美國工業互聯網還是《中國製造2025》,各國製造業創新戰略的實施基礎都是工業大數據的搜集和特徵分析,及以此為未來製造系統搭建的無憂環境。

Ⅲ 一文讀懂工業大數據的脈絡

一文讀懂工業大數據的脈絡

工業大數據不同於大數據,具有自己獨特的特徵。本文著重從工業大數據的定義與范疇、來源、特徵、技術及應用領域、面臨的問題等,全面剖析工業大數據的方方面面,讓你一文讀懂工業大數據的脈絡!

工業大數據是指在工業領域中,圍繞典型智能製造模式,從客戶需求到銷售、到訂單、計劃、研發、設計、工藝、製造、采購、供應、庫存、發貨和交付、售後服務、運維、報廢或回收再製造等整個產品全生命各個環節所產生的各類數據及相關技術和應用的總稱,其以產品數據為核心,極大延展了傳統工業數據范圍,同時還包括工業大數據相關技術和應用。

——工業大數據來源——

我們所談的工業大數據,不完全等同於企業信息化軟體中流淌的數據,從業界的共識看,主要來源有三類,第一類是企業經營相關的業務數據,這類數據來自企業信息化范疇,包括企業資源計劃(ERP)、產品生命周期管理(PLM)、供應鏈管理(SCM)、客戶關系管理(CRM)和環境管理系統(EMS)等,此類數據是工業企業傳統的數據資產。

第二類是機器設備互聯數據,主要是指工業生產過程中,裝備、物料及產品加工過程的工況狀態、環境參數等運營情況數據,通過MES系統實時傳遞,目前在智能裝備大量應用的情況下,此類數據量增長最快。

第三類是企業外部數據,這包括了工業企業產品售出之後的使用、運營情況的數據,同時還包括了大量客戶、供應商、互聯網等數據狀態。

——工業大數據特徵——

筆者曾就工業大數據特徵及數據驅動工業價值創造等話題,專門采訪過工業大數據領域知名專家——美國科學基金會(NSF)智能維護系統(IMS)中心主任李傑教授,他表示:工業大數據與互聯網大數據最大的區別在於工業大數據有非常強的目的性,而互聯網大數據更多的是一種關聯的挖掘,是更加發散的一種分析。

除此之外,兩者在數據的特徵和面臨的問題方面也有不同。有別於互聯網大數據,工業大數據的分析技術核心要解決「3B」問題:

1)Below Surface —— 隱匿性,即需要洞悉背後的意義

工業環境中的大數據與互聯網大數據相比,最重要的不同在於對數據特徵的提取上面,工業大數據注重特徵背後的物理意義以及特徵之間關聯性的機理邏輯,而互聯網大數據則傾向於僅僅依賴統計學工具挖掘屬性之間的相關性。

2)Broken —— 碎片化,即需要避免斷續、注重時效性

相對於互聯網大數據的量,工業大數據更注重數據的全,即面向應用要求具有盡可能全面的使用樣本,以覆蓋工業過程中的各類變化條件、保障從數據中能夠提取以反映對象真實狀態的信息全面性。因此,工業大數據一方面需要在後端的分析方法上克服數據碎片化帶來的困難,利用特徵提取等手段將這些數據轉化為有用的信息,另一方面,更是需要從數據獲取的前端設計中以價值需求為導向制定數據標准,進而在數據與信息流通的平台中構建統一的數據環境。

3)Bad Quality —— 低質性,即需要提高數據質量、滿足低容錯性

數據碎片化缺陷來源的另一方面也顯示出對於數據質量的擔憂,即數據的數量並無法保障數據的質量,這就可能導致數據的低可用率,因為低質量的數據可能直接影響到分析過程而導致結果無法利用,但互聯網大數據則不同,其可以只針對數據本身做挖掘、關聯而不考慮數據本身的意義,即挖掘到什麼結果就是什麼結果,最典型的就是經過超市購物習慣的數據挖掘後啤酒貨架就可以擺放在尿不濕貨架的對面,而不用考慮他們之間有什麼機理性的邏輯關系;

換句話說,相比於互聯網大數據通常並不要求有多麼精準的結果推送,工業大數據對預測和分析結果的容錯率遠遠比互聯網大數據低的多。互聯網大數據在進行預測和決策時,僅僅考慮的是兩個屬性之間的關聯是否具有統計顯著性,其中的雜訊和個體之間的差異在樣本量足夠大時都可以被忽略,這樣給出的預測結果的准確性就會大打折扣。比如當我覺得有70%的顯著性應該給某個用戶推薦A類電影,即使用戶並非真正喜歡這類電影也不會造成太嚴重的後果。但是在工業環境中,如果僅僅通過統計的顯著性給出分析結果,哪怕僅僅一次的失誤都可能造成嚴重的後果。

——工業大數據技術:演算法與模型——

有了工業數據的大量積累,但並不等於直接的商業收益,中間隔著一道非常關鍵的通道——工業大數據技術。近幾年,很多大數據專家和行業專家也在爭執:數據量重要還是大數據演算法更重要,雙方各執一詞。比如Googole就認為數據量的多寡至關重要,甚至直言:更多的數據勝過更好的演算法。這種觀點與我們意識認知中的「信息越多,就越靠近真相」類似。

而如《The Signal and the Noise》(信號與雜訊,作者NateSilver),這本書裡面的一個觀點是「更多的數據意味著更多的雜訊。信號是真相,雜訊卻使我們離真相越來越遠。」所以,人們需要構建有效的演算法和模型,去識別和認知何為真相。

在這里暫不討論到底是數據量重要還是演算法模型更重要,但針對工業大數據的有效利用,肯定離不開工業大數據的分析技術。

——工業大數據應用領域(場景)——

一、研發設計:主要用於提高研發人員的研發創新能力,研發效率和質量,支持協同設計,具體體現在:(1)、基於模型和模擬的研發設計;(2)、基於產品生命周期的設計;(3)、融合消費者反饋的設計

二、在復雜生產過程優化的應用:(1)、工業物聯網生產線;(2)、生產質量控制;(3)、生產計劃與排程;

三、在產品需求預測中的應用

四、在工業供應鏈優化中的應用

——工業大數據應用發展存在的主要問題——

《工業大數據白皮書2017年版》指出,研究與應用工業大數據,產品大數據是核心,物聯大數據是實現手段,集成貫通是基礎(業務模式、商業和價值驅動、關鍵抽取和應用)。而在實踐過程中,這三個方面都存在不同程度的難點。

《工業大數據白皮書2017年版》封面

1、產品大數據:產品大數據是工業大數據的根源與核心,但工業製造業領域涵蓋十分廣泛,行業種類繁多,產品種類數量龐大且仍在不斷增長,如何規范產品大數據的定義與分類方法,建立規范的、屬性明確的、可查詢可追溯可定位的產品大數據,將是順利應用工業大數據的前提。

2、物聯接入設備:物聯大數據是實現工業大數據暢通流動的必要手段,但在工業實際應用中,工業軟體、高端物聯設備不具備國產自主可控性,物聯接入的高端設備的讀寫不開放,形成設備信息的孤島,數據流通不暢,突破這種束縛是實現工業大數據的關鍵。

3、信息集成貫通:集成貫通的難點在於商業驅動、打通關鍵點和環節,掌控產品源和設備,持續優化。

Ⅳ 工業大數據如何改變製造業

工業大數據如何改變製造業
工業大數據是互聯網、大數據和工業產業結合的產物,是中國製造2025、工業互聯網、工業4.0等國家戰略在企業的落腳點。對於製造業而言,了解行業大數據產生的背景,歸納行業大數據的分類和特點,從數據流推動本身價值創造的視角看待、重造工業價值流程,將具有很強的現實意義。
工業大數據如何改變製造業1、精度更高高成功率的製造是製造商的核心競爭力,在大數據出現之前,最好的方法是投資更好的設備,或對員工進行更好的培訓,但都無法太大的減少失敗率帶來的額外損失。然而,使用大數據,製造商可以使用計算機程序來優化流程,並更加巧妙地分析錯誤,從而防止這些錯誤產生。2、產量更高大多數製造商購買原材料並製造成品,他們銷售價格高過製造成本。在該系統中,製造商可以獲得更高的收益(每個成品使用的原材料越少),企業的經營就更有利可圖。新的大數據應用程序使製造商能夠更好地了解其整體產量,並有機會改進其運營方法,生產產品獲得更多的利潤。3、更好的預測製造商可以根據各種情況預先判斷需要生產多少產品,淡季的時候減少生產量,以及在倉庫中的庫存或出貨量。大數據有助於製造商更好地掌握這種供需關系的變化,因此可以在最有價值的生產條件下進行生產。4、預測和判斷蹤供應商的產品優劣製造商也可以使用大數據跟蹤供應商的優劣。例如,如果供應商提供劣質產品比例較高,通過大數據計算證明這些事情,就可以確定選擇新的供應商是否更加具有成本效益。5、更高的可追溯性大數據還使製造商的流程更加透明和可追溯。製造商的原材料在生產過程中以及生產階段有多少損失?給定批次產量多少,目前存儲在哪裡?運送需要多長時間,一旦需要運送,產品在哪裡?大數據可幫製造商跟蹤生產和交付的所有這些階段,並提供對可能效率低的領域的洞察和分析。6、高級自定義工作大數據顯示,通過在以往的努力中獲取數據並創造更好地利用原材料的方法,有可能創建高級定製工作。它也可以幫助製造商採取逆向工程,為熟悉的問題提出新的解決方案。7、投資回報率和運營效率大數據使製造商能夠更深入地了解其運營的真正效率,以及升級時產生的投資回報率(ROI),例如新設備或新的廣告策略。這對製造商意味著什麼?更高的盈利能力傳統製造業受到原材料成本和生產限制等因素的限制,而大數據的降臨,讓每個生產環節得更多的收益,極大的較少了成本,企業主能夠利用這些機會,賺取更多的收入。更大的競爭壓力隨著製造商採用大數據戰略,競爭對手感受到採取類似甚至更好的方法的壓力。越來越多的競爭迫使越來越多的傳統製造商升級內部系統,因此未來的技術發展將會越來越活躍。對新角色的需求精益的數據應用程序對外部人員或不熟悉數據分析的人員來說具有極大的挑戰性。新技術令人印象深刻,但他們要求有足夠知識和經驗的人來實施和管理它們。因此,製造商需要專業的人或者公司來協助完成這些變化。目前來看,越來越多的傳統製造業也隨著大數據的普及在不斷的進行產業升級,在競爭激烈的新時代,大數據給製造業帶來的改變是否會引領新的工業革命呢?這些相信各位看官都已經有了自己的答案

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