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工业大数据是工业4.0的核心驱动

导读: 在当今竞争激烈的商业环境中,企业正面临着前所未有的挑战,即如何利用大数据,快速而精确地决策以提高生产力。追溯过去,整个制造业看的是生产力需求。今天我们的需求发生了变化。

  在当今竞争激烈的商业环境中,企业正面临着前所未有的挑战,即如何利用大数据,快速而精确地决策以提高生产力。追溯过去,整个制造业看的是生产力需求。今天我们的需求发生了变化。

  如何理解工业4.0的核心驱动

  工业发展的早期为支持生产流程而采用简单的机械系统,这是制造端的生产力需求。而随着工业4.0的出现、互联网等科技新生态的飞速全面化,消费者对产品创新、质量、品种以及交付速度的看法发生了质的变化,这就是我们今天看到的市场个性化需求的根本原因之一。到目前为止,为适应动态变化的市场需求而采用高度自动化的流水线等新科技,其核心驱动来自消费端。因此,现代制造设备必须具备自我意识、自我预测、自适应对比、自主重配置以及自主维修等工业智能的能力,才有可能实现全面个性化与创新的发展。

  在工业化不同价值链的体系下,除了从生产端前移到消费端外,也同时从上游往下游突破。从用户的最终价值出发,要实现工业产品的服务与个性化,实现产业链各个环节的融合与协同优化是必然之路。

  美国人之所以认为未来智能工业的发展从生产制造端到消费端的转变是必然,并且提出工业互联网的理念,是因为美国强调的是互联网与商业模式创新力。美国的工业互联网关注的方向是充分利用其信息技术的巨大优势,实现以消费者为核心的智能服务。

  德国在制造业的核心优势是装备制造业以及生产线自动化,所以德国的工业4.0实践关注销售、服务能力的提升。因而德国提出的是信息物理产品系统加物联网IOT为中心的管理革命战略。

  如何理解工业大数据

  大数据的理念已经广为大众所接受,其核心都强调价值。目前,除了大数据的基础建设之外,从数据到信息的工作,更多的是停留在社交或商业数据挖掘上。例如,销售预测、用户关系挖掘与聚类、推荐系统、观点挖掘等。这些研究都非常重要,也极具创新意义,特别是对拉动消费很有帮助。但是,这些实践都只关注了“人为数据或与人相关的数据”,而忽略了“机器数据或工业数据”,如设备控制器、传感器、制造系统等。

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