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【观点】工业大数据篇:解读《“互联网+制造业”行动计划》

2016-05-23 11:32
黯影冰风
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  随着物联网、云计算、大数据等新一代信息技术逐渐向工业领域融合渗透,一场以数据为核心驱动的智能制造变革正在加快到来,工业大数据日益成为各国政府和产业界关注的焦点。

    一方面,工业大数据结合先进传感、新型工业网络和核心工业软件,能够形成从单台机器、产线、车间到企业的数据优化闭环,驱动生产制造和运营管理的智能化发展,从而进一步降低制造成本;另一方面,工业大数据结合公共互联网络、网络协同平台,能够促进企业与企业、企业与用户、企业与产品之间的深度交互,驱动生产组织和产品服务的智能化发展以及个性化定制等目标的实现。

  一、工业大数据的内涵与特征

  (一)工业大数据泛指工业领域数字化、自动化、信息化应用过程中产生的数据

  工业大数据是基于先进大数据技术,贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节,使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。

  工业大数据从来源上主要分为信息管理系统数据、机器设备数据和外部数据。总体上工业大数据实时性要求高、数据多元且数据量较大,数据格式结构化和非结构化并存,更强调不同数据之间物理关联,分析结果具有实时性且对精度较高,与传统工业数据和互联网大数据存在差异(见图1-1)。

图1-1工业数据、工业大数据、互联网大数据比较

  (二)工业大数据是大数据技术逐步成熟、工业应用需求不断激发共同作用的结果

  基于工业大数据的创新是未来制造业和新一代信息技术融合发展下不可避免的趋势。一是随着传感器技术进步和成本下降,工业数据采集更广泛、更灵活和更精准,更加满足严苛工业应用。二是工业数据平台的产生,使得原本隔离的控制层工业自动化数据和IT层数据逐步打通,数据得以高效整合。三是云计算、边缘计算的发展促进企业内部计算能力和计算资源的提升,可以承担更加复杂的计算需求。四是大数据先进分析技术不断与工业应用场景相结合,可以解决工业实际问题并带来效益的显着提升。因此,大数据在工业领域中的应用已经成为必然。

  二、发展工业大数据若干关键问题

  (一)高度重视工业大数据应用价值

  工业大数据应用覆盖工业的研发设计、生产制造、供应链管理、市场营销和售出服务等产品生命周期的各个环节。在研发设计环节,可满足工程组织的设计协同要求、评估和改进当前操作工艺流程,提供更好的设计工具、减少产品交付周期。在生产制造环节,可综合大量的机器、产线、运营等数据的高级分析实现制造过程优化。在供应链环节,工业大数据主要用于实现供应链资源的高效配置和精确匹配。在市场营销环节,可利用大数据挖掘用户需求和市场趋势,找到机会产品,进行生产指导和后期市场营销分析。在市场营销环节,可利用大数据挖掘用户需求和市场趋势,找到机会产品,进行生产指导和后期市场营销分析。

  然而,目前我国工业大数据应用正处于发展孕育期,需不断引导企业需求,帮助企业形成对数据客观、科学的认识。一是帮助企业优化数据源,尤其是对于机器设备、生产线等实时生产数据采集数量、类型、精度以及频率方面,积极弥补与国外先进水平存在的差别。二是推进企业间和企业内部部门间信息交互、共享和集成,充分发挥数据融合应用价值。三是推进工业大数据应用成熟模式和灯塔式项目建设,形成行业应用推广模式。

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