侵权投诉

搜索
更多>> 热门搜索:
订阅
纠错
加入自媒体

工业大数据三大挑战五大商业趋势

2016-06-06 10:51
逆光飞舞
关注

   随着信息化与工业化的深度融合,信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节,条形码、二维码、工业传感器工业自动控制系统、工业物联网等技术在工业企业中得到广泛应用,尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用,工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段,工业企业所拥有的数据也日益丰富。

  在设备运行的过程中,自然磨损本身会使产品的品质发生一定的变化。通过信息技术、物联网技术的发展,通过传感器技术,实时感知数据,知道产品出了什么故障,哪里需要配件,使得生产过程中的这些因素能够被精确控制,从而真正实现生产的智能化。一定程度上,工厂/车间的传感器所产生的大数据直接决定了“工业4.0”所要求的智能化设备的智能水平。

  从生产能耗角度来看,设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程,能够发现能耗的异常或峰值情况,由此能够在生产过程中不断实时优化能源的消耗。同时,对所有流程的大数据进行分析,也将会整体上大幅降低生产能耗。

  工业企业中生产线处于高速运转,由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据,从数据类型看也多是非结构化数据,生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高,工业大数据有三大挑战。

  全面认识“工业大数据”概念

  工业大数据这个概念目前很受关注,特别是对于资本市场来讲,其想象空间比较大,但由于相关技术范式还不明确,因此大部分看法都是基于一些不完全的技术理解所做出的判断。

  从字面上理解,工业大数据很容易被认为是大数据在工业领域的应用,也容易把工业领域的一些信息系统使用的传统数据库上升到工业大数据的数据不够大的场景,当然,还有一些商业企业更会把收集的一些毫无价值的实时数据存储起来称为工业大数据。

  迄今为止,工业4.0研究院发现的工业大数据应用场景,虽然可能从生产现场采集了大量的数据,但实际上作为分析之用的数据并不多,一般都要对数据进行清洗和预处理,以便进行更具有知识的数据分析。

1  2  3  4  下一页>  
声明: 本文由入驻维科号的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

发表评论

0条评论,0人参与

请输入评论内容...

请输入评论/评论长度6~500个字

您提交的评论过于频繁,请输入验证码继续

暂无评论

暂无评论

文章纠错
x
*文字标题:
*纠错内容:
联系邮箱:
*验 证 码:

粤公网安备 44030502002758号