如何利用工业大数据实现智能剖析和智能决策

2022年6月10日

近年来，工业大数据逐渐从看法走向落地阶段，数据基础较好的细分工业领域，已经在利用新兴的大数据等技术创立价值。

工业大数据的来源其中一部分是生产经营领域的数据，另外很大一部分则是生产设备和生产出来的高端产品与装备在运营历程中爆发的机械数据。

而真正的大数据不是有了数据，把这些数据接入之后存起来就可以了，真正要做的事情是智能剖析和智能决策，通过在两化融合的基础上构建的智能剖析优化系统“工业大脑”进行相应的智能决策。

这些智能剖析与决策离不开原有的信息化系统和自动化系统的支撑，更离不开爆发这些数据的实体设备与装备�；谡庑┦菁墒堤逶诵兴谇榭鍪�，在信息治理系统和自动化系统基础之上，构建具备智能剖析优化能的大数据系统，告竣提质、增效、降耗和控险的目的。

工业大数据可以分为三类，一部分是工业物联网数据，好比生产设备、智能产品、庞大装备24小时不绝爆发的数据。一部分企业信息化数据，同时另有很重要的一部分数据是外部跨工业链的数据，包括设备在运行历程中所处的情况数据，好比气象数据、地舆数据、相应的情况数据，这三种数据合计才华称之为工业大数据。

工业大数据的特点：多模态、高通量以及强关联

在工业系统里数据种类、数据花样以及数据结构很是多，结构关系庞大。一个汽轮机里面会有上万个零部件，一个庞大装备的制造企业，它的数据种类多达三百余种，所以在工业领域里会保存数据多模态特征。

高通量

即无论是生产设备照旧智能装备有可能是24小时不间断爆发数据的，我们以分、秒的频率收罗数据，在许多应用场合甚至是毫秒级的数据。这些数据的数据量很是大，海量的设备与测点，数据收罗频度高、数据吞吐总量大、数据的实时性要求高，泛起出工业大数据的“高通量”特征。

强关联

真正做一个产品设计的时候，它涉及到学科与专业是很是多的，好比设计庞大装备的时候，不但仅是涉及到结构剖析，流体力学、声学、动力学、电磁辐射等等各个学科的数据都要进行关联。数据之间的“强关联”反应的就是工业的系统性及其庞大的动态关系。

基于工业大数据的特点，工业大数据的数据剖析与消费互联网领域里的数据剖析是有相当大的差别的。消费互联网大数据的剖析工具更多的是以互联网为支撑的交互，工业大数据实际上是以物理实体和物理实体所处的情况为剖析工具，物理实体就是我们的生产设备以及生产出来的智能装备及庞大装备。在商业数据里面关注数据的相关性关系，可是在工业领域里面一定要强调数据因果性，以及模型的可靠性，一定要提升剖析结果的准确率才华把剖析结果反响到真正的工业控制历程中。

工业大数据面临的挑战

企业应用工业大数据面临的技术挑战。企业普遍面临数据基础薄弱的境况，企业收集的数据不敷，甚至没有数据。企颐魅真的要在数据转型有战略上的调解，它才会有较大的投入，如果它没有这种战略计划的时候，很难担负得起专业数据人才的本钱。市场上也缺乏工业大数据所需的复合型人才。另外每个工业领域里都有奇特的知识领域和机理形成的行业门槛，没有一个普适性的解决计划可以在工业领域里通用。行业解决计划，只会对某一个行业才华发挥相应的价值。

企业应用工业大数据面临的治理挑战。许多相助同伴或者客户初期并不知道数据和业务问题之间怎么关联，怎么和业务结合都不清楚，不知道数据究竟能不可解决业务问题。有的企业有应用工业大数据的愿景，可是业务与工业大数据的实施路径都没有统一。

工业大数据的挖掘就是把工业物联网数据与跨工业链数据以及企业信息化数据相结合，把疏散在企业各个角落里的数据进行整合，挖掘这些数据融合所能爆发的价值。

大数据不但仅是物联网数据收罗与存储，包括数据的治理、剖析与反响，需要在数据生命周期内构建一个闭环系统，构建这个闭环需要一个历程，不可能一蹴而就。同时，大数据的应用会涉及到企业内部治理流程和经营理念的厘革,工业大数据是把工业领域内三类数据进行融合应用，真正发挥大数据的价值的场景不可是智能制造，同时也包括工业互联网里业务模式立异，所以相应的经营理念和治理机制都要爆发厘革。这是企业在治理方面面临的最大的挑战。所以有时候各人会看到，工业企业的大数据应用甚至都不可是一个企业的CIO所能牵引的，这需要整个企业在战略层面去推动，要有明确的数据驱动的业务战略计划。

工业大数据的业务落地

通常来讲，在与企业计划工业大数据业务落地可以从两个维度与企业一同进行思考。一方面是从业务驱动角度来看，要思考企业的整体业务目标是什么，为了实现这个业务目标要做什么样的转型以及哪方面的能力提升，具体的业务提升和转型偏向是什么；为了实现业务目标，理想的业务流程是什么，如何让这个流程跟数据流进行相应的结合和映射。这是一个由上而下的思考历程，是企业的高层治理者、战略治理者进行思考并牵引，通过中间治理层完善与富厚，最后落地实施的历程。许多时候大数据应用确实可以解决业务问题，但也可能解决不了所有的业务问题。大数据应用真正资助企业的不但仅是在于具体业务问题的解决层面，它是要让企业构建对数据驾驭的能力，当企业具备了这种能力后，才华够真正让企业在内部的生产治理、对外的经营模式上爆发变革，真正形成连续的立异与应用的能力。

如何利用数据进行驱动。第一是去看现在手里有什么样的数据，这些数据从哪儿来，如果没有这些数据要怎么收集，以及这些数据的特点究竟是什么，是时序数据、时空数据、智能产品爆发的数据、生产设备爆发的数据，数据量究竟有多大；第二是对这些数据有了了解以后，这些数据怎么生存、治理、使用，另一个比较重要的则是数据质量怎么包管。第三是用什么样的系统、什么样的工具包管数据存储、数据治理、数据处理？同时这些数据究竟如何进行集成、关联，不但仅要把设备爆发的数据拿来进行剖析治理，还要在剖析历程中关联周边的情况数据、地舆数据等跨界数据。

（文章来源于：OFweek工控网）

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