如何利用工业大数据实现智能分析和智能决策
发布时间：2022-12-21 10:54:19 所属栏目：大数据 来源：
导读： 近年来，工业大数据逐渐从概念走向落地阶段，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造价值。
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
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
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近年来，工业大数据逐渐从概念走向落地阶段，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造价值。 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过程中产生的机器数据。 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分析和智能决策，通过在两化融合的基础上构建的智能分析优化系统“工业大脑”进行相应的智能决策。 这些智能分析与决策离不开原有的信息化系统和自动化系统的支撑，更离不开产生这些数据的实体设备与装备。基于这些数据集成实体运行所在环境数据大数据智能分析，在信息管理系统和自动化系统基础之上，构建具备智能分析优化能的大数据系统，达成提质、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，比如生产设备、智能产品、复杂装备24小时不断产生的数据。一部分企业信息化数据，同时还有很重要的一部分数据是外部跨产业链的数据，包括设备在运行过程中所处的环境数据，比如气象数据、地理数据、相应的环境数据，这三种数据合计才能称之为工业大数据。 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、数据格式以及数据结构非常多，结构关系复杂。一个汽轮机里面会有上万个零部件，一个复杂装备的制造企业，它的数据种类多达三百余种，所以在工业领域里会存在数据多模态特征。 高通量 即无论是生产设备还是智能装备有可能是24小时不间断产生数据的，我们以分、秒的频率采集数据，在很多应用场合甚至是毫秒级的数据。这些数据的数据量非常大，海量的设备与测点，数据采集频度高、数据吞吐总量大、数据的实时性要求高，呈现出工业大数据的“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非常多的，比如设计复杂装备的时候，不仅仅是涉及到结构分析，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”反映的就是工业的系统性及其复杂的动态关系。 基于工业大数据的特点，工业大数据的数据分析与消费互联网领域里的数据分析是有相当大的差别的。消费互联网大数据的分析对象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环境为分析对象，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复杂装备。在商业数据里面关注数据的相关性关系，但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，一定要提升分析结果的准确率才能把分析结果反馈到真正的工业控制过程中。 （编辑：草根网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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