你真的了解工业大数据吗?

生产数据:该部门主要关注企业生产过程中积累的数据,包括R&D、产品、流程、类别、售后服务等。随着工业互联网平台的发展,这些数据将被企业大量记录,这是工业生产过程中价值增值的体现。形成产业链上下游双向赋能的局面,让上游厂商从下游采购终端需求,通过逆向产品设计、产能交付、产品流通等环节,与采购端精准对话。这也是决定企业之间差异的重点。

态势数据:包括部署设备诊断系统栈、能耗数据等数据。这些数据在工业生产过程中起着制约作用。

工业大数据的三个典型应用偏向

第二个顺序是提高生产线、车间和工厂的运营效率,包括能耗优化、供应链治理、质量治理等。

n数据粒度不断细化。从一个产品到多种产品、系列产品,产品数据不断细化,从单台机床到网络化机床,数据交互的频率大大增强;加工精度从1毫米提高到0.2毫米,采集数据的精度从5分钟统计不断提高到每5秒监测一次。

工业大数据具有“多模式、高吞吐量、相关性强”的特点。工业领域有130多种不同类型的数据,数据模式多样,结构关系庞大。智能制造是由不断获取数据驱动的。从智能制造到工业互联网平台,重点是利用数据和模型优化制造资源的设置效率。

以上三个维度最终导致企业积累的数据量加速增加,构成了工业大数据的聚集。不管企业批准与否,这些数据堆积在工厂的每个角落,并在不断增加。

工业大数据发生的配景

n数据规模不断扩大。随着企业信息化建设的进程,一方面通过CRM系统积累企业的财务和供应商数据,积累客户数据,通过CAD积累研发过程数据,通过摄像头积累生产安静数据。另一方面,收集的外部数据越来越多,包括市场数据、社交网络数据、企业舆情数据等。

n时间维度不断延伸。通过多年的生产计划积累源年的产品数据、工业数据、原材料数据、生产设备数据;

可见,工业大数据不是凭空而来的。传统的工业信息化一直在举行。我们已经有了来自R&D端、制造过程和服务环节的大量数据。工业从数据到大数据更多要思量的是与自动化域数据的叠加这是数据的两化融合。而在工业互联网时代我们还需要纳入更多来自工业链上下游以及跨界的数据。工业信息化进程经历了大量的数据

目前,大数据已经成为业界公认的产业升级的关键技术要素。在“中国制造2025”技术路线图中,工业大数据被规划为重要切入点,未来十年以数据为重点构建的智能系统将成为支撑智能制造和工业互联网的重点力量。

任何数据的收集和使用都是昂贵的,工业数据也不例外。然而,随着信息、电子和数学技术、传感器、物联网等技术的发展,出现了一批智能、高精度、长寿命、高性价比的微型传感器。在移动数据通信的支持下,以物联网为代表的新一代网络技术可以随时随地接收和传输数据。以云计算为代表的新数据处理惩罚基础设施大大降低了工业数据处理惩罚的技术门槛和成本。以管道行业为例,通过管道电子商务的专业垂直平台,整合管道产业链资源。管道企业在人力、仓储、运营管理、渠道拓展等方面大大降低了成本,提高了效率。通过店主平台的数据赋能能力,通过海量实时数据传输,预计企业将在企业规划、市场细分、产品定制等方面发挥至关重要的指导作用。最终用户需求用于反向产品细分、公司治理、营销和推广等。支持企业降低成本、提高效率,从而实现企业数字化治理和销售全过程的可视化控制。

工业企业收集的数据维度不停扩大详细体现如下:

工业大数据的三个典型应用偏差也是实现工业互联网的目的,包括智能设备、服务型制造、跨境集成。

自从工业成为独立于社会生产的一个范畴以来,工业生产的数据收集和使用规模逐渐扩大。从泰勒拿着秒表用铁锹计算工人给锅炉送煤的时间,就是制造治理数据的收集和使用;福特的流水线生产是汽车生产过程的工业数据的收集及其在工厂中的使用;丰田的精益生产模式将数据的收集和使用扩展到工厂和上下游供应链;核电站发电过程的全过程自动化将生产过程数据的自动化水平提高到一个更高的水平。

第三阶是跨越工厂边界,实现产业互联。

第一级是设备级,是提高单台设备的可靠性,识别设备故障,优化设备运行等。

以企业谋划为视角工业数据应用领域分为三类:

大数据支持制造业业务创新最基本的目的是提高质量和效率,在自动化和信息化的基础上实现智能制造系统。在智能制造的基础上,构建平台,构建产业生态和产业链,进行更有效的合作,实现产业互联网的倍增增长。

规划数据:如财务、资产、人员、供应商、渠道等数据,在企业信息化建设过程中陆续积累,反映一个工业企业的规划要素和成果。但原有的碎片化数据还没有在公司治理规划和战略决策中发挥关键作用,而工业互联网平台将所有数据可视化、系统化,通过云计算和大数据分析决策,补贴企业梳理出高质量的有效数据,打造聚焦竞争力。换句话说,这些数据将决定一个企业能走多远,走多远。

数据总是发生在工业生产中。生产机床的转速、能源消耗和食品加工的温湿度、燃煤发电机组和燃煤消费车辆的设备数据、物流车队的位置和速度都是生产过程中的数据。

从当前数据应用程序查看谋划类数据使用率最高生产性数据和情况类数据相比差距比力大。从未来数据量来说生产线数据在工业企业数据中的占比将越来越大情况类数据也将越来越多样化。

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