工业大数据如何成为智能制造和工业互联网的核
当前，大数据已成为业界公认的工业晋级的关键技术要素。马云在云栖大会上也表达了以前制造业靠电，将来靠数据的观念。在“中国制造2025”的技术道路图中，工业大数据是作为重要打破点来规划的，而在将来的十年，以数据为中心构建的智能化体系会成为支撑智能制造和工业互联网的中心动力。
工业大数据的重要性众所周知，但究其基本，大数据是手腕而不是目的，人工智能也是如此。假如仅仅由于工业互联网的概念很热，企业就要去自觉拥抱工业互联网和工业大数据、人工智能技术，实践上是一个十分错误的观念。
工业从数据到大数据
在新一代信息技术呈现之前，工业企业曾经正常运转了上百年，我们应该明晰地认识到信息技术手腕的参加更像催化剂的作用。首先需求明白需求到达怎样的业务目的，能够使得今天曾经存在的消费工艺、工业产品、管理办法变得更好。
其实大数据支撑制造业的业务革新最基本的目的就是提质增效，在自动化与信息化根底之上，完成智能化的制造体系。在智能制造的根底上，然后才是打造平台，构建产业生态，与产业链停止更有效的协同，完成工业互联网的乘法式开展。
工业大数据的三个典型应用方向，也是我们完成工业互联网的目的，包括智能配备、效劳型制造和跨界交融。第一个层次是设备级的，就是进步单台设备的牢靠性、辨认设备毛病、优化设备运转等;第二个层次更多是针对产线、车间、工厂，进步运作效率，包括能耗优化、供给链管理、质量管理等;第三个层次是跨出了工厂边境的产业跨界，完成产业互联。
工业大数据并不是凭空而来，传统工业信息化不断在停止，我们曾经有大量的数据来自于研发端、消费制造过程、效劳环节，工业信息化过程不断在产生大量的数据，工业从数据到大数据，其实更多要思索的是与自动化域数据的叠加，这是数据的两化交融。而在工业互联网时期，我们还需求归入更多来自产业链上下游以及跨界的数据。
工业大数据如何成为智能制造和工业互联网的中心动力
工业大数据有哪些特性?我们总结为“多模态、高通量、强关联”的特性。我们在工业范畴总结了约有130多种不同类型的数据，数据模态多样，构造关系复杂。高通量是指数据持续不时地产生，采集频率高，通量大。强关联是指工业场景下的数据有十分强的机理支撑，不同窗科之间的数据是在机理层面的关联，而不是数据字段上的关联。
而对工业大数据的剖析应用，也不是将深度学习、强化学习的办法放到这里就能够有结果。我们需求获知研讨对象的机理模型与定量范畴学问，而这在当前根底上行进很艰难。我们希望找出数据在输入、输出之间的统计关系，对机理和模型不肯定、不明晰的局部加以补足，这是工业大数据应用的根底。
业务引领，数据推进产业开展
智能制造在不时取得数据的驱动，从智能制造到工业互联网平台，中心都是应用数据和模型，优化制造资源的配置效率。
工业互联网并不同等于智能制造，区别在于数据的跨界和业务的边境上能否有所打破。当下，太多人过于注重平台才能，而真正的工业互联网讲的是生态，资源优化从描绘、诊断向预测、决策不时深化，从单机设备、消费线、产业链再到产业生态不时拓宽。
我们的生态如何来构建业务体系，如何跨界，才是工业互联网胜利与否的关键。而决议工业互联网开展方向的，一定是业务驱动。我们从一开端就反对拎着一把锤子，满世界找钉子，如今很多大数据、人工智能公司就存在这个问题。
我们需求深化到一个工业范畴，造一把牢靠的锤子，刚好能够去敲有需求的钉子，业务驱动和问题驱动才是产业开展的实质，而不是技术驱动。将业务、数据理分明，评价数据，真正完成业务落地，要点就是三个要素的协同——人、场景、算法。
时间:2019-01-26 12:18 来源: 转发量:次
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