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现在全球工业体系都在向着智能化方向发展,尤其是工业4.0的概念提出后,工业大数据的价值被更加重视,今天就和大家说说什么是工业大数据,并介绍它的主要特点和应用领域。

什么是工业大数据

工业大数据(Industrial big data)是指由工业设备高速产生的大量数据,对应不同时间下的设备状态,是物联网中的讯息。此一词语在2012年随着工业4.0的概念而出现,也和信息技术行销流行的大数据有关,工业大数据也意味着工业设备产生的大量数据有其潜在的商业价值。工业大数据会配合工业互联网的技术,利用原始资料来支援管理上的决策,例如降低维护成本以及提升对客户的服务。

工业大数据的主要特点

工业大数据的主要特点

1、数据容量大 (Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息;工业数据体量比较大,大量机器设备的高频数据和互联网数据持续涌入,大型工业企业的数据集将达到PB级甚至EB级别。

2、多样 (Variety):指数据类型的多样性和来源广泛;工业数据分布广泛,分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等各个环节;并且结构复杂,既有结构化和半结构化的传感数据,也有非结构化数据。

3、快速 (Velocity):指获得和处理数据的速度。工业数据处理速度需求多样,生产现场级要求时限时间分析达到毫秒级,管理与决策应用需要支持交互式或批量数据分析。

4、价值密度低 (Value):工业大数据更强调用户价值驱动和数据本身的可用性,包括:提升创新能力和生产经营效率,及促进个性化定制、服务化转型等智能制造新模式变革。

5、时序性 (Sequence):工业大数据具有较强的时序性,如订单、设备状态数据等。

6、强关联性 (Strong-Relevance):一方面,产品生命周期同一阶段的数据具有强关联性,如产品零部件组成、工况、设备状态、维修情况、零部件补充采购等;另一方面,产品生命周期的研发设计、生产、服务等不同环节的数据之间需要进行关联。

7、准确性 (Accuracy):主要指数据的真实性、完整性和可靠性,更加关注数据质量,以及处理、分析技术和方法的可靠性。对数据分析的置信度要求较高,仅依靠统计相关性分析不足以支撑故障诊断、预测预警等工业应用,需要将物理模型与数据模型结合,挖掘因果关系。

8、闭环性 (Closed-loop):包括产品全生命周期横向过程中数据链条的封闭和关联,以及智能制造纵向数据采集和处理过程中,需要支撑状态感知、分析、反馈、控制等闭环场景下的动态持续调整和优化。

工业大数据的应用领域

工业大数据的主要特点

1、基于公共云平台的信息共享

公共云平台大都是由政府机构推动并由国营大型企业、信息通信企业或事业单位运行的面向中小型企业的信息服务平台,各地各部门也都积极的开展不同行业的大数据共同云平台的建设。

2、面向市场的融合创新智能研发设计

客户与工业企业之间的交易和交易行为将产生大量数据,挖掘和分析这些客户动态数据,可以非常直接地对接到消费者,依据对消费者的行为和消费数据分析,定位相应的产品设计和研发,从而帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中,为产品创新作出贡献。

3、基于健康管理的智能服务

随着大数据在工业领域的推广应用,产品全生命周期所产生的数据都将得到充分的利用,基于服务大数据及产品运维平台,一些企业已经从单纯的产品模式转型为“产品 服务”的混合模式,转型的关键是通过智能的、可联网的实物产品生成数据,并据此提供数字化服务。

4、动态优化驱动的智能生产

现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器,来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据,利用这些数据可以实现很多形式的分析,包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。这些数据可以被用来改建企业生产和工艺流程。如果改数据需要使用到PDF文件的话,编辑pdf免费哪里有呢?小编推荐使用福昕pdf编辑器中文版免费,快来试试吧!


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