工业大数据与工业互联网的结合应用

工业大数据工业互联网的关键要素。工业互联网是工业大数据的价值载体。它们相辅相成,相互影响,密切相关。这是两个问题不可分割的方面。工业大数据的发展,包括工业大数据的理论、技术、产品和安全条件,对促进工业互联网的蓬勃发展具有重要的价值和意义。

工业大数据与工业互联网

工业大数据与工业互联网的关系。

工业互联网网络是基础,平台是核心,安全是保障,数据是关键。首先,工业互联网是工业大数据的重要来源。工业互联网连接的各种设备、工业产品、产业链、企业等。都是工业大数据的供应主体。其次,从工业大数据中提取的各种隐性知识和经验对工业互联网提高决策质量、发现因果关系、优化分析效率和准确性起着决定性的作用。从功能关系的角度来看,工业互联网是一种新的基础设施,工业大数据是一种新的生产资源。工业互联网的元素通过数据实现关联和相互作用,工业大数据通过工业互联网实现流通、计算和价值生成。从生产活动的角度来看,工业大数据已经成为工业生产的资源要素,工业互联网是工业大数据的主要承载和对象的关系,静态和动态的辩证统一。因此,发展工业大数据,对于工业互联网的深化运用、实质落地和价值体现,发挥着决定性作用。

工业大数据的内涵和特点。

工业生产经历了从数据到大数据的过程。第一类数据是传统的工业数据,主要来自工业信息数据,通常由信息技术领域生成、使用和管理,如企业资源规划和客户关系管理系统。信息系统主要依靠关系数据库存储数据。还有一些数据,主要是开发相关数据,通常由PDM或PRM管理。由于技术成熟,标准信息系统作为载体,这种数据可以很好地访问和使用。第二类数据是机器设备的数据,也是自动数据。这种由传感器生成的数据以前存储在实时数据库中。然而,根据当时的系统划分,实时数据库不是信息技术系统的一部分,而是信息技术系统的一部分。由于机器数据具有高频率、高通量的特点,每秒几百万甚至几千万点的生成规模,使得信息技术领域的关系数据库无法满足其跨界数据库的要求,如下游。

在这种情况下,工业界只需将实际取样到的秒级、毫秒级机器数据进行降频处理,就可以将其转化为当时技术手段可以处理的小数据,然后输入相应的数据库或数据仓库产品进行分析。所以,工业大数据的概念,是相对于传统工业数据的内涵而延伸和发展出来的,是对当前状态相对于历史状态的相对差异的描述和反映。当前,随着各种技术手段和工具的全面发展,工业大数据可以从幕后走向舞台,从样本回归整体,在工业互联网的语境中发挥其直接价值和作用。

工业大数据与工业互联网1

与以往的大数据范式和形式相比,工业大数据具有鲜明的工业特征。

第一,工业大数据具有多模式的特征。工业大数据形态多样,特别是非结构化数据。这是由工业生产社会化属性决定的,由于生产环节复杂、产业链跨度长、上下游发展程度不均衡、各参与者任务属性特征差异大等因素,数据的多样组织、表现、定义和表现共同构成多模式特性。

第二,工业大数据具有高通量的特点。工业大数据量大,实效性要求高,这是区别于以往工业大数据的重要特征。以风力发电为例,按照50Hz的采用速度计算,普通风生的测点数据可以达到每个500个测点的规模,连续24小时产生,要求系统具有很强的吞吐性和响应性。

第三,工业大数据具有很强的相关性。这个特点尤为重要。工业现场的数据在语义层面上具有复杂的显性和隐性。不同的物理变量之间的关系不仅包括工业机理和统计分析,而且不能孤立、局部和片面地看待,否则不能满足工业对严格性、可靠性和安全性的要求。

工业大数据的典型应用方向。

总的来说,工业大数据的应用分为三个层次:第一类,用于设备级管理。工业作为社会化的大规模生产活动,设备是其主要生产数据之一,其重要性非常突出。工业大数据对设备健康管理的意义不仅在于设备的现状,还在于设备故障后可能出现的连锁反应和后果,最终需要回归到设备健康问题的相关性甚至因果关系。这是工业知识的范畴,也是工业界长期困扰但受到技术手段和工具发展水平的限制,没有很好解决的问题。第二类,用于生产线和工厂级智能制造。在这种应用中,研究对象从独立设备转变为生产线和工厂,抽象水平更高,看工业粒度的水平更宏观。第三类,用于工业互联产业链优化场景。通过工业互联网,制造业本身的内涵和边界发生了巨大的变化,其中服务性延伸是重要的方向。

第一,工业大数据分析是挖掘因果关系知识的有效途径。在工业生产过程中,必须保证可量化、可推导、可验证,其本质在于挖掘各种因果关系。但是,由于认识能力和水平的限制,人类在探索工业活动时,只能停留在对相关关系的理解和处理上。在工业大数据分析的基础上,准确定位、判断、确认传统积累的大量历史数据中的因果关系带来了新的希望,也是未来实现机理突破的重要方向。

其次,工业大数据分析是解决不确定性的重要手段。不确定性是工业生产过程中面临的主要矛盾之一。导致不确定性的因素很多,人、机器、材料、法律、环境等所有因素都可能导致。过去,工业生产依赖于经验。因此,随着工业大数据分析技术的快速发展,未来有望从众多线索(数百个参数变量在工业中普遍存在)中发现规律,从长期不确定性中实现确定目标。

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