揭晓工业大数据的技术与应用
发布时间：2021-07-09 19:10:26 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：工业大数据，是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节产生的各类数据及相关技术和应用的总称。工业
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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，生产现场级要求分析时限达到毫秒级，管理与决策应用需要支持交互式或批量数据分析。
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。
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。
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。
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。
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。
由于以上特征，工业大数据作为大数据的一个应用行业，在具有广阔应用前景的同时，对传统的数据管理技术与数据分析技术也提出了很大的挑战。
三、工业大数据架构
工业大数据架构包含3个维度：生命周期与价值流、企业纵向层和IT价值链。
在生命周期与价值流层，按照工业大数据的应用领域，又可分成产品生产阶段开始前的产品研发与设计、产品交付前的生产与供应链管理及产品交付后的运维与服务管理3个领域。
在企业纵向层，按照数据采集方式与应用层级又可分成信息物理系统层、企业管理信息系统层及平台互联系统层。
在IT价值链层，又可分成业务架构、信息系统架构及IT技术架构3个层次，其中信息系统架构又可分为应用架构及信息架构。
1、生命周期与价值流维度
工业大数据架构中的生命周期与价值流维度涵盖了整个产品生命周期的各阶段，即研发与设计、生产、物流、销售、运维与服务5个阶段，其中，生产、物流和销售可进一步归类于生产与供应链领域，则生命周期与价值流维度包含了3个领域：研发与设计、生产与供应链及运维与服务3个领域，各领域的应用场景如图2所示。
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