換個(gè)角度剖析工業(yè)大數(shù)據(jù)，工業(yè)大數(shù)據(jù)該如何落地?

今天，小編將在這篇文章中為大家?guī)砉I(yè)大數(shù)據(jù)的有關(guān)報(bào)道，通過閱讀這篇文章，大家可以對(duì)它具備清晰的認(rèn)識(shí)，主要內(nèi)容如下。

對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用，并不是將深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法放到這里就可以有結(jié)果。我們需要獲知研究對(duì)象的機(jī)理模型與定量領(lǐng)域知識(shí)，而這在當(dāng)前基礎(chǔ)上前進(jìn)很困難。我們希望找出數(shù)據(jù)在輸入、輸出之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，對(duì)機(jī)理和模型不確定、不清晰的部分加以補(bǔ)足，這是工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)。

智能制造在不斷獲得數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)，從智能制造到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，核心都是利用數(shù)據(jù)和模型，優(yōu)化制造資源的配置效率。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)并不等同于智能制造，區(qū)別在于數(shù)據(jù)的跨界和業(yè)務(wù)的邊界上是否有所突破。當(dāng)下，太多人過于重視平臺(tái)能力，而真正的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)講的是生態(tài)，資源優(yōu)化從描述、診斷向預(yù)測(cè)、決策不斷深入，從單機(jī)設(shè)備、生產(chǎn)線、產(chǎn)業(yè)鏈再到產(chǎn)業(yè)生態(tài)不斷拓寬。

我們的生態(tài)如何來構(gòu)建業(yè)務(wù)體系，如何跨界，才是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成功與否的關(guān)鍵。而決定工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展方向的，一定是業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)。我們從一開始就反對(duì)拎著一把錘子，滿世界找釘子，現(xiàn)在很多大數(shù)據(jù)、人工智能公司就存在這個(gè)問題。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)主要可以應(yīng)用于三大場(chǎng)景。一是對(duì)工業(yè)設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)控。先對(duì)生產(chǎn)設(shè)備、環(huán)境、企業(yè)ERP數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，通過5G專網(wǎng)傳輸至大數(shù)據(jù)平臺(tái)，經(jīng)過清洗轉(zhuǎn)換、分析處理，生成設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài)的監(jiān)控模型，并通過大數(shù)據(jù)的API向WEB端移動(dòng)端提供相關(guān)服務(wù)，為工廠提供設(shè)備狀態(tài)、設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)等實(shí)時(shí)監(jiān)控服務(wù)。

二是設(shè)備故障識(shí)別與預(yù)警的場(chǎng)景。先是采集設(shè)備生產(chǎn)的設(shè)備數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)以及企業(yè)的CRM、ERP等數(shù)據(jù)，通過5G專網(wǎng)傳輸?shù)酱髷?shù)據(jù)平臺(tái)，利用離線或者實(shí)時(shí)計(jì)算的框架，對(duì)設(shè)備的數(shù)據(jù)、ERP數(shù)據(jù)、歷史生成的標(biāo)簽體系的數(shù)據(jù)結(jié)合故障訓(xùn)練模型，提供故障識(shí)別模型以及故障識(shí)別的結(jié)果，并為上層的WEB端、移動(dòng)端提供相關(guān)的故障預(yù)警及故障識(shí)別服務(wù)。

三是智能化的工藝流程優(yōu)化。目前主要采集的是生產(chǎn)工藝的數(shù)據(jù)、環(huán)境的數(shù)據(jù)以及ERP數(shù)據(jù)，通過5G專網(wǎng)上報(bào)到大數(shù)據(jù)平臺(tái)，綜合歷史的工藝數(shù)據(jù)以及當(dāng)前實(shí)時(shí)的工藝數(shù)據(jù)，通過決策樹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的AI算法來生成工藝規(guī)則的模型庫以及工藝對(duì)比分析的結(jié)果，從而反推為當(dāng)前的工藝流程、工藝決策，通過大數(shù)據(jù)API的方式向上層的WEB端、移動(dòng)端提供相關(guān)的服務(wù)。

在國(guó)家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中心對(duì)大數(shù)據(jù)中心整個(gè)體系架構(gòu)包括未來模型的思考方面，相關(guān)人士認(rèn)為整個(gè)體系架構(gòu)的思考分為四層：設(shè)備層、邊緣層、企業(yè)區(qū)域?qū)?、產(chǎn)業(yè)層。

在整體的網(wǎng)絡(luò)安全、網(wǎng)絡(luò)帶寬要求以及網(wǎng)絡(luò)服務(wù)保障上，需要用差異化的網(wǎng)絡(luò)保障來實(shí)現(xiàn)分層數(shù)據(jù)之間的快速安全傳輸，其中在工廠內(nèi)部主要使用工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)內(nèi)部數(shù)據(jù)的交換和傳輸;在企業(yè)領(lǐng)域?qū)?，工廠與企業(yè)的大數(shù)據(jù)中心交換主要使用5G專網(wǎng)來滿足數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳輸;在行業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)中心或者國(guó)家的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中心使用中國(guó)移動(dòng)等運(yùn)營(yíng)商的骨干網(wǎng)絡(luò)，通過專線專用的方式來保證海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)交換和傳輸。

“未來國(guó)家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中心的建設(shè)，我們理解可以基于現(xiàn)有的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)解析體系構(gòu)建相關(guān)的大數(shù)據(jù)中心。” 相關(guān)人士表示，目前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)解析解決了對(duì)工業(yè)領(lǐng)域內(nèi)物生產(chǎn)、流通整個(gè)環(huán)節(jié)上的標(biāo)識(shí)，在未來的大數(shù)據(jù)中心建設(shè)里面可以用基于工業(yè)標(biāo)識(shí)解析體系結(jié)合工廠的內(nèi)部私域數(shù)據(jù)完成我們對(duì)工業(yè)領(lǐng)域內(nèi)生產(chǎn)、制造、流通模型里面物標(biāo)識(shí)和管理。

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