工業(yè)大數(shù)據(jù)有何戰(zhàn)略價值?工業(yè)大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)是什么?
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以下內(nèi)容中,小編將對工業(yè)大數(shù)據(jù)的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行著重介紹和闡述,希望本文能幫您增進(jìn)對工業(yè)大數(shù)據(jù)的了解,和小編一起來看看吧。
一、工業(yè)大數(shù)據(jù)
工業(yè)大數(shù)據(jù)(Industrial big data)是指工業(yè)設(shè)備高速生成的大量數(shù)據(jù),對應(yīng)于設(shè)備在不同時間的狀態(tài),工業(yè)大數(shù)據(jù)則指的是物聯(lián)網(wǎng)中的信息。該術(shù)語于2012年以工業(yè)4.0的概念出現(xiàn),也與信息技術(shù)營銷中流行的大數(shù)據(jù)有關(guān)。工業(yè)大數(shù)據(jù)還意味著工業(yè)設(shè)備生成的大量數(shù)據(jù)具有潛在的商業(yè)價值。工業(yè)大數(shù)據(jù)將與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)合作,并使用原始數(shù)據(jù)來支持管理決策,例如降低維護(hù)成本和改善客戶服務(wù)。
可以說,工業(yè)大數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)與智能制造的交集。多種因素促使大數(shù)據(jù)進(jìn)入工業(yè)領(lǐng)域:設(shè)備自動化和企業(yè)數(shù)字化階段已經(jīng)積累了大量數(shù)據(jù),迫切需要挖掘其價值。傳感器和通信技術(shù)的發(fā)展降低了數(shù)據(jù)采集的成本;云計算,GPU和其他技術(shù)逐漸能夠滿足行業(yè)對實時數(shù)據(jù)處理的計算要求;制造活動的復(fù)雜性使得人們的經(jīng)驗判斷具有一定的局限性。因此,2012年,通用電氣公司(GE)在美國正式提出了工業(yè)大數(shù)據(jù)的概念。它的Predix平臺連接“人員,機(jī)器,材料,方法,環(huán)境和度量”的信息,從而使重要的行業(yè)從被動的行業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)檫\營模式已轉(zhuǎn)變?yōu)轭A(yù)測模式。西門子開發(fā)了各種組件,以“物聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)分析+管理和控制決策”的形式形成了Mindsphere工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺。在國內(nèi),已經(jīng)對工業(yè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行了一些探索。中航工業(yè)集成了云平臺,數(shù)據(jù)挖掘和其他技術(shù),為健康狀態(tài)管理以及特殊過程設(shè)備的故障預(yù)測和預(yù)警定制解決方案;昆侖數(shù)據(jù)構(gòu)建了KMX機(jī)器大數(shù)據(jù)管理分析平臺,支持中石油,金風(fēng)科技,陜鼓動力等企業(yè)的智能生產(chǎn)流程。
二、工業(yè)大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略價值
大數(shù)據(jù)是制造業(yè)提高核心能力,整合產(chǎn)業(yè)鏈,實現(xiàn)從要素驅(qū)動向創(chuàng)新驅(qū)動轉(zhuǎn)變的有力手段。對于制造公司而言,大數(shù)據(jù)不僅可以用來提高公司的運營效率,而且更重要的是,如何使用新一代信息技術(shù)提供的功能(例如大數(shù)據(jù))來改變業(yè)務(wù)流程和業(yè)務(wù)模型。 從企業(yè)戰(zhàn)略管理的角度可以看出,大數(shù)據(jù)與相關(guān)技術(shù)和企業(yè)戰(zhàn)略之間的三個主要關(guān)系如下:
· 大數(shù)據(jù)和戰(zhàn)略核心能力:大數(shù)據(jù)可用于提高企業(yè)的運營效率。
·大數(shù)據(jù)和價值鏈:大數(shù)據(jù)和相關(guān)技術(shù)可以幫助公司簡化其運營并加快產(chǎn)品制造過程中的信息流。
·大數(shù)據(jù)和制造模型:大數(shù)據(jù)可用于幫助更改制造模型并形成新的業(yè)務(wù)模型。其中,典型的智能制造模式包括自動化生產(chǎn),個性化制造,網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)和面向服務(wù)的轉(zhuǎn)換。
三、工業(yè)大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)之?dāng)?shù)據(jù)動態(tài)感知與采集
工業(yè)大數(shù)據(jù)價值挖掘采用的兩個主要關(guān)鍵技術(shù),一是數(shù)據(jù)動態(tài)感知,二是采集技術(shù),包括數(shù)據(jù)采集和訪問治理。數(shù)據(jù)獲取方面是從多個數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù),具體來說:
(1) 基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)采集技術(shù)。 在數(shù)控機(jī)床,工業(yè)機(jī)器人,PLC等數(shù)控設(shè)備中添加傳感器,設(shè)置接口或添加智能采集硬件,在車間或工廠中建立傳感器網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)對運行條件,環(huán)境參數(shù)及其他設(shè)備及產(chǎn)品運行數(shù)據(jù)的采集通過OPC組態(tài)。
(2) 基于自動識別和感知的數(shù)據(jù)收集技術(shù)。 通過光,電磁,溫度和其他能量傳遞原理,使用條形碼技術(shù),RFID技術(shù),光信號,生物特征和嵌入式技術(shù)自動識別和感知信息載體,然后獲得所需的數(shù)據(jù)。
(3) 基于數(shù)字集成的數(shù)據(jù)采集技術(shù)。 使用Web Service,數(shù)據(jù)ETL和可擴(kuò)展標(biāo)記語言XML和技術(shù)等數(shù)字集成工具來集成CAPP,MES,ERP,PDM等企業(yè)信息系統(tǒng),以實現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計數(shù)據(jù),生產(chǎn)計劃信息和制造資源 在現(xiàn)有系統(tǒng)中積累和收集和采集物流供應(yīng)等數(shù)據(jù)。
最后,小編誠心感謝大家的閱讀。你們的每一次閱讀,對小編來說都是莫大的鼓勵和鼓舞。最后的最后,祝大家有個精彩的一天。