工業(yè)大數(shù)據(jù)源自何處?大佬談?wù)剬?duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)

工業(yè)大數(shù)據(jù)將是下述內(nèi)容的主要介紹對(duì)象，通過(guò)這篇文章，小編希望大家可以對(duì)它的相關(guān)情況以及信息有所認(rèn)識(shí)和了解，詳細(xì)內(nèi)容如下。

一、工業(yè)大數(shù)據(jù)

工業(yè)大數(shù)據(jù)是制造業(yè)提升核心能力、整合產(chǎn)業(yè)鏈、實(shí)現(xiàn)要素驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變的有力手段。 工業(yè)大數(shù)據(jù)貫穿整個(gè)工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程，其目的是使工業(yè)系統(tǒng)具有可描述、可診斷、可預(yù)測(cè)等智能化功能。更具體地說(shuō)，工業(yè)大數(shù)據(jù)特指工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域典型的智能制造模式，從客戶需求到銷售、訂單、計(jì)劃、研發(fā)、設(shè)計(jì)、工藝、制造、采購(gòu)、供應(yīng)、庫(kù)存、運(yùn)輸和交付，銷售 服務(wù)、運(yùn)維、報(bào)廢或回收再制造等整個(gè)產(chǎn)品生命周期的各個(gè)環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)和應(yīng)用的總稱。一般來(lái)說(shuō),工業(yè)大數(shù)據(jù)的來(lái)源主要有三類,具體包括如下:

(1)信息管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)。主要來(lái)自傳統(tǒng)企業(yè)信息系統(tǒng),如企業(yè)資源計(jì)劃系統(tǒng)(ERP),供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)(SCM),客戶關(guān)系管理系統(tǒng)(CRM),產(chǎn)品生命周期系統(tǒng)(PLM)等。傳統(tǒng)信息系統(tǒng)在以往企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)中已經(jīng)積累了大量的數(shù)據(jù),例如產(chǎn)品研發(fā)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)、客戶關(guān)系數(shù)據(jù)等,此類數(shù)據(jù)構(gòu)成了企業(yè)的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)資產(chǎn);

(2)機(jī)器設(shè)備數(shù)據(jù)。主要指工業(yè)生產(chǎn)線中的機(jī)器設(shè)備和目標(biāo)產(chǎn)品在物聯(lián)網(wǎng)模式下,通過(guò)傳感器不斷實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)收集到的設(shè)備運(yùn)行參數(shù)和產(chǎn)品生產(chǎn)狀態(tài)數(shù)據(jù)(如設(shè)備溫度、機(jī)器轉(zhuǎn)速、零部件磨損度、投料量、出料量),此類數(shù)據(jù)具有實(shí)時(shí)性、動(dòng)態(tài)性和不確定性,在目前工廠中大量智能設(shè)備應(yīng)用的情況下,此類數(shù)據(jù)增長(zhǎng)速度最快,且對(duì)于設(shè)備健康維護(hù)有重要的作用;

(3)外部數(shù)據(jù)。主要泛指來(lái)源于除企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)中的外部數(shù)據(jù),近90%企業(yè)外部數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)上產(chǎn)生,其中包括了互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)信息、原料市場(chǎng)信息、產(chǎn)品市場(chǎng)信息、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)動(dòng)態(tài)等。

二、工業(yè)大數(shù)據(jù)的幾點(diǎn)認(rèn)識(shí)

通過(guò)上面的介紹，想必大家對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)已經(jīng)具備了初步認(rèn)識(shí)。下面，我們?cè)賮?lái)談?wù)剬?duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)的幾點(diǎn)認(rèn)識(shí)。

1、工業(yè)大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是以數(shù)據(jù)形式呈現(xiàn)的“信息”或者“知識(shí)”，而不是沒(méi)有關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)?！靶畔ⅰ焙汀爸R(shí)”的本質(zhì)接近，差別在于：“知識(shí)”在時(shí)空上的更具有更強(qiáng)的通用性和連續(xù)性。沒(méi)有關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)是垃圾。

2、工業(yè)大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值是知識(shí)的重用。大數(shù)據(jù)帶來(lái)的好處是：獲得知識(shí)的成本低、范圍廣、質(zhì)量高。智能化使得知識(shí)在人機(jī)之間共享、促進(jìn)了知識(shí)價(jià)值體現(xiàn);互聯(lián)網(wǎng)讓知識(shí)的價(jià)值倍增。知識(shí)價(jià)值的提高，會(huì)讓人們值得花更大的力氣去發(fā)現(xiàn)價(jià)值、形成大數(shù)據(jù)工作的良性循環(huán)，讓知識(shí)工作的價(jià)值暴增。

3、知識(shí)來(lái)源。最好的做法是：數(shù)據(jù)就是知識(shí)，如產(chǎn)品設(shè)計(jì)的結(jié)果。其次，是讓數(shù)據(jù)(信息)很容易地提煉出知識(shí)。再次，是盡量讓數(shù)據(jù)包含知識(shí)。最差的做法是：數(shù)據(jù)是垃圾、數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系消失、不包含知識(shí)。由此觀之，從知識(shí)的角度看，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備過(guò)程，可能比分析過(guò)程更加重要。

4、數(shù)據(jù)分析是知識(shí)的獲取過(guò)程。但獲取什么知識(shí)，服從于業(yè)務(wù)需求的。所有需要用到數(shù)據(jù)分析的地方，首要任務(wù)和工作重點(diǎn)，是理清業(yè)務(wù)需求的脈絡(luò)和邏輯，把業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化成一個(gè)便于分析的數(shù)學(xué)問(wèn)題。而不是隨便拿來(lái)一堆數(shù)據(jù)來(lái)亂分析。

5、最初的大數(shù)據(jù)關(guān)注數(shù)據(jù)的二次應(yīng)用。數(shù)據(jù)來(lái)源服從于一次應(yīng)用的需求。但隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，二次應(yīng)用本身變得非常重要。一次應(yīng)用和二次應(yīng)用的界限會(huì)變得模糊。

以上便是小編此次想要和大家共同分享的內(nèi)容，如果你對(duì)本文內(nèi)容感到滿意，不妨持續(xù)關(guān)注我們網(wǎng)站喲。最后，十分感謝大家的閱讀，have a nice day!