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工业数据如何从“数”到“质”的深层飞跃,工业大数据建设至关重要

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大数据领域代表性的研究者维克托•迈尔•舍恩伯格和库克耶在《大数据时代:生活、工作、思维的大变革》一书中指出,大数据不仅是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉,大数据还是改变市场、组织机构以及政府与公民关系的方法。

大数据

其具有海量的数据规模(volume)、快速的数据流转(velocity)、多样的数据类型(variety)巨大的数据价值(value)的“4V”特点。

要形成对“质”的认识和转变,就需要由量的分析实现上升到分析模型的高度,为企业在生产和管理的飞跃打下底层基础。

工业大数据——全景再造企业生产底层架构

所谓工业大数据就是指:在工业领域相关信息化应用中所产生的为决策问题服务的大数据集、大数据技术和大数据应用的总称。

工业大数据来源于产品全生命周期的各个环节,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、报废或回收再制造都会产生数据。

慧都工业大数据分析平台就是使用产品全生命周期产生的数据,采用从数据采集、数据准备、数据建模、可视化分析的端到端解决方案 ,为工业企业实现智能营销、生产排程、能耗优化、质量优化、生产制造BI和智能设备运维等业务解决方案。

产品全生命周期

产品全生命周期

此外,来源于外界的各类宏观政策、市场需求、供应链上下游数据则从另一维度上为工业大数据续航,为企业平稳运行提供屏障。

工业大数据可运用于智能装备、服务性制造与跨行业融合,其基本逻辑是从“流程驱动”到“数据驱动”。

以传统企业的生产流程为例,走完“需求管理—物料平衡—生产计划—订单管理—接收工单—生产控制—数据采集—生产监控—设备状态监控——接收生产报工数据”这一完整的生产管理流程时,需对每一个环节进行“梳理”:

  • 首先需采用PLC、PDA、工控机等设备进行物联网采集;

  • 其次再利用数据服务器作数据分析;

  • 最后通过Storm、Spark等算法进行分析和可视化处理,为监管者提供参考和反馈。

在流程外环,通常还配有一个统一的大数据存储平台(Elasticsearch)来集中存储、处理和运算这些宝贵资料,其中数Cloudera最为有名。

行业巨擘——抓紧大数据红利为自身加码

党的十九大报告指出:要加快发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合,为后者进行一场“供给侧改革”,优化产能效益。而基于大数据与人工智能的产品升级是全球制造业发展的必由之路。

通用电气(GE)早在2013年就推出了全球首个工业互联网平台产品Predix,吸引2.4万名开发者参与到平台的开发之中。

以打通工业流程各环节数据、建立统一数据体系为目标的Predix,一开始便在全球建立了4个云计算中心,每天监测分析来自全球1000万个传感器中数据。

在2019 EmTechChina全球新兴科技峰会上,GE全球副总裁Colin Parris表示:已为GE Digital独立部门投入12亿美元的初始资金,这将确保业务更加集中,并以现有工业客户群为基础,为资产密集型行业提供软件服务。

4月初,西门子高调宣布:其基于云的开放式物联网操作系统——MindSphere将牵手阿里云,正式进入中国。

工业大数据

该系统利用一系列连接技术,数据分析和可视化技术,提高企业对工厂和生产绩效的洞察力,企业能够借此加速数字化转型进程。

正如慧都工业大数据解决方案就是为实现企业数字化变革,提供从数据采集、数据准备、数据建模、可视化分析的端到端解决方案 。这预示着机遇之门的开启,而中国也将与各国一同以互利互赢的方式迈向美好的数字化未来。

总结

作为工业4.0和中国制造2025的核心,工业大数据是驱动业务创新,提升产品质量、降低研制成本、加快上市周期的不二之选。而盘活存量数据、用好增量数据也是企业在推动自身转型升级问题上的“题中之义”。

欢迎拨打慧都热线023-68661681或咨询慧都在线客服,我们有专业的大数据团队,为您提供免费大数据相关业务咨询!