近年來,工業(yè)大數(shù)據(jù)逐漸從概念走向落地階段,數(shù)據(jù)基礎較好的細分工業(yè)領域,已經(jīng)在利用新興的大數(shù)據(jù)等技術創(chuàng)造價值。
工業(yè)大數(shù)據(jù)的來源其中一部分是生產(chǎn)經(jīng)營領域的數(shù)據(jù),另外很大一部分則是生產(chǎn)設備和生產(chǎn)出來的高端產(chǎn)品與裝備在運營過程中產(chǎn)生的機器數(shù)據(jù)。
而真正的大數(shù)據(jù)不是有了數(shù)據(jù),把這些數(shù)據(jù)接入之后存起來就可以了,真正要做的事情是智能分析和智能決策,通過在兩化融合的基礎上構建的智能分析優(yōu)化系統(tǒng)“工業(yè)大腦”進行相應的智能決策。
這些智能分析與決策離不開原有的信息化系統(tǒng)和自動化系統(tǒng)的支撐,更離不開產(chǎn)生這些數(shù)據(jù)的實體設備與裝備?;谶@些數(shù)據(jù)集成實體運行所在環(huán)境數(shù)據(jù),在信息管理系統(tǒng)和自動化系統(tǒng)基礎之上,構建具備智能分析優(yōu)化能的大數(shù)據(jù)系統(tǒng),達成提質(zhì)、增效、降耗和控險的目的。
工業(yè)大數(shù)據(jù)可以分為三類,
一部分是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),比如生產(chǎn)設備、智能產(chǎn)品、復雜裝備24小時不斷產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。
一部分企業(yè)信息化數(shù)據(jù),同時還有很重要的一部分數(shù)據(jù)是外部跨產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)據(jù),包括設備在運行過程中所處的環(huán)境數(shù)據(jù),比如氣象數(shù)據(jù)、地理數(shù)據(jù)、相應的環(huán)境數(shù)據(jù),這三種數(shù)據(jù)合計才能稱之為工業(yè)大數(shù)據(jù)。
工業(yè)大數(shù)據(jù)的特點:多模態(tài)、高通量以及強關聯(lián)多模態(tài)
在工業(yè)系統(tǒng)里數(shù)據(jù)種類、數(shù)據(jù)格式以及數(shù)據(jù)結構非常多,結構關系復雜。一個汽輪機里面會有上萬個零部件,一個復雜裝備的制造企業(yè),它的數(shù)據(jù)種類多達三百余種,所以在工業(yè)領域里會存在數(shù)據(jù)多模態(tài)特征。
高通量即無論是生產(chǎn)設備還是智能裝備有可能是24小時不間斷產(chǎn)生數(shù)據(jù)的,我們以分、秒的頻率采集數(shù)據(jù),在很多應用場合甚至是毫秒級的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量非常大,海量的設備與測點,數(shù)據(jù)采集頻度高、數(shù)據(jù)吞吐總量大、數(shù)據(jù)的實時性要求高,呈現(xiàn)出工業(yè)大數(shù)據(jù)的“高通量”特征。
強關聯(lián)真正做一個產(chǎn)品設計的時候,它涉及到學科與專業(yè)是非常多的,比如設計復雜裝備的時候,不僅僅是涉及到結構分析,流體力學、聲學、動力學、電磁輻射等等各個學科的數(shù)據(jù)都要進行關聯(lián)。數(shù)據(jù)之間的“強關聯(lián)”反映的就是工業(yè)的系統(tǒng)性及其復雜的動態(tài)關系。
基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的特點,工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析與消費互聯(lián)網(wǎng)領域里的數(shù)據(jù)分析是有相當大的差別的。
消費互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的分析對象更多的是以互聯(lián)網(wǎng)為支撐的交互,工業(yè)大數(shù)據(jù)實際上是以物理實體和物理實體所處的環(huán)境為分析對象,物理實體就是我們的生產(chǎn)設備以及生產(chǎn)出來的智能裝備及復雜裝備。在商業(yè)數(shù)據(jù)里面關注數(shù)據(jù)的相關性關系,但是在工業(yè)領域里面一定要強調(diào)數(shù)據(jù)因果性,以及模型的可靠性,一定要提升分析結果的準確率才能把分析結果反饋到真正的工業(yè)控制過程中。
工業(yè)大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)企業(yè)應用工業(yè)大數(shù)據(jù)面臨的技術挑戰(zhàn)。
企業(yè)普遍面臨數(shù)據(jù)基礎薄弱的境況,企業(yè)收集的數(shù)據(jù)不夠,甚至沒有數(shù)據(jù)。企業(yè)真的要在數(shù)據(jù)轉型有戰(zhàn)略上的調(diào)整,它才會有較大的投入,如果它沒有這種戰(zhàn)略規(guī)劃的時候,很難負擔得起專業(yè)數(shù)據(jù)人才的成本。市場上也缺乏工業(yè)大數(shù)據(jù)所需的復合型人才。另外每個工業(yè)領域里都有獨特的知識領域和機理形成的行業(yè)門檻,沒有一個普適性的解決方案可以在工業(yè)領域里通用。行業(yè)解決方案,只會對某一個行業(yè)才能發(fā)揮相應的價值。
企業(yè)應用工業(yè)大數(shù)據(jù)面臨的管理挑戰(zhàn)。很多合作伙伴或者客戶初期并不知道數(shù)據(jù)和業(yè)務問題之間怎么關聯(lián),怎么和業(yè)務結合都不清楚,不知道數(shù)據(jù)到底能不能解決業(yè)務問題。有的企業(yè)有應用工業(yè)大數(shù)據(jù)的愿景,但是業(yè)務與工業(yè)大數(shù)據(jù)的實施路徑都沒有統(tǒng)一。工業(yè)大數(shù)據(jù)的挖掘就是把工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與跨產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)以及企業(yè)信息化數(shù)據(jù)相結合,把分散在企業(yè)各個角落里的數(shù)據(jù)進行整合,挖掘這些數(shù)據(jù)融合所能產(chǎn)生的價值。
大數(shù)據(jù)不僅僅是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集與存儲,包括數(shù)據(jù)的管理、分析與反饋,需要在數(shù)據(jù)生命周期內(nèi)構建一個閉環(huán)系統(tǒng),構建這個閉環(huán)需要一個過程,不可能一蹴而就。同時,大數(shù)據(jù)的應用會涉及到企業(yè)內(nèi)部管理流程和經(jīng)營理念的變革,工業(yè)大數(shù)據(jù)是把工業(yè)領域內(nèi)三類數(shù)據(jù)進行融合應用,真正發(fā)揮大數(shù)據(jù)的價值的場景不僅是智能制造,同時也包括產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)里業(yè)務模式創(chuàng)新,所以相應的經(jīng)營理念和管理機制都要發(fā)生變革。這是企業(yè)在管理方面面臨的最大的挑戰(zhàn)。所以有時候大家會看到,工業(yè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)應用甚至都不僅是一個企業(yè)的CIO所能牽引的,這需要整個企業(yè)在戰(zhàn)略層面去推動,要有明確的數(shù)據(jù)驅動的業(yè)務戰(zhàn)略規(guī)劃。
工業(yè)大數(shù)據(jù)的業(yè)務落地通常來講,在與企業(yè)規(guī)劃工業(yè)大數(shù)據(jù)業(yè)務落地可以從兩個維度與企業(yè)一同進行思考。
一方面是從業(yè)務驅動角度來看,要思考企業(yè)的整體業(yè)務目標是什么,為了實現(xiàn)這個業(yè)務目標要做什么樣的轉型以及哪方面的能力提升,具體的業(yè)務提升和轉型方向是什么;為了實現(xiàn)業(yè)務目標,理想的業(yè)務流程是什么,如何讓這個流程跟數(shù)據(jù)流進行相應的結合和映射。這是一個由上而下的思考過程,是企業(yè)的高層管理者、戰(zhàn)略管理者進行思考并牽引,通過中間管理層完善與豐富,最后落地實施的過程。很多時候大數(shù)據(jù)應用確實可以解決業(yè)務問題,但也可能解決不了所有的業(yè)務問題。大數(shù)據(jù)應用真正幫助企業(yè)的不僅僅是在于具體業(yè)務問題的解決層面,它是要讓企業(yè)構建對數(shù)據(jù)駕馭的能力,當企業(yè)具備了這種能力后,才能夠真正讓企業(yè)在內(nèi)部的生產(chǎn)管理、對外的經(jīng)營模式上產(chǎn)生變化,真正形成持續(xù)的創(chuàng)新與應用的能力。
如何利用數(shù)據(jù)進行驅動。
第一是去看現(xiàn)在手里有什么樣的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)從哪兒來,如果沒有這些數(shù)據(jù)要怎么收集,以及這些數(shù)據(jù)的特點到底是什么,是時序數(shù)據(jù)、時空數(shù)據(jù)、智能產(chǎn)品產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、生產(chǎn)設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量到底有多大;
第二是對這些數(shù)據(jù)有了了解以后,這些數(shù)據(jù)怎么保存、管理、使用,另一個比較重要的則是數(shù)據(jù)質(zhì)量怎么保證。第三是用什么樣的系統(tǒng)、什么樣的工具保證數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)處理?同時這些數(shù)據(jù)到底如何進行集成、關聯(lián),不僅僅要把設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)拿來進行分析管理,還要在分析過程中關聯(lián)周邊的環(huán)境數(shù)據(jù)、地理數(shù)據(jù)等跨界數(shù)據(jù)。
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