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威斯尼斯人:工业大数据如何成为智能制造的核心动力

 


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本文摘要:目前,大数据已成为业界普遍认为的工业升级的重要技术要素。

目前,大数据已成为业界普遍认为的工业升级的重要技术要素。在中国生产2025的技术路线图中,工业大数据作为最重要的突破点计划,今后10年以数据为中心构筑的智能系统不会成为支持智能生产和工业互联网的核心动力。众所周知,工业大数据的重要性,但不谋而合,大数据不是目的,而是手段,人工智能也是如此。

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如果意味着工业互联网的概念很热,企业必须盲目接吻工业互联网和工业大数据、人工智能技术,这实质上是一个非常错误的观点。工业从数据到大数据在下一代信息技术频繁出现之前,工业企业已经运行了数百年,必须明确认识到信息技术手段的再加入更像催化剂。

首先,必须具体超过什么样的业务目标,今天已经不存在的生产技术、工业产品、管理方法更好。只是,大数据支持制造业业务变革的最明显目标是提高质量,在自动化和信息化的基础上构建智能生产体系。

在智能生产的基础上,构建平台,构建产业生态,与产业链更有效地合作,构建工业互联网的法律发展。工业大数据的三个典型应用于方向,也是我们构建工业互联网的目标,包括智能设备、服务型生产和跨境融合。第一级是设备级,提高单台设备的可靠性,识别设备故障,优化设备运营等第二级是生产线、工厂、工厂,提高运营效率,还包括能源消耗优化、供应链管理、质量管理等第三级是跨越工厂边界的产业边界,构建产业网络。

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工业大数据不是无缘无故的,传统的工业信息化还在展开,我们已经有很多数据来自研究开发末端、生产过程、服务环节,工业信息化过程还在产生很多数据,工业从数据到大数据,但更好地考虑与自动化域数据的变化在工业互联网时代,我们必须加入产业链上下游和跨境数据。工业大数据如何成为智能生产和工业互联网的核心动力工业大数据有什么特点?我们总结了多模式、高通量、强关联的特性。

我们在工业领域总结了约130种不同类型的数据,数据模式多样,结构关系简单。高通量是指数据持续大幅度产生,收集频率低,通量大。强关联是指工业场景下的数据有很强的机构支持,不同学科之间的数据是机构水平的关联,不是数据字段的关联。工业大数据的分析应用于深度自学、提高自学的方法,并非如此。

我们必须知道研究对象的机理模型和定量领域的科学知识,这在现在的基础上很难进步。我们希望找到输出、输入数据之间的统计数据关系,补充机理和模型不确认、不明确的部分,是工业大数据应用的基础。业务引导,数据推动产业发展智能化生产在大大获取数据的驱动下,从智能化生产到工业互联网平台,核心全是运用数据和模型,优化生产资源配备高效率。工业互联网与智能生产不同,是否突破了数据的跨境和业务的边界。

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目前,太多人过于尊重平台能力,但确实的工业互联网谈论生态,资源优化从叙述、临床到预测、决策不断深入,从单体设备、生产线、产业链到产业生态大幅扩大。我们的生态如何构建业务体系,如何跨越国境,是工业互联网是否顺利的关键。

要求工业互联网发展方向的一定是业务驱动。我们一开始就赞成拿着锤子,在世界上找钉子。现在很多大数据、人工智能公司都没有这个问题。

我们必须了解工业领域,建设可靠的锤子,正好敲有市场需求的钉子,业务驱动和问题驱动是产业发展的本质,不是技术驱动。正确评估业务、数据、数据,确实构建业务落地,要点是人、场景、算法三个要素的合作。


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