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工業(yè)大數(shù)據(jù)

工業(yè)大數(shù)據(jù)是一個全新的概念,從字面上理解,工業(yè)大數(shù)據(jù)是指在工業(yè)領域信息化應用中所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)。工業(yè)大數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)合的產(chǎn)物,是中國制造2025、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)4.0等國家戰(zhàn)略在企業(yè)的落腳點。

   隨著信息化與工業(yè)化的深度融合,信息技術滲透到了工業(yè)企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié),條形碼、二維碼、工業(yè)傳感器、工業(yè)自動控制系統(tǒng)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等技術在工業(yè)企業(yè)中得到廣泛應用,尤其是互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術在工業(yè)領域的應用,工業(yè)企業(yè)也進入了互聯(lián)網(wǎng)工業(yè)的新的發(fā)展階段,工業(yè)企業(yè)所擁有的數(shù)據(jù)也日益豐富。工業(yè)企業(yè)中生產(chǎn)線處于高速運轉(zhuǎn),由工業(yè)設備所產(chǎn)生、采集和處理的數(shù)據(jù)量遠大于企業(yè)中計算機和人工產(chǎn)生的數(shù)據(jù),從數(shù)據(jù)類型看也多是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),生產(chǎn)線的高速運轉(zhuǎn)則對數(shù)據(jù)的實時性要求也更高。

  工業(yè)大數(shù)據(jù)應用將帶來工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新和變革的新時代。通過互聯(lián)網(wǎng)、移動物聯(lián)網(wǎng)等帶來的低成本感知、高速移動連接、分布式計算和高級分析,信息技術和全球工業(yè)系統(tǒng)正在深入融合,給全球工業(yè)帶來深刻的變革,創(chuàng)新企業(yè)的研發(fā)、生產(chǎn)、運營、營銷和管理方式。這些創(chuàng)新給不同行業(yè)的工業(yè)企業(yè)帶來了更快的速度、更高的效率和更強的洞察力。工業(yè)大數(shù)據(jù)的典型應用包括產(chǎn)品創(chuàng)新、產(chǎn)品故障診斷與預測、工業(yè)生產(chǎn)線物聯(lián)網(wǎng)分析、工業(yè)企業(yè)供應鏈優(yōu)化和產(chǎn)品精準營銷等各個方面。

  背景

  在工業(yè)生產(chǎn)中,無時不刻都在產(chǎn)生數(shù)據(jù)。生產(chǎn)機床的轉(zhuǎn)速、能耗,食品加工的溫濕度,火力發(fā)電機組的燃燒和燃煤消耗,汽車的裝備數(shù)據(jù),物流車隊的位置和速度等,都是在生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)。
  自從工業(yè)從社會生產(chǎn)中獨立成為一個門類以來,工業(yè)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)采集、使用范圍就逐步加大。從泰勒拿著秒表計算工人的用鐵鍬送煤到鍋爐的時間開始,是對制造管理數(shù)據(jù)的采集和使用;福特汽車的流水化生產(chǎn),是對汽車生產(chǎn)過程的工業(yè)數(shù)據(jù)的采集和工廠內(nèi)使用;豐田的精益生產(chǎn)模式,將數(shù)據(jù)的采集和使用擴大到工廠和上下游供應鏈;核電站發(fā)電過程中全程自動化將生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)的自動化水平提高到更高程度。
  任何數(shù)據(jù)的采集和使用都是有成本的,工業(yè)數(shù)據(jù)也不例外。但隨著信息、電子和數(shù)學技術的發(fā)展,傳感器、物聯(lián)網(wǎng)等技術的發(fā)展,一批智能化、高精度、長續(xù)航、高性價比、微型傳感器面世,以物聯(lián)網(wǎng)為代表的新一代網(wǎng)絡技術在移動數(shù)據(jù)通信的支持下,能做到任何時間、任何地點采集、傳送數(shù)據(jù)。以云計算為代表的新型數(shù)據(jù)處理基礎架構(gòu),大幅降低工業(yè)數(shù)據(jù)處理的技術門檻和成本支出。以工業(yè)領域的SCADA系統(tǒng)為例,傳統(tǒng)模式下每個電網(wǎng)、化工企業(yè)都需要建立一套SCADA系統(tǒng),成本在千萬以上,如果采用云架構(gòu)模式,成本將可以降低7成以上。
  社會需求變革是最大拉動力。在商品過剩經(jīng)濟時代,以個性化為代表的消費文化,使得工業(yè)企業(yè)的產(chǎn)出物,要最大限度匹配個性需求。從服裝定制,車輛選配,到T恤的印花和個性化教育。
 
  要響應個性化需求,有兩種方式,以服裝定制為例,就是靠老師傅用尺子量,眼見手摸,憑借經(jīng)驗,確定服裝的裁剪和版型,這種我們可以稱之為模擬方式,效率和質(zhì)量難以保證,耗時長,個性化定制的成本高;還有一種是數(shù)字方式,就是通過制訂一套數(shù)據(jù)采集手段,由前臺的客戶代表測量采集用戶身形數(shù)據(jù),然后將數(shù)據(jù)傳回總部,將結(jié)合生產(chǎn)原材料數(shù)據(jù),將需求分解為一項一項的生產(chǎn)工藝動作,最后也生產(chǎn)出達到定制化要求服裝。
  當然了,工廠也會聘請資深的老師傅,他們的主要工作不是面對一個個客戶的定制化需求,而是去研究更好的生產(chǎn)工藝,對數(shù)據(jù)和工藝分解進行把控。這種模式下,效率和質(zhì)量得到保證,效率隨著生產(chǎn)線的擴容線性提升,有一批專家隊伍不斷研究提升工藝能力,定制化生產(chǎn)的成本將得以顯著攤薄。從發(fā)展趨勢看,后者這種數(shù)字模式的個性化生產(chǎn)將是未來選擇。
  國策方針是重要影響力。完成了工業(yè)自動化過程的德國工業(yè)界,在自動化基礎上,以工業(yè)數(shù)據(jù)為基礎,引入云計算和人工智能技術,提升工業(yè)的智能化水平,以滿足大批量個性化定制的社會生產(chǎn)需求;美國擁有強大的云計算、互聯(lián)網(wǎng)及數(shù)據(jù)處理能力,基于此,提出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略,將單個設備、單條生產(chǎn)線、單個工廠的數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng),通過大數(shù)據(jù)處理后,在診斷、預測、后服務等方面挖掘工業(yè)服務的價值。
  中國相對于德國、美國而言,在工業(yè)自動化、在云計算等領域都處于發(fā)展期,因此提出中國制造2025計劃,通過工業(yè)化和信息化融合發(fā)展的方式,將工業(yè)化和信息化整體規(guī)劃,并制定一系列的重點工程和推進計劃。

  特點

  不管是工業(yè)自動化、還是工業(yè)智能化(工業(yè)4.0)、或者是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念,他們的基礎是工業(yè)數(shù)據(jù)。
  隨著行業(yè)發(fā)展,工業(yè)企業(yè)收集的數(shù)據(jù)維度不斷擴大。主要體現(xiàn)在三個方面:
  一是時間維度不斷延長。經(jīng)過多年的生產(chǎn)經(jīng)營,積累下來歷年的產(chǎn)品數(shù)據(jù)、工業(yè)數(shù)據(jù)、原材料數(shù)據(jù)和生產(chǎn)設備數(shù)據(jù);二是數(shù)據(jù)范圍不斷擴大。隨著企業(yè)信息化建設的過程,一方面積累了企業(yè)的財務、供應商數(shù)據(jù),也通過CRM系統(tǒng)積累了客戶數(shù)據(jù),通過CAD等積累了研發(fā)過程數(shù)據(jù),通過攝像頭積累了生產(chǎn)安全數(shù)據(jù)等,另一方面越來越多的外部數(shù)據(jù)也被收集回來,包括市場數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)、企業(yè)輿情數(shù)據(jù)等;三是數(shù)據(jù)粒度不斷細化。從一款產(chǎn)品到多款、多系列產(chǎn)品使得產(chǎn)品數(shù)據(jù)不斷細化,從單機機床到聯(lián)網(wǎng)機床,使得數(shù)據(jù)交互頻率大大增強;加工精度從1mm提升到0.2mm,從5分鐘每次的統(tǒng)計到每5秒的全程監(jiān)測,都使得采集到的數(shù)據(jù)精細度不斷提升。
 
  以上三個維度最終導致企業(yè)所積累的數(shù)據(jù)量以加速度的方式在增加,構(gòu)成了工業(yè)大數(shù)據(jù)的集合。不管企業(yè)是否承認,這些數(shù)據(jù)都堆砌在工廠的各個角落,而且在不斷增加。
  分類
  從企業(yè)經(jīng)營的視角來看待這些工業(yè)數(shù)據(jù)??梢园凑諗?shù)據(jù)的用途分成三類:
  第一類是經(jīng)營性數(shù)據(jù),比如財務、資產(chǎn)、人事、供應商基礎信息等數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)在企業(yè)信息化建設過程中陸陸續(xù)續(xù)積累起來,表現(xiàn)了一個工業(yè)企業(yè)的經(jīng)營要素和成果。
  第二類是生產(chǎn)性數(shù)據(jù),這部分是圍繞企業(yè)生產(chǎn)過程中積累的數(shù)據(jù),包括原材料、研發(fā)、生產(chǎn)工藝、半成品、成品、售后服務等。隨著數(shù)字機床、自動化生產(chǎn)線、SCADA系統(tǒng)的建設,這些數(shù)據(jù)也被企業(yè)大量記錄下來。這些數(shù)據(jù)是工業(yè)生產(chǎn)過程中價值增值的體現(xiàn),是決定企業(yè)差異性的核心所在。
  第三類是環(huán)境類數(shù)據(jù),包括布置在機床的設備診斷系統(tǒng),庫房、車間的溫濕度數(shù)據(jù),以及能耗數(shù)據(jù),廢水廢氣的排放等數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)對工業(yè)生產(chǎn)過程中起到約束作用。
  從目前的數(shù)據(jù)采用情況看,經(jīng)營類數(shù)據(jù)利用率最高,生產(chǎn)性數(shù)據(jù)和環(huán)境類數(shù)據(jù)相比差距比較大。從未來數(shù)據(jù)量來說,生產(chǎn)線數(shù)據(jù)在工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)中的占比將越來越大,環(huán)境類數(shù)據(jù)也將越來越多樣化。
  一般意義上,大數(shù)據(jù)有具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)種類多、商業(yè)價值高、處理速度高,在此基礎上,工業(yè)大數(shù)據(jù)還有兩大特點。一是準確率高,大數(shù)據(jù)一般的應用場景是預測,在一般性商業(yè)領域,如果預測準確率達到90%已經(jīng)是很高了,如果是99%就是卓越了。但在工業(yè)領域的很多應用場景中,對準確率的要求達到99.9%甚至更高,比如軌道交通自動控制,再比如定制生產(chǎn),如果把甲乙客戶的訂單參數(shù)搞混了,就會造成經(jīng)濟損失。二是實時性強,工業(yè)大數(shù)據(jù)重要的應用場景是實時監(jiān)測、實時預警、實時控制。一旦數(shù)據(jù)的采集、傳輸和應用等全處理流程耗時過長,就難以在生產(chǎn)過程中發(fā)揮價值。

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