亚博app手机版_读懂工业大数据 这篇文章不得不看

本文摘要:工业大数据是互联网、大数据和工业产业融合的产物,是中国生产2025、工业互联网、工业4.0等国家战略企业的落脚点。

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工业大数据是互联网、大数据和工业产业融合的产物,是中国生产2025、工业互联网、工业4.0等国家战略企业的落脚点。对企业来说,理解工业大数据生成的背景,概括工业企业大数据的分类和特征,从数据流展开工业价值构建的角度来看,建立工业价值流程具有非常现实的意义。

文章的最后,笔者分享了一些工业领域数据驱动价值构建的案例,以期发挥抛球的作用。1 .工业大数据生成的背景在工业生产中总是生成数据。生产机床的扭矩、能耗、食品加工的温湿度、火力发电机组的自燃和煤炭消耗、汽车装备数据、物流团队的方位和速度等都是生产中的数据。

自从工业在社会生产中独立国家成为一个门类以来,工业生产的数据收集、使用范围逐渐增大。从泰勒拿着秒表用工人的铲子把煤送到锅炉的时间开始,生产管理数据的收集和使用。福特汽车的流水化生产是汽车生产过程的工业数据收集和在工厂内使用。

丰田的精益生产模式将数据的收集和使用扩大到工厂和上下游的供应链。整个核电过程的自动化将生产过程数据的自动化水平提高到更高的水平。

任何数据的收集和使用都需要成本,工业数据也不应该受到关注。但是,随着信息、电子和数学技术的发展,传感器、物联网等技术的发展,智能化、高精度、广航续、高性价比、微传感器被发表,以物联网为代表的下一代网络技术是移动日以云计算为代表的新的数据处理基础架构大大降低了工业数据处理的技术门槛和成本。以工业领域的SCADA系统为例,传统模式下每个电网、化工企业必须制作一套SCADA系统,成本在千万以上,如果使用云架构模式,成本可以减少7成以上。

社会市场需求的变化仅次于牵引力。在商品短缺经济时代,以个性化为代表的消费文化使得工业企业的生产量物必须最大限度地给予个性市场的需要。到服装定制、车辆装备、t恤打印和个性化教育。呼吁个性化市场需求有两种方式:以服装定制为例,熟练的工匠使用尺子,用手触摸,根据经验确认服装裁剪和版型。

这样的我们可以称之为模拟方式。无法确保效率和质量。需要时间,个性化定制的另一个是数字方式,通过制定数据收集手段,前台的顾客代表测量收集用户的身体数据,向总部发送数据,融合生产原材料数据,将市场需求分解为一个生产技术动作, 当然,工厂也不会采用资深的老师傅。

他们的主要工作不是面对顾客定制市场的需要而是研究更好的生产技术,分解和展开数据和技术。在这种模式下,确保了效率和质量,效率随着一组生产线的线性度的提高,一些专家小组要求大幅研究技术能力的提高,定制生产的成本以明显降低。

从发展趋势来看,后者这样的数字模式个性化生产是未来的自由选择。国策方针是最重要的影响力。完成了工业自动化过程的德国工业界,在自动化的基础上,以工业数据为基础,引进云计算和人工智能技术,提高工业智能化水平,满足大量个性化定制的社会生产市场的需要。

美国在享受强大的云计算、互联网、数据处理能力的基础上,明确提出工业互联网战略,将单一设备、单一生产线、单一工厂的数据网络化,大数据处理后,临床、预测中国对德国、美国在工业自动化、云计算等领域处于发展期,因此明确提出中国的生产2025计划,通过工业化和信息化融合发展的方式,规划工业化和信息化整体,制定一系列重点工程和前进计划2 .工业大数据的特征和分类无论是工业自动化,还是工业智能化(工业4.0 ),还是工业互联网概念,他们的基础都是工业数据。随着行业的发展,工业企业收集的数据维度正在扩大。主要反映在三个方面:一是时间维度大幅缩短。

经过多年的生产经营,积累多年的产品数据、工业数据、原材料数据和生产设备数据。二是数据范围不断扩大。

随着企业信息化建设的过程,企业的财务、供应商数据被积累,通过CRM系统积累顾客数据,通过CAD等积累研究开发过程数据,通过照相机积累生产安全性数据等,另一方面也收集更多的外部数据三是数据粒度大幅度细分。从一个产品到多个、多个系列产品大幅细分产品数据,从单机机床到网络机床,大幅强化数据的相互作用频率。

加工精度从1mm提高到0.2mm,从每5分钟的统计资料到每5秒的全过程监视,大幅提高了收集的数据的精细度。这三个维度最终导致企业积累的数据量加速减少,包括工业大数据的子集。不管企业是否否定,这些数据在工厂的每个角落都是六角形,大幅减少。

从企业经营的角度来看,这些工业数据。根据数据的用途可以分为三类。第一类是经营性数据,如财务、资产、人事、供应商基础信息等数据,这些数据在企业信息化建设过程中不断积累,显示了工业企业的经营要素和成果。

第二类是生产力数据,这部分是企业生产过程中积累的数据,包括原材料、研发、生产技术、半成品、成品、售后服务等。随着数字机床、自动化生产线和SCADA系统的建设,这些数据也被企业大量记录。这些数据是工业生产过程中价值电子货币的反映,是要求企业差异的核心场所。第三类是环境类数据,也包括机床上配置的设备诊断系统、仓库、工厂的温湿度数据、能耗数据、废水废气废气等数据。

这些数据在工业生产过程中受到制约。从现在的数据使用状况来看,经营类数据的利用率最低,生产性数据和环境类数据的差别很大。在将来的数据量中,生产线数据在工业企业数据中的占有率更大,环境类数据也更多样化。一般来说,大数据除了数据量大、数据种类多、商业价值低、处理速度低外,工业大数据还具有两大特征。

一个是精度低,预测大数据一般适用于场景,在一般的商业领域,预测精度超过90%时就已经很高了,99%时就很出色了。但是,在工业领域的很多应用场景中,准确率的拒绝超过或超过99.9%,例如进行轨道交通的自动控制,例如定制生产,如果混淆甲乙客户的订单参数,就不会导致经济损失。

二是实时性强,工业大数据最重要的应用是场景动态监视、动态警报、实时控制。如果数据收集、传输、应用程序等全部销毁过程太长时间,将无法在生产过程中发挥足够的价值。

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