工业大数据有哪些特征?工业大数据落地应用解读

工业大数据将是下述内容的主要介绍对象，通过这篇文章，小编希望大家可以对它的相关情况以及信息有所认识和了解，详细内容如下。

一、工业大数据特点解读

不管是工业自动化、还是工业智能化(工业4.0)、或者是工业互联网概念，他们的基础是工业数据。

随着行业发展，工业企业收集的数据维度不断扩大。主要体现在三个方面：

一是时间维度不断延长。经过多年的生产经营，积累下来历年的产品数据、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，一方面积累了企业的财务、供应商数据，也通过CRM系统积累了客户数据，通过CAD等积累了研发过程数据，通过摄像头积累了生产安全数据等，另一方面越来越多的外部数据也被收集回来，包括市场数据、社交网络数据、企业舆情数据等;

三是数据粒度不断细化。从一款产品到多款、多系列产品使得产品数据不断细化，从单机机床到联网机床，使得数据交互频率大大增强;加工精度从1mm提升到0.2mm，从5分钟每次的统计到每5秒的全程监测，都使得采集到的数据精细度不断提升。

以上三个维度最终导致企业所积累的数据量以加速度的方式在增加，构成了工业大数据的集合。不管企业是否承认，这些数据都堆砌在工厂的各个角落，而且在不断增加。

二、大数据、人工智能在工业中的应用

典型的应用便是智能制造。比如某个机床的良品率下降，那么机床可以猜到刀具可能磨损了，主动提出要换刀，或者炉温过热，就自主将温度往下调两度。如果设备可以自主告知、自主变化，而不是按照事先设定的逻辑来操作，这才是智能化。

真正的数字化车间应该是什么样的?分了三个层次：

第一层是大数据集成。大数据能够建立数据集成体系，让决策者看到每个生产车间发生了什么、控制参数是什么、检测参数是什么。这样一个以物料为中心、以工序流程为轴的数据集成体系，能够为调整工提供更多更好的决策信息;

第二层是大数据统计分析。能不能将好的批次的数据和差的批次的数据进行叠加对比，看控制参数的差异?大数据可以猜测造成问题的原因，至少可以排序，让调整工按照排序来做检查和调整;

第三层是机理模型。通过大量的数据和反馈，工业企业可以构建一个相对准确、正向的仿真模型，并在数字孪生体、数字空间进行调试，最后在工厂里进行测试，这就是数字孪生带来的智能化体系。

那么工业互联网的逻辑对于智能制造来说改变了什么?从业务的角度来讲，工业互联网更多关注产业互联网的边界，而不关注企业内部的生产环节，它可以被总结成三个融合跨界：

一是业务融合跨界，通过对产业链上下游业务边界的拓展，企业可以尝试整合上游的上游，也可以服务于下游的下游，我们是一个产业链协同视角下的大工厂;

二是数据链条融合跨界，业务的拓展带来了数据边界的拓展，今天的数据不局限于企业原有的数据。比如说要服务于建造商，需要环境数据、操作数据、气象数据;

三最根本的是技术改变，相比IT技术的发展，工业软件和IT产业不在一条发展曲线，但现在通过云计算技术可以轻量级地让用户做这样的开发，这样可以在很多领域产生了技术溢出机会。工业互联网平台的出现，让工业企业能将花大量时间研发的仿真模型有可能沉淀成小而精的新形态工业软件。

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