换个角度剖析工业大数据，工业大数据该如何落地?

今天，小编将在这篇文章中为大家带来工业大数据的有关报道，通过阅读这篇文章，大家可以对它具备清晰的认识，主要内容如下。

对工业大数据的分析应用，并不是将深度学习、强化学习的方法放到这里就可以有结果。我们需要获知研究对象的机理模型与定量领域知识，而这在当前基础上前进很困难。我们希望找出数据在输入、输出之间的统计关系，对机理和模型不确定、不清晰的部分加以补足，这是工业大数据应用的基础。

智能制造在不断获得数据的驱动，从智能制造到工业互联网平台，核心都是利用数据和模型，优化制造资源的配置效率。

工业互联网并不等同于智能制造，区别在于数据的跨界和业务的边界上是否有所突破。当下，太多人过于重视平台能力，而真正的工业互联网讲的是生态，资源优化从描述、诊断向预测、决策不断深入，从单机设备、生产线、产业链再到产业生态不断拓宽。

我们的生态如何来构建业务体系，如何跨界，才是工业互联网成功与否的关键。而决定工业互联网发展方向的，一定是业务驱动。我们从一开始就反对拎着一把锤子，满世界找钉子，现在很多大数据、人工智能公司就存在这个问题。

工业互联网大数据主要可以应用于三大场景。一是对工业设备的实时监控。先对生产设备、环境、企业ERP数据进行采集，通过5G专网传输至大数据平台，经过清洗转换、分析处理，生成设备实时状态的监控模型，并通过大数据的API向WEB端移动端提供相关服务，为工厂提供设备状态、设备运转等实时监控服务。

二是设备故障识别与预警的场景。先是采集设备生产的设备数据、环境数据以及企业的CRM、ERP等数据，通过5G专网传输到大数据平台，利用离线或者实时计算的框架，对设备的数据、ERP数据、历史生成的标签体系的数据结合故障训练模型，提供故障识别模型以及故障识别的结果，并为上层的WEB端、移动端提供相关的故障预警及故障识别服务。

三是智能化的工艺流程优化。目前主要采集的是生产工艺的数据、环境的数据以及ERP数据，通过5G专网上报到大数据平台，综合历史的工艺数据以及当前实时的工艺数据，通过决策树神经网络相关的AI算法来生成工艺规则的模型库以及工艺对比分析的结果，从而反推为当前的工艺流程、工艺决策，通过大数据API的方式向上层的WEB端、移动端提供相关的服务。

在国家工业互联网大数据中心对大数据中心整个体系架构包括未来模型的思考方面，相关人士认为整个体系架构的思考分为四层：设备层、边缘层、企业区域层、产业层。

在整体的网络安全、网络带宽要求以及网络服务保障上，需要用差异化的网络保障来实现分层数据之间的快速安全传输，其中在工厂内部主要使用工业控制网络来实现内部数据的交换和传输;在企业领域层，工厂与企业的大数据中心交换主要使用5G专网来满足数据的实时传输;在行业级大数据中心或者国家的工业互联网大数据中心使用中国移动等运营商的骨干网络，通过专线专用的方式来保证海量数据的实时交换和传输。

“未来国家工业互联网大数据中心的建设，我们理解可以基于现有的工业互联网标识解析体系构建相关的大数据中心。” 相关人士表示，目前工业互联网标识解析解决了对工业领域内物生产、流通整个环节上的标识，在未来的大数据中心建设里面可以用基于工业标识解析体系结合工厂的内部私域数据完成我们对工业领域内生产、制造、流通模型里面物标识和管理。

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