一文透析工业大数据，大数据是未来工业的核心

在这篇文章中，小编将为大家带来工业大数据的相关报道。如果你对本文即将要讲解的内容存在一定兴趣，不妨继续往下阅读哦。

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。

想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：

第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

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。

我们需要深入到一个工业领域，造一把可靠的锤子，刚好可以去敲有需求的钉子，业务驱动和问题驱动才是产业发展的本质，而不是技术驱动。将业务、数据理清楚，评估数据，真正实现业务落地，要点就是三个要素的协同——人、场景、算法。

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，王明儒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。”王明儒表示，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。

王明儒认为，工业大数据未来仍面临着一些挑战和机遇，例如解决工业数据的异构性问题，建立工业领域内基础数据模型，解决工业数据流通中的安全问题，打破数据孤岛推进工业数据资产共享，规范工业数据资产交易，发挥工业数据价值等。“工业互联网大数据的这些挑战还需产业界上下游共同推进解决，来促进国家工业互联网、工业大数据的发展。”王明儒最后表示。

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