工业大数据出处何在?工业大数据管理技术关键点介绍

以下内容中，小编将对工业大数据的来源以及工业大数据管理技术问题的相关内容进行着重介绍和阐述，希望本文能帮您增进对工业大数据的了解，和小编一起来看看吧。

一、工业大数据来源

(1) 生产经营相关业务数据

与生产和经营有关的业务数据主要来自传统企业信息化的范围，并存储在企业信息系统中，包括传统工业设计和制造软件，企业资源计划，产品生命周期管理，供应链管理，客户关系管理和环境管理系统等等。这些企业信息系统已经积累了大量的产品研发数据，生产数据，业务数据，客户信息数据，物流供应数据和环境数据。这类数据是工业领域中的传统数据资产，在移动互联网等新技术的应用环境中，其范围正在逐步扩大。

(2) 设备物联数据

设备物联网数据主要是指实时收集的数据，它反映了设备和产品(例如工业生产设备和目标产品)在物联网运行模式下的运行状态，涵盖了运行和运行条件，工作条件以及环境参数。 此类数据是工业大数据的最新且增长最快的来源。狭义的工业大数据是指这类数据，即由工业设备和产品快速生成且具有时间序列差异的大量数据。

(3) 外部数据

外部数据是指与工业企业的生产活动和产品有关的，来自外部Internet来源的数据，例如用于评估企业环境绩效的环境法律和法规以及用于预测产品市场的宏观社会经济数据。

工业大数据技术是一系列能够挖掘和显示工业大数据中包含的价值的技术和方法，包括数据计划、收集、预处理、存储、分析和挖掘、可视化和智能控制。工业大数据应用是将工业大数据系列技术和方法集成并应用到特定工业大数据集以获得有价值的信息的过程。工业大数据技术研究与突破的根本目标是从复杂的数据集中发现新的模式和知识，挖掘有价值的新信息，从而促进制造企业的产品创新，提高管理水平和生产水平、运作效率、扩展新的业务模型。

二、工业大数据管理技术的关键问题

(一)数据质量控制问题

原始数据的质量决定了分析结果的质量。 企业信息系统的数据质量仍然存在问题。 例如，2014年，大型机车企业ERP系统中将近20%的物料存在“一物多码”的问题。 物联网数据的设备质量令人担忧。 在大型制造公司一个月的状态工作状态数据中，无效的工作状态和重复的工作状态，时间刻度混乱，其他数据质量问题大约为30%。

(二)一体化管理问题

分层物料表定义了企业信息系统数据的核心语义结构。对于设备物联网数据和外部Internet数据，可以根据其绑定的物理对象将其与相应的BOM节点关联。因此，使用BOM作为桥接三个不同的工业大数据源的桥梁。具体的实现机制可以分为三个层次：逻辑层负责统一的数据建模，定义数字和物理对象模型以及完成基础数据模型到对象模型的映射。概念层通过语义提取和语义关联，实现数据语义层次的集成，以RDF的形式形成知识图，并提供基于SPARQL的查询接口。操作执行层负责异构数据管理引擎的查询协同优化，并以SQL和RESTAPI的形式提供统一的查询接口。

(三)大数据系统集成问题

工业大数据具有广泛的来源，设备物联网数据(半结构化数据)和外部互联网数据(非结构化数据)必须与企业信息系统(结构化数据)集成在一起，因此必须重建数据管理平台，甚至取代“旧”系统。

(四)工业大数据安全问题

工业大数据及其系统是工业互联网的知识和大脑。 由于暴露于无处不在、无所不在的虚拟和物理集成，工业网络物理融合系统的多域集成，工业大数据系统安全威胁和风险控制技术是国家工业主权和工业安全的重要保证。

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