工业大数据的的真正意义和价值

2017-05-03 11:26:40 来源：华启智能

制造业是一个国家综合国力最重要的体现，也是决定民众生活质量的重要条件。在新一轮的制造业革命中，中国也感受到来自世界各国新技术战略的压力，相继提出“中国制造2025”，“互联网+ ”和“供给侧改革”等多项措施。

那么，如何实现智能制造?有些人说大数据是实现智能制造的核心技术，也有人说要靠互联网、信息物理系统技术(CPS)，或是人工智能和机器人等。如果大数据是智能制造的核心驱动力，那么我们该怎么去定义和使用大数据?关于这个问题，我比较认同李杰教授在《工业大数据》这本书中曾表达过一个观点：大数据并不是目的，而是看待问题的一种途径和解决问题的一种手段。通过分析数据，可以预测需求、预测制造、解决和避免不可见问题的风险，和利用数据去整合产业链和价值链，这才是大数据的核心目的。

大数据的真正意义在于：通过传感器，实现真实世界的全方位连接，得到全方位实时数据，交换、整合和云计算，逼近真实世界。

随着新一代信息技术与制造业的深度融合，工业企业的运营管理，越来越依赖工业大数据。工业大数据的潜在价值也日益呈现。随着越来越多的生产设备、零部件、产品以及人力物力不断加入工业互联网，也致使工业大数据呈现出爆炸性增长的趋势。

对工业企业而言，工业大数据有四种区别于一般大数据应用的特殊用途，能够带来两大价值：

1.优化网络：在一个网络系统内实现互联的各种设备或机器，可以通过互联网相互协作，提高网络整体的运营效率。在医疗领域也是如此，如果将到医生和护士等医疗数据互联，数据就可以无缝地传输给医疗机构和病人，等待的时间将会更短，能够更迅速地帮助病人使用正确的医疗设备，从而使得医疗设备利用率更高，医疗服务质量更好。在交通领域也是如此，如果将许多车辆实现互联之后，就会知道自己的位置和目的地，同时能够了解到网络系统内其他车辆的位置和目的地，允许优化路由来寻找到最有效的人工智能解决方案。

2.优化运维：通过工业大数据可以实现最优化、低成本，并有利于整个设备或机器的运行维护。例如，将生产设备、零部件都联网之后，将实现一个可监测的生产状态，可以在正确的时间将最优数量的零部件交付到准确的位置，将减少零部件库存需求和维护成本，提升设备或机器的稳定性。

3.恢复系统：通过建立广泛的大数据信息，可以帮助网络系统在发生毁灭性打击之后更加快速、有效的进行恢复。例如，当地震或其他自然灾害发生时，可以用智能仪表、传感器和其他智能设备和系统组成的网络来进行快速检测，隔离发生故障的设备或机器，不至于发生串联而导致更大规模的故障发生。

4.自主学习：每台设备或机器的操作经验可以聚合为一个大数据，使得整个设备或机器能够自主学习。这种自主学习的方式是不可能在单个机器上来实现的。例如，从许多飞机上收集的数据加上位置和飞行的历史数据，才可以提供有关各种环境下飞机性能的信息。当越来越多的机器连接在一个系统中，产生无数只能数据的结果将是网络系统的不断扩大并能自主学习，而且越来越智能化。

毫无疑问，通过工业大数据的四种用途，能够为工业企业带来两大价值。即：增加收入、降低成本。

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