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工业大数据技术的潜力和前景

  数据是工业互联网的核心,即通过工业数据全周期的感知、采集和集成应用,形成基于数据的系统性智能,实现机器弹性生产、运营管理优化、生产协同组织与商业模式创新,推动工业智能化发展。
 
  面向工业互联网的大数据相关应用系统,从功能视角看,主要由数据采集与交换、数据预处理与存储、数据建模、数据分析和数据驱动下的决策与控制应用四个层次五大部分组成。
 
  数据采集与交换层主要实现工业各环节数据的采集与交换,数据源既包含来自传感器、SCADAMES、ERP等内部数据,也包含来自企业外部的数据,主要包含对象感知、实时采集与批量采集、数据核查、数据路由等功能。
 
  数据预处理与存储层的关键目标是实现工业互联网数据的初步清洗、集成,并将工业系统与数据对象进行关联,主要包含数据预处理、数据存储等功能。
 
  数据建模层根据工业实际元素与业务流程,在数据基础上建构用户、设备、产品产线、工厂、工艺等数字模型,并结合数据分析层提供数据报表、可视化、知识库、数据分析工具及数据开放功能,为各类决策的产生提供支持。
 
  决策与控制应用层主要是基于数据分析结果,生成描述、诊断、预测、决策、控制等不同应用,形成优化决策建议或产生直接控制指令,从而实现个性化定制、智能化生产、协同化组织与服务化制造等创新模式,并将结果以数据化形式存储下来,最终构成从数据采集到设备、生产现场及企业运营管理持续优化闭环。
 
  工业大数据的应用覆盖工业生产的全流程和产品的全生命周期。工业大数据的作用主要表现为状态描述、诊断分析、预测预警、辅助决策等方面,在智能化生产、网络化协同、个性化定制和服务化延伸四类场景下发挥着核心的驱动作用。工业大数据技术应用示意如图1所示。
 
 
 
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