智能制造时代的到来,也意味着工业大数据时代的到来。制造业向智能化转型的过程中,将催生工业大数据的广泛应用。工业大数据无疑将成为未来提升制造业生产力、竞争力、创新能力的关键要素,也是目前全球工业转型必须面对的重要课题。
在中国工业数字化发展的进程中,工业大数据是作为重要突破点来规划的,而在未来的十年,以数据为核心构建的智能化体系会成为支撑智能制造和工业互联网的核心动力。
工业大数据是一个全新的概念,从字面上理解,工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。
工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据,是工业互联网的核心,是工业智能化发展的关键。工业大数据是基于网络互联和大数据技术,贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节,使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。
工业大数据从类型上主要分为现场设备数据、生产管理数据和外部数据。工业大数据具有数据体量大、分布广泛、结构复杂、数据处理速度需求多样和对数据分析的置信度要求较高五大特征。
随着信息化与工业化的深度融合,信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节,条形码、二维码、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网等技术在工业企业中得到广泛应用,尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用,工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段,工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转,由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据,从数据类型看也多是非结构化数据,生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。
工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析,信息技术和全球工业系统正在深入融合,给全球工业带来深刻的变革,创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新给不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更强的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等各个方面。
在新一代信息技术出现之前,工业企业已经正常运转了上百年,我们应该清晰地认识到信息技术手段的加入更像催化剂的作用。首先需要明确需要达到怎样的业务目标,可以使得今天已经存在的生产工艺、工业产品、管理方法变得更好。
其实大数据支撑制造业的业务变革最根本的目标就是提质增效,在自动化与信息化基础之上,实现智能化的制造体系。在智能制造的基础上,然后才是打造平台,构建产业生态,与产业链进行更有效的协同,实现工业互联网的乘法式发展。
工业大数据的三个典型应用方向,也是我们实现工业互联网的目标,包括智能装备、服务型制造和跨界融合。第一个层次是设备级的,就是提高单台设备的可靠性、识别设备故障、优化设备运行等;第二个层次更多是针对产线、车间、工厂,提高运作效率,包括能耗优化、供应链管理、质量管理等;第三个层次是跨出了工厂边界的产业跨界,实现产业互联。
工业大数据并不是凭空而来,传统工业信息化一直在进行,我们已经有大量的数据来自于研发端、生产制造过程、服务环节,工业信息化过程一直在产生大量的数据,工业从数据到大数据,其实更多要考虑的是与自动化域数据的叠加,这是数据的两化融合。而在工业互联网时代,我们还需要纳入更多来自产业链上下游以及跨界的数据。
有些人说工业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。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,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。
工业大数据不仅仅意味着企业简单的数字化,而是把大数据作为智能制造的核心驱动力,在不断获得数据的驱动过程中优化制造资源的配置效率,构建完善的业务体系,从单机设备、生产线、产业链再到产业生态不断拓宽。
近年来,在国家大数据战略的引领下,我国工业大数据产业发展不断壮大。目前,我国工业大数据领域已经形成龙头企业带领、上下游企业互动的良好局面。可以预见,随着政策的落实,工业大数据将迎来发展机遇期,有望成为支持工业高质量发展的新引擎,促进中国制造向中国创造升级。
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