信息技术的迅猛发展正在重塑我们的世界，不仅改变了技术本身，也深刻影响了全球市场和人们的工作与生活方式。在工业生产这一关键领域，高性价比、长续航的微型传感器的诞生，以及物联网等新一代网络技术的兴起，正赋予无数物理实体以感知和传输的能力。这使得大量工业数据的采集与传输不再受限于特定的时间和地点，数据的海洋变得触手可及。

云计算等新型数据处理技术的兴起，大大降低了工业数据处理的技术难度和成本，宣告着工业大数据时代的到来。工业大数据正逐渐成为工业互联网实现企业应用价值的关键，它不仅是“两化深度融合”、“互联网+”、“工业互联网”等国家战略在企业层面落地的支点，也是推动产业转型升级的重要力量。

随着这些技术的发展，我们正步入一个新时代，其中工业大数据将发挥着核心作用，为企业带来前所未有的洞察力和竞争优势。这不仅是技术的胜利，更是对未来工作方式和产业格局的一次深远革新。本文将带您走进工业大数据的世界，探索其来源、特征以及关键技术。

一、  工业大数据来自哪里？有什么特征？

在工业生产和监控管理的每一个瞬间，海量数据正不断地生成。这包括生产设备的运行环境、机械设备的运转状态、能源消耗的详细记录、物料的损耗情况、物流车队的配置与分布等。随着传感器技术的广泛普及，智能芯片被植入到各种设备和产品之中，它们就像飞机上的“黑匣子”，自动记录下生产流通过程中的每一个细节。

1、工业大数据来源

我们认识到，在制造的全系统和全生命周期中，涉及人、财、物、信息、知识、服务等生产要素的组合与流动，将持续产生具有体量庞大（Volume）、生成速度快（Velocity）、类型繁多（Variety）和价值密度低（Value）特点的大数据。工业大数据的来源可以归纳为以下三个主要方面：

（1）制造全生命周期数据

• 企业工程数据( 设计BOM-工艺BOM-生产BOM-售后BOM)

• MES生产过程数据

• 库存数据

（2）企业经营管理数据

• 企业CRM数据

• 企业ERP数据

• 企业人力资源数据

• 岗位行为记录

• 组织架构内容

（3）技术/产品/设备数据

• 产品状态数据

• 传感器数据

• 智能机器数据

• 设备日志

• 故障和维护数据

2、工业大数据特征

随着大数据行业的蓬勃发展，我们见证了工业数据量的持续增长、数据类型的日益丰富以及数据细节的不断精细化。这些变化推动着企业数据量的超线性增长，形成了庞大的工业大数据集合，并展现出大数据的4V特征：

• Volume（体量庞大）

工业数据的规模巨大。例如，在典型的智能工厂项目中，一个传感器每秒钟就能生成8000个数据包，而整个网络中部署的上万个传感器，每秒产生的传感数据量可达800MB，每月累计高达2.5TB。这样庞大的数据量对存储和并发处理能力提出了极高的要求。

• Velocity（生成速度快）

数据的生成和处理速度极快。在智能制造云平台中，产生的数据量从PB级到EB级不等，并正以迅猛的速度增长。从这些海量数据中快速提取信息的能力，直接关系到智能制造云平台服务效率的高低。

• Variety（类型繁多）

数据类型多样。智能制造云平台产生的数据既包括结构化数据，如网络数据包，也包括非结构化数据，如音频、视频、图片和地理位置信息等。处理这些复杂的数据类型，需要强大的存储、提取和分析能力。

• Value（价值密度低）

在庞大的数据中，有价值的信息所占的比例往往很低。这就需要大数据平台在智慧制造云产生的海量数据中，精准地提炼出有价值的信息。以设备远程运维为例，在持续的监控过程中，真正有用的数据可能只占很小的一部分。

二、工业大数据关键技术

工业大数据的关键在于一系列技术的综合应用，涵盖了数据的集成与清洗、存储与管理、分析与挖掘，以及标准与质量体系的建立，还包括数据的可视化、安全性保障和智能化处理等多个方面。

1、大数据集成与清洗技术

大数据集成与清洗技术涉及将来源多样、格式迥异的数据进行有效整合，既包括逻辑上的整合也包括物理上的集中。数据清洗过程则是对集中的数据进行细致审查，纠正错误，处理无效和缺失值，确保数据的清洁和一致性。这一步骤是数据进入中间件系统或存储系统的前提。

目前，已有的技术成果包括多数据源集成工具如Gobblin、Kettle、FineDataLink，数据清洗工具如DataWrangler，以及实时数据采集工具如Kafka、Flume等。这些技术能够处理大规模实时数据，同时实现异构数据类型的集成，包括轻量级的结构化数据和非结构化的监控视频、图片等。

2、大数据存储与管理技术

大数据存储与管理技术通过分布式存储、云存储等手段，实现数据的经济、安全、可靠的存储管理。技术需要确定数据的优先级，并利用高吞吐量数据库技术和非结构化数据访问技术，支持云系统中数据的高效快速访问。

现有的技术成果包括异地数据存储解决方案如GFS、Lustre，以及大数据快速访问技术如FastRAQ、SuperBlock。这些技术能够满足智慧工厂每天产生的PB级数据存储需求，并确保实时制造决策和工控指令的快速反馈。

3、大数据分析与挖掘技术

大数据分析与挖掘技术的核心任务是从庞大的、不完美且含有噪声和模糊性的数据集中发掘出有价值的信息和知识。目前，我们已经取得了一些成果，包括分布式计算引擎如Spark、JDBC、ODBC，数据报表制作及展示工具如FineReport，数据分析BI工具FineBI、Tableau，数据分析算法如Q-Learning、Brief Networks，以及机器学习和交互式数据分析工具等。

这些技术的特点在于它们的目标导向性，需要根据工业大数据应用的广泛目标设计特征算法，并建立定量解析或人工智能分析模型，以适应云制造应用的需求。

4、大数据可视化技术

大数据可视化技术通过计算机图形图像处理技术和可视化展示技术，如二维综合报表、VR/AR等，将数据转换为图形和图像，使原本枯燥抽象的数据变得生动直观，便于理解。通过交互式处理，可视化技术还能支持基于数据的分析、交流和决策。

现有的可视化技术成果包括多维数据可视化工具如Analytics、Pentaho、FineVis等，以及虚拟现实/增强现实数据展示技术。这些技术不仅能综合处理和展示多维度数据，还迫切需要满足交互式需求，以支持制造或企业经营管理决策者基于视觉的交互和决策。

5、大数据标准与质量体系技术

在工业互联网中扮演着关键角色，涵盖了从通用技术到平台、产品、行业和安全等多个方面的标准与规范。这些技术关注数据的规范性、标准化控制和监督。

目前，我们已经建立了大数据标准体系框架、交易规范体系，以及被称为“数据铁笼”的大数据质量管控机制。这些技术的发展重点是满足多类型标准的需求，特别是以数据交换和交易为导向的跨领域数据交换集成和应用数据交易。

6、大数据智能技术

大数据智能技术包含了数据平台、治理、分析、交互和可视化等技术。已有的成果涵盖了通用知识和模型的迁移共享方法，比如迁移学习、多任务学习和预学习模型，以及知识图谱技术和自动机器学习（Auto ML）技术。

这些技术的特点在于跨学科的融合，包括数据分析挖掘、大规模机器学习和深度学习，以及处理、分析和挖掘海量数据的能力，通过建立模型来解决问题并实现预测。

7、大数据安全技术

大数据安全技术专注于大数据生命周期中的各个环节，包括采集、传输、存储、挖掘、发布和应用等，同时涵盖了用户管控、数据溯源、隐私保护和安全态势感知等安全技术。

已有的成果包括大数据隐私保护技术如基于规则的访问控制（RBAC），数据水印技术如Patchwork和NEC，以及利用区块链技术进行数据应用追溯和安全防护。这些技术的特点在于对隐私保护的高标准和难度，以及对数据产生和应用过程的追溯与保护的重视，特别是在大数据交易中的安全技术应用。