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智能制造的核心关键:工业大数据

【精益管理网】    时间:2019-05-12   作者:智能制造   来源:智能制造  H - 小 + 大

工业大数据的重要性众所周知,但究其根本,大数据是手段而不是目的,人工智能也是如此。

如果仅仅因为工业互联网的概念很热,企业就要去盲目拥抱工业互联网和工业大数据、人工智能技术,实际上是一个非常错误的观点。

智能制造的核心关键:工业大数据

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工业从数据到大数据

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。

智能制造的核心关键:工业大数据

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工业大数据如何成为智能制造和工业互联网的核心动力

工业大数据有哪些特点?我们总结为"多模态、高通量、强关联"的特性。我们在工业领域总结了约有130多种不同类型的数据,数据模态多样,结构关系复杂。

高通量是指数据持续不断地产生,采集频率高,通量大。强关联是指工业场景下的数据有非常强的机理支撑,不同学科之间的数据是在机理层面的关联,而不是数据字段上的关联。

而对工业大数据的分析应用,也不是将深度学习、强化学习的方法放到这里就可以有结果。我们需要获知研究对象的机理模型与定量领域知识,而这在当前基础上前进很困难。

我们希望找出数据在输入、输出之间的统计关系,对机理和模型不确定、不清晰的部分加以补足,这是工业大数据应用的基础。

智能制造的核心关键:工业大数据

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业务引领,数据推动产业发展

在不断获得数据的驱动,从智能制造到工业互联网平台,核心都是利用数据和模型,优化制造资源的配置效率。

工业互联网并不等同于智能制造,区别在于数据的跨界和业务的边界上是否有所突破。当下,太多人过于重视平台能力,而真正的工业互联网讲的是生态,资源优化从描述、诊断向预测、决策不断深入,从单机设备、生产线、产业链再到产业生态不断拓宽。

我们的生态如何来构建业务体系,如何跨界,才是工业互联网成功与否的关键。而决定工业互联网发展方向的,一定是业务驱动。我们从一开始就反对拎着一把锤子,满世界找钉子,现在很多大数据、人工智能公司就存在这个问题。

我们需要深入到一个工业领域,造一把可靠的锤子,刚好可以去敲有需求的钉子,业务驱动和问题驱动才是产业发展的本质,而不是技术驱动。将业务、数据理清楚,评估数据,真正实现业务落地,要点就是三个要素的协同——人、场景、算法。

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