工业大数据的特点及其应用
发布时间：2021-12-23
工业大数据主要分为三种类型，即现场设备数据、生产管理数据和外部数据。现场设备数据源于生产设备、机器、产品等方面的数据，多由传感器、仪器仪表、工业控制系统进行采集，包括设备的运行数据和生产环境数据等。生产管理数据是指传统信息管理系统中产生的数据，如SCM、CRM、ERP、MES等。外部数据是指包括来自互联网的市场、环境、客户、政府、供应链等外部环境的信息和数据。同时，工业大数据还具有4V特性，即大体量（volume）、多样性（variety）、快速性（velocity）、价值性（valve）。除了4V外，工业大数据还具有较强的时序性、关联性、准确性和闭环性。
在工业生产中，时时刻刻都在产生数据，但却很难被广泛采集和有效使用。工业大数据所表现出来的核心技术优势体现在采集与预处理、存储与管理、分析与挖掘、展现与应用上。它的应用覆盖工业生产的全流程和产品的全生命周期，主要表现为状态描述、诊断分析、预测预警、辅助决策等方面，参与到从工厂内部的缩短研发和设计周期、生产工艺与流程优化、生产设备维护预警、能源消耗管控到外部的供应链体系优化、个性化定制、助力企业服务化转型等各个环节，在不同应用场景下发挥着核心的驱动作用。
目前，我国工业互联网的发展不平衡，企业集成水平不高，上下游协同较差，其中工业大数据应用的障碍也比较明显。一方面是企业在数据采集和交互共享方面仍需要大力发展，另一方面则是行业应用推广模式尚未成形，应用经验积累不足，工业大数据的安全性也有待加强。不过在我国的战略部署和政策扶持下，随着越来越多的企业上云推动工业大数据的完善与发展，其价值和作用也会越来越凸显，为工业互联网的建设与深入提供强大的技术支撑。
