工業(yè)大數(shù)據(jù)概要介紹

1、 工業(yè)大數(shù)據(jù)概要介紹目 錄 TOC o 1-3 h z u HYPERLINK l _Toc534041989 1.前言 PAGEREF _Toc534041989 h 3 HYPERLINK l _Toc534041990 2.制造業(yè)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn) PAGEREF _Toc534041990 h 3 HYPERLINK l _Toc534041991 3.大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)制造業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新 PAGEREF _Toc534041991 h 5 HYPERLINK l _Toc534041992 4.大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)智能制造 PAGEREF _Toc534041992 h 6前言大數(shù)據(jù)技術(shù)在新工業(yè)革命中將扮演著重

2、要的角色。制造業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用覆蓋工業(yè)的研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、供應(yīng)鏈管理、市場營銷和售后服務(wù)等產(chǎn)品生命周期的各個(gè)環(huán)節(jié)。在研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，可滿足工程組織的設(shè)計(jì)協(xié)同要求，評(píng)估和改進(jìn)當(dāng)前操作工藝流程，從而提供更好的設(shè)計(jì)工具，縮短產(chǎn)品交付周期。在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，可綜合大量的機(jī)器、生產(chǎn)線、運(yùn)營等數(shù)據(jù)的高級(jí)分析實(shí)現(xiàn)制造過程優(yōu)化。在供應(yīng)鏈管理環(huán)節(jié)，制造業(yè)大數(shù)據(jù)主要用于實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈資源的高效配置和精確匹配。在市場營銷環(huán)節(jié)，可利用大數(shù)據(jù)挖掘用戶需求和市場趨勢(shì)，找到機(jī)會(huì)產(chǎn)品，進(jìn)行生產(chǎn)指導(dǎo)和后期市場營銷分析。同時(shí)大數(shù)據(jù)也是推進(jìn)傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要工具。因此在新工業(yè)革命的世界競爭中，制造業(yè)大數(shù)據(jù)必將是各國信息技術(shù)企業(yè)競爭的焦

3、點(diǎn)。要迎接新工業(yè)革命的挑戰(zhàn)，必須發(fā)展制造業(yè)大數(shù)據(jù)。制造業(yè)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)從制造業(yè)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)來看，它符合大數(shù)據(jù)定義中的 4V 特點(diǎn)，數(shù)據(jù)規(guī)模大（Volume）、處理速度快（Velocity）、數(shù)據(jù)多樣化（Variety）、數(shù)據(jù)價(jià)值密度低（Value）。從規(guī)模來看，工業(yè)數(shù)據(jù)的主體，是由機(jī)器設(shè)備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超過其它行業(yè)以人為主要產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量。以風(fēng)力發(fā)電機(jī)為例，終端正常狀態(tài)下每秒會(huì)產(chǎn)生一個(gè)數(shù)據(jù)包，這個(gè)數(shù)據(jù)包包含 500 個(gè)左右的測點(diǎn)數(shù)據(jù)。如果全部數(shù)據(jù)需要處理與存儲(chǔ)，那么 1000 臺(tái)風(fēng)機(jī)發(fā)電機(jī)產(chǎn)生的測點(diǎn)數(shù)據(jù)每秒可高達(dá) 50 萬個(gè)。而無論是大型的風(fēng)電場運(yùn)營企業(yè)還是風(fēng)電設(shè)備制造商，其需要監(jiān)控的風(fēng)機(jī)都會(huì)達(dá)

4、到數(shù)千甚至上萬的規(guī)模。而且與金融、電信等傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)可以區(qū)分忙時(shí)與閑時(shí)不同，大多數(shù)工 業(yè)設(shè)備的運(yùn)轉(zhuǎn)都具有長時(shí)間連續(xù)的特點(diǎn)。數(shù)據(jù)通常需要長時(shí)間或者永 久保留，總的規(guī)模應(yīng)該是 TB 或者 PB 級(jí)。1 千千個(gè) G 等于 1 個(gè) TB，1000 個(gè) TB 約等于一個(gè) PB 級(jí)。從處理速度來看，由于源數(shù)據(jù)的持續(xù)高吞吐量，大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)必須能夠高速的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)解包、協(xié)議解析、格式轉(zhuǎn)換等基本處理。而在越來越多的智能化應(yīng)用中，需要能夠進(jìn)行實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)分析并完成相應(yīng)操作。特別是在控制系統(tǒng)中，針對(duì)安全生產(chǎn)的實(shí)時(shí)故障檢測要求從數(shù)據(jù)收集到完成數(shù)據(jù)分析能夠?qū)崿F(xiàn)秒級(jí)甚至毫秒級(jí)的事前預(yù)警或事后報(bào)警停機(jī)，以避免事故的發(fā)生或

5、對(duì)設(shè)備本身造成更大的連鎖損害。從數(shù)據(jù)多樣性來看，工業(yè)數(shù)據(jù)不僅包括機(jī)器設(shè)備產(chǎn)生的時(shí)序、時(shí)空、高偉矩陣等數(shù)據(jù)，同時(shí)還有 ERP 等信息化管理系統(tǒng)產(chǎn)生的關(guān)系型數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)研發(fā)環(huán)節(jié)的產(chǎn)品圖紙、工藝文檔、加工代碼等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以及來自外部互聯(lián)網(wǎng)的半結(jié)構(gòu)化（如 JSON XML 等）與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本等），它們構(gòu)成了一個(gè)典型的多樣化數(shù)據(jù)體系。從數(shù)據(jù)價(jià)值來看，由于大量的工業(yè)設(shè)備與智能產(chǎn)品絕大部分時(shí)間工作于正常的工況條件下，因而在制造大數(shù)據(jù)分析的典型場景中，以生產(chǎn)運(yùn)營優(yōu)化為目的的應(yīng)用只是需要使用聚合后的數(shù)據(jù)，而以故障分析為目標(biāo)的應(yīng)用針對(duì)的數(shù)據(jù)僅為少量非正常的工況，因此相對(duì)傳統(tǒng)企業(yè)信息化數(shù)據(jù)而言，工業(yè)數(shù)據(jù)的

6、價(jià)值密度相對(duì)較低。Predix 是一個(gè)云操作系統(tǒng)，負(fù)責(zé)將各種工業(yè)資產(chǎn)設(shè)備和供應(yīng)商相互連接并接入云端，實(shí)現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)管理與工業(yè)數(shù)據(jù)分析，并提供資產(chǎn)性能管理（APM）和運(yùn)營優(yōu)化服務(wù)。SAP 開發(fā)了面向物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的 HANA 大數(shù)據(jù)平臺(tái)，并利用其在傳統(tǒng)企業(yè)信息化 ERP 系統(tǒng)上的優(yōu)勢(shì)，推動(dòng) HANA 與信息化系統(tǒng)的集成。PTC 擇收購了物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)公司 Axeda,在此基礎(chǔ)上打造智能互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品 M2M 云平臺(tái)，并在此之上針對(duì)制造業(yè)提供了相應(yīng)的智能化解決方案。大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)制造業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新361 度做鞋獲取大數(shù)據(jù)針對(duì) LBS（基于位置的服務(wù)）的應(yīng)用推出更新的室內(nèi)外導(dǎo)航方案，用于可穿戴智能硬件產(chǎn)品

7、。百度 LBS 應(yīng)用結(jié)合了 MTK 的算法，可以快速實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的室內(nèi)定位。福特大數(shù)據(jù)造汽車傳統(tǒng)的汽車行業(yè)數(shù)據(jù)來源結(jié)構(gòu)單一、應(yīng)用不深入，已經(jīng)無法滿足企業(yè)的數(shù)據(jù)需求。而互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)的快速普及，使車輛在行駛過程中上傳各種相關(guān)數(shù)據(jù)從而形成海量數(shù)據(jù)源。經(jīng)過大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析， 這些數(shù)據(jù)源可以為我們提供準(zhǔn)確豐富的參考數(shù)據(jù)和指導(dǎo)意見。例如： 它能夠正確指導(dǎo)汽車制造商對(duì)消費(fèi)趨勢(shì)的判斷，在產(chǎn)品階段就制定更符合當(dāng)下定位群體的外觀配置性能，以減少那些不必要的部分，來控制成本。大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)智能制造現(xiàn)代化工業(yè)制造生產(chǎn)線安裝有數(shù)以千計(jì)的小型傳感器，來探測溫度、壓力、熱能、震動(dòng)和噪聲。因?yàn)槊扛魩酌刖褪占淮螖?shù)據(jù)，所以利用這些數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)很多形式的分析，包括設(shè)備診斷、用電量分析、能耗分析、質(zhì)量事故分析（包括違反生產(chǎn)規(guī)定、零部件故障）等在產(chǎn)