目錄
工業(yè)大數(shù)據(jù)是一個(gè)全新的概念,從字面上理解,工業(yè)大數(shù)據(jù)是指在工業(yè)領(lǐng)域信息化應(yīng)用中所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)。工業(yè)大數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)合的產(chǎn)物,是中國(guó)制造2025、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)4.0等國(guó)家戰(zhàn)略在企業(yè)的落腳點(diǎn)。
隨著信息化與工業(yè)化的深度融合,信息技術(shù)滲透到了工業(yè)企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié),條形碼、二維碼、工業(yè)傳感器、工業(yè)自動(dòng)控制系統(tǒng)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)在工業(yè)企業(yè)中得到廣泛應(yīng)用,尤其是互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用,工業(yè)企業(yè)也進(jìn)入了互聯(lián)網(wǎng)工業(yè)的新的發(fā)展階段,工業(yè)企業(yè)所擁有的數(shù)據(jù)也日益豐富。工業(yè)企業(yè)中生產(chǎn)線處于高速運(yùn)轉(zhuǎn),由工業(yè)設(shè)備所產(chǎn)生、采集和處理的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)大于企業(yè)中計(jì)算機(jī)和人工產(chǎn)生的數(shù)據(jù),從數(shù)據(jù)類(lèi)型看也多是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),生產(chǎn)線的高速運(yùn)轉(zhuǎn)則對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求也更高。
工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用將帶來(lái)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新和變革的新時(shí)代。通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)等帶來(lái)的低成本感知、高速移動(dòng)連接、分布式計(jì)算和高級(jí)分析,信息技術(shù)和全球工業(yè)系統(tǒng)正在深入融合,給全球工業(yè)帶來(lái)深刻的變革,創(chuàng)新企業(yè)的研發(fā)、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)、營(yíng)銷(xiāo)和管理方式。這些創(chuàng)新給不同行業(yè)的工業(yè)企業(yè)帶來(lái)了更快的速度、更高的效率和更強(qiáng)的洞察力。工業(yè)大數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用包括產(chǎn)品創(chuàng)新、產(chǎn)品故障診斷與預(yù)測(cè)、工業(yè)生產(chǎn)線物聯(lián)網(wǎng)分析、工業(yè)企業(yè)供應(yīng)鏈優(yōu)化和產(chǎn)品精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)等各個(gè)方面。
背景
在工業(yè)生產(chǎn)中,無(wú)時(shí)不刻都在產(chǎn)生數(shù)據(jù)。生產(chǎn)機(jī)床的轉(zhuǎn)速、能耗,食品加工的溫濕度,火力發(fā)電機(jī)組的燃燒和燃煤消耗,汽車(chē)的裝備數(shù)據(jù),物流車(chē)隊(duì)的位置和速度等,都是在生產(chǎn)過(guò)程中的數(shù)據(jù)。
自從工業(yè)從社會(huì)生產(chǎn)中獨(dú)立成為一個(gè)門(mén)類(lèi)以來(lái),工業(yè)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)采集、使用范圍就逐步加大。從泰勒拿著秒表計(jì)算工人的用鐵鍬送煤到鍋爐的時(shí)間開(kāi)始,是對(duì)制造管理數(shù)據(jù)的采集和使用;福特汽車(chē)的流水化生產(chǎn),是對(duì)汽車(chē)生產(chǎn)過(guò)程的工業(yè)數(shù)據(jù)的采集和工廠內(nèi)使用;豐田的精益生產(chǎn)模式,將數(shù)據(jù)的采集和使用擴(kuò)大到工廠和上下游供應(yīng)鏈;核電站發(fā)電過(guò)程中全程自動(dòng)化將生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)的自動(dòng)化水平提高到更高程度。
任何數(shù)據(jù)的采集和使用都是有成本的,工業(yè)數(shù)據(jù)也不例外。但隨著信息、電子和數(shù)學(xué)技術(shù)的發(fā)展,傳感器、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展,一批智能化、高精度、長(zhǎng)續(xù)航、高性?xún)r(jià)比、微型傳感器面世,以物聯(lián)網(wǎng)為代表的新一代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在移動(dòng)數(shù)據(jù)通信的支持下,能做到任何時(shí)間、任何地點(diǎn)采集、傳送數(shù)據(jù)。以云計(jì)算為代表的新型數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)架構(gòu),大幅降低工業(yè)數(shù)據(jù)處理的技術(shù)門(mén)檻和成本支出。以工業(yè)領(lǐng)域的SCADA系統(tǒng)為例,傳統(tǒng)模式下每個(gè)電網(wǎng)、化工企業(yè)都需要建立一套SCADA系統(tǒng),成本在千萬(wàn)以上,如果采用云架構(gòu)模式,成本將可以降低7成以上。
社會(huì)需求變革是最大拉動(dòng)力。在商品過(guò)剩經(jīng)濟(jì)時(shí)代,以個(gè)性化為代表的消費(fèi)文化,使得工業(yè)企業(yè)的產(chǎn)出物,要最大限度匹配個(gè)性需求。從服裝定制,車(chē)輛選配,到T恤的印花和個(gè)性化教育。
要響應(yīng)個(gè)性化需求,有兩種方式,以服裝定制為例,就是靠老師傅用尺子量,眼見(jiàn)手摸,憑借經(jīng)驗(yàn),確定服裝的裁剪和版型,這種我們可以稱(chēng)之為模擬方式,效率和質(zhì)量難以保證,耗時(shí)長(zhǎng),個(gè)性化定制的成本高;還有一種是數(shù)字方式,就是通過(guò)制訂一套數(shù)據(jù)采集手段,由前臺(tái)的客戶(hù)代表測(cè)量采集用戶(hù)身形數(shù)據(jù),然后將數(shù)據(jù)傳回總部,將結(jié)合生產(chǎn)原材料數(shù)據(jù),將需求分解為一項(xiàng)一項(xiàng)的生產(chǎn)工藝動(dòng)作,最后也生產(chǎn)出達(dá)到定制化要求服裝。
當(dāng)然了,工廠也會(huì)聘請(qǐng)資深的老師傅,他們的主要工作不是面對(duì)一個(gè)個(gè)客戶(hù)的定制化需求,而是去研究更好的生產(chǎn)工藝,對(duì)數(shù)據(jù)和工藝分解進(jìn)行把控。這種模式下,效率和質(zhì)量得到保證,效率隨著生產(chǎn)線的擴(kuò)容線性提升,有一批專(zhuān)家隊(duì)伍不斷研究提升工藝能力,定制化生產(chǎn)的成本將得以顯著攤薄。從發(fā)展趨勢(shì)看,后者這種數(shù)字模式的個(gè)性化生產(chǎn)將是未來(lái)選擇。
國(guó)策方針是重要影響力。完成了工業(yè)自動(dòng)化過(guò)程的德國(guó)工業(yè)界,在自動(dòng)化基礎(chǔ)上,以工業(yè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),引入云計(jì)算和人工智能技術(shù),提升工業(yè)的智能化水平,以滿足大批量個(gè)性化定制的社會(huì)生產(chǎn)需求;美國(guó)擁有強(qiáng)大的云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)及數(shù)據(jù)處理能力,基于此,提出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略,將單個(gè)設(shè)備、單條生產(chǎn)線、單個(gè)工廠的數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng),通過(guò)大數(shù)據(jù)處理后,在診斷、預(yù)測(cè)、后服務(wù)等方面挖掘工業(yè)服務(wù)的價(jià)值。
中國(guó)相對(duì)于德國(guó)、美國(guó)而言,在工業(yè)自動(dòng)化、在云計(jì)算等領(lǐng)域都處于發(fā)展期,因此提出中國(guó)制造2025計(jì)劃,通過(guò)工業(yè)化和信息化融合發(fā)展的方式,將工業(yè)化和信息化整體規(guī)劃,并制定一系列的重點(diǎn)工程和推進(jìn)計(jì)劃。
特點(diǎn)
不管是工業(yè)自動(dòng)化、還是工業(yè)智能化(工業(yè)4.0)、或者是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念,他們的基礎(chǔ)是工業(yè)數(shù)據(jù)。
隨著行業(yè)發(fā)展,工業(yè)企業(yè)收集的數(shù)據(jù)維度不斷擴(kuò)大。主要體現(xiàn)在三個(gè)方面:
一是時(shí)間維度不斷延長(zhǎng)。經(jīng)過(guò)多年的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng),積累下來(lái)歷年的產(chǎn)品數(shù)據(jù)、工業(yè)數(shù)據(jù)、原材料數(shù)據(jù)和生產(chǎn)設(shè)備數(shù)據(jù);二是數(shù)據(jù)范圍不斷擴(kuò)大。隨著企業(yè)信息化建設(shè)的過(guò)程,一方面積累了企業(yè)的財(cái)務(wù)、供應(yīng)商數(shù)據(jù),也通過(guò)CRM系統(tǒng)積累了客戶(hù)數(shù)據(jù),通過(guò)CAD等積累了研發(fā)過(guò)程數(shù)據(jù),通過(guò)攝像頭積累了生產(chǎn)安全數(shù)據(jù)等,另一方面越來(lái)越多的外部數(shù)據(jù)也被收集回來(lái),包括市場(chǎng)數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、企業(yè)輿情數(shù)據(jù)等;三是數(shù)據(jù)粒度不斷細(xì)化。從一款產(chǎn)品到多款、多系列產(chǎn)品使得產(chǎn)品數(shù)據(jù)不斷細(xì)化,從單機(jī)機(jī)床到聯(lián)網(wǎng)機(jī)床,使得數(shù)據(jù)交互頻率大大增強(qiáng);加工精度從1mm提升到0.2mm,從5分鐘每次的統(tǒng)計(jì)到每5秒的全程監(jiān)測(cè),都使得采集到的數(shù)據(jù)精細(xì)度不斷提升。
以上三個(gè)維度最終導(dǎo)致企業(yè)所積累的數(shù)據(jù)量以加速度的方式在增加,構(gòu)成了工業(yè)大數(shù)據(jù)的集合。不管企業(yè)是否承認(rèn),這些數(shù)據(jù)都堆砌在工廠的各個(gè)角落,而且在不斷增加。
分類(lèi)
從企業(yè)經(jīng)營(yíng)的視角來(lái)看待這些工業(yè)數(shù)據(jù)。可以按照數(shù)據(jù)的用途分成三類(lèi):
第一類(lèi)是經(jīng)營(yíng)性數(shù)據(jù),比如財(cái)務(wù)、資產(chǎn)、人事、供應(yīng)商基礎(chǔ)信息等數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)在企業(yè)信息化建設(shè)過(guò)程中陸陸續(xù)續(xù)積累起來(lái),表現(xiàn)了一個(gè)工業(yè)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)要素和成果。
第二類(lèi)是生產(chǎn)性數(shù)據(jù),這部分是圍繞企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中積累的數(shù)據(jù),包括原材料、研發(fā)、生產(chǎn)工藝、半成品、成品、售后服務(wù)等。隨著數(shù)字機(jī)床、自動(dòng)化生產(chǎn)線、SCADA系統(tǒng)的建設(shè),這些數(shù)據(jù)也被企業(yè)大量記錄下來(lái)。這些數(shù)據(jù)是工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中價(jià)值增值的體現(xiàn),是決定企業(yè)差異性的核心所在。
第三類(lèi)是環(huán)境類(lèi)數(shù)據(jù),包括布置在機(jī)床的設(shè)備診斷系統(tǒng),庫(kù)房、車(chē)間的溫濕度數(shù)據(jù),以及能耗數(shù)據(jù),廢水廢氣的排放等數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)對(duì)工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中起到約束作用。
從目前的數(shù)據(jù)采用情況看,經(jīng)營(yíng)類(lèi)數(shù)據(jù)利用率最高,生產(chǎn)性數(shù)據(jù)和環(huán)境類(lèi)數(shù)據(jù)相比差距比較大。從未來(lái)數(shù)據(jù)量來(lái)說(shuō),生產(chǎn)線數(shù)據(jù)在工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)中的占比將越來(lái)越大,環(huán)境類(lèi)數(shù)據(jù)也將越來(lái)越多樣化。
一般意義上,大數(shù)據(jù)有具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)種類(lèi)多、商業(yè)價(jià)值高、處理速度高,在此基礎(chǔ)上,工業(yè)大數(shù)據(jù)還有兩大特點(diǎn)。一是準(zhǔn)確率高,大數(shù)據(jù)一般的應(yīng)用場(chǎng)景是預(yù)測(cè),在一般性商業(yè)領(lǐng)域,如果預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到90%已經(jīng)是很高了,如果是99%就是卓越了。但在工業(yè)領(lǐng)域的很多應(yīng)用場(chǎng)景中,對(duì)準(zhǔn)確率的要求達(dá)到99.9%甚至更高,比如軌道交通自動(dòng)控制,再比如定制生產(chǎn),如果把甲乙客戶(hù)的訂單參數(shù)搞混了,就會(huì)造成經(jīng)濟(jì)損失。二是實(shí)時(shí)性強(qiáng),工業(yè)大數(shù)據(jù)重要的應(yīng)用場(chǎng)景是實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、實(shí)時(shí)預(yù)警、實(shí)時(shí)控制。一旦數(shù)據(jù)的采集、傳輸和應(yīng)用等全處理流程耗時(shí)過(guò)長(zhǎng),就難以在生產(chǎn)過(guò)程中發(fā)揮價(jià)值。
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