一文读懂工业大数据的脉络
工业大数据不同于大数据,具有自己独特的特征。本文着重从工业大数据的定义与范畴、来源、特征、技术及应用领域、面临的问题等,全面剖析工业大数据的方方面面,让你一文读懂工业大数据的脉络!
工业大数据是指在工业领域中,围绕典型智能制造模式,从客户需求到销售、到订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称,其以产品数据为核心,极大延展了传统工业数据范围,同时还包括工业大数据相关技术和应用。
——工业大数据来源——
我们所谈的工业大数据,不完全等同于企业信息化软件中流淌的数据,从业界的共识看,主要来源有三类,第一类是企业经营相关的业务数据,这类数据来自企业信息化范畴,包括企业资源计划(ERP)、产品生命周期管理(PLM)、供应链管理(SCM)、客户关系管理(CRM)和环境管理系统(EMS)等,此类数据是工业企业传统的数据资产。
第二类是机器设备互联数据,主要是指工业生产过程中,装备、物料及产品加工过程的工况状态、环境参数等运营情况数据,通过MES系统实时传递,目前在智能装备大量应用的情况下,此类数据量增长最快。
第三类是企业外部数据,这包括了工业企业产品售出之后的使用、运营情况的数据,同时还包括了大量客户、供应商、互联网等数据状态。
——工业大数据特征——
笔者曾就工业大数据特征及数据驱动工业价值创造等话题,专门采访过工业大数据领域知名专家——美国科学基金会(NSF)智能维护系统(IMS)中心主任李杰教授,他表示:工业大数据与互联网大数据最大的区别在于工业大数据有非常强的目的性,而互联网大数据更多的是一种关联的挖掘,是更加发散的一种分析。
除此之外,两者在数据的特征和面临的问题方面也有不同。有别于互联网大数据,工业大数据的分析技术核心要解决“3B”问题:
1)Below Surface —— 隐匿性,即需要洞悉背后的意义
工业环境中的大数据与互联网大数据相比,最重要的不同在于对数据特征的提取上面,工业大数据注重特征背后的物理意义以及特征之间关联性的机理逻辑,而互联网大数据则倾向于仅仅依赖统计学工具挖掘属性之间的相关性。
2)Broken —— 碎片化,即需要避免断续、注重时效性
相对于互联网大数据的量,工业大数据更注重数据的全,即面向应用要求具有尽可能全面的使用样本,以覆盖工业过程中的各类变化条件、保障从数据中能够提取以反映对象真实状态的信息全面性。因此,工业大数据一方面需要在后端的分析方法上克服数据碎片化带来的困难,利用特征提取等手段将这些数据转化为有用的信息,另一方面,更是需要从数据获取的前端设计中以价值需求为导向制定数据标准,进而在数据与信息流通的平台中构建统一的数据环境。
3)Bad Quality —— 低质性,即需要提高数据质量、满足低容错性
数据碎片化缺陷来源的另一方面也显示出对于数据质量的担忧,即数据的数量并无法保障数据的质量,这就可能导致数据的低可用率,因为低质量的数据可能直接影响到分析过程而导致结果无法利用,但互联网大数据则不同,其可以只针对数据本身做挖掘、关联而不考虑数据本身的意义,即挖掘到什么结果就是什么结果,最典型的就是经过超市购物习惯的数据挖掘后啤酒货架就可以摆放在尿不湿货架的对面,而不用考虑他们之间有什么机理性的逻辑关系;
换句话说,相比于互联网大数据通常并不要求有多么精准的结果推送,工业大数据对预测和分析结果的容错率远远比互联网大数据低的多。互联网大数据在进行预测和决策时,仅仅考虑的是两个属性之间的关联是否具有统计显著性,其中的噪声和个体之间的差异在样本量足够大时都可以被忽略,这样给出的预测结果的准确性就会大打折扣。比如当我觉得有70%的显著性应该给某个用户推荐A类电影,即使用户并非真正喜欢这类电影也不会造成太严重的后果。但是在工业环境中,如果仅仅通过统计的显著性给出分析结果,哪怕仅仅一次的失误都可能造成严重的后果。
——工业大数据技术:算法与模型——
有了工业数据的大量积累,但并不等于直接的商业收益,中间隔着一道非常关键的通道——工业大数据技术。近几年,很多大数据专家和行业专家也在争执:数据量重要还是大数据算法更重要,双方各执一词。比如Googole就认为数据量的多寡至关重要,甚至直言:更多的数据胜过更好的算法。这种观点与我们意识认知中的“信息越多,就越靠近真相”类似。
而如《The Signal and the Noise》(信号与噪声,作者Nate Silver),这本书里面的一个观点是“更多的数据意味着更多的噪声。信号是真相,噪声却使我们离真相越来越远。”所以,人们需要构建有效的算法和模型,去识别和认知何为真相。
在这里暂不讨论到底是数据量重要还是算法模型更重要,但针对工业大数据的有效利用,肯定离不开工业大数据的分析技术。
——工业大数据应用领域(场景)——
一、研发设计:主要用于提高研发人员的研发创新能力,研发效率和质量,支持协同设计,具体体现在:(1)、基于模型和仿真的研发设计;(2)、基于产品生命周期的设计;(3)、融合消费者反馈的设计
二、在复杂生产过程优化的应用:(1)、工业物联网生产线;(2)、生产质量控制;(3)、生产计划与排程;
三、在产品需求预测中的应用
四、在工业供应链优化中的应用
——工业大数据应用发展存在的主要问题——
《工业大数据白皮书2017年版》指出,研究与应用工业大数据,产品大数据是核心,物联大数据是实现手段,集成贯通是基础(业务模式、商业和价值驱动、关键抽取和应用)。而在实践过程中,这三个方面都存在不同程度的难点。
《工业大数据白皮书2017年版》封面
1、产品大数据:产品大数据是工业大数据的根源与核心,但工业制造业领域涵盖十分广泛,行业种类繁多,产品种类数量庞大且仍在不断增长,如何规范产品大数据的定义与分类方法,建立规范的、属性明确的、可查询可追溯可定位的产品大数据,将是顺利应用工业大数据的前提。
2、物联接入设备:物联大数据是实现工业大数据畅通流动的必要手段,但在工业实际应用中,工业软件、高端物联设备不具备国产自主可控性,物联接入的高端设备的读写不开放,形成设备信息的孤岛,数据流通不畅,突破这种束缚是实现工业大数据的关键。
3、信息集成贯通:集成贯通的难点在于商业驱动、打通关键点和环节,掌控产品源和设备,持续优化。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14