京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
工业大数据到底是什么及未来发
随着德国工业4.0等制造智能化转型战略的相继实施,工业大数据是近来的热门话题,那么到底什么是工业大数据以及在未来发展中它会给我们带来什么?
1、工业大数据概念与特征
工业数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据。工业大数据是基于工业数据,运用先进大数据技术,贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节,使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。工业数据从来源上主要分为信息管理系统数据、机器设备数据和外部数据。信息管理系统数据是指传统工业自动化控制与信息化系统中产生的数据,如ERP、MES等。机器设备数据是来源于工业生产线设备、机器、产品等方面的数据,多由传感器、设备仪器仪表进行采集产生。外部数据是指来源于工厂外部的数据,主要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。
工业大数据具有五大特征。一是数据体量大,主要表现在随着设备数据和互联网数据的涌入,工业数据的存储量将达到EB级别。二是数据分布广泛,分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等。三是结构复杂,有结构化、半结构化和非结构化等不同类型。四是数据速度需求多样化,有要求实时、半实时和离线三种,生产层级要求实时性,需要达到毫秒级别;管理层级实时性要求不高。五是数据价值不均匀,20%的数据具有80%的价值密度(如产品图纸、试验分析、 加工工艺);80%的数据密度只有20%,需要分析挖掘(如工况情况、图片数据)。
与互联网大数据相比,工业大数据具有自身特点:一是多源性获取,数据分散,非结构化数据比例大;二是数据蕴含信息复杂,关联性强;三是持续采集,具有鲜明的动态时空特性;四是采集、存贮、处理实时性要求高;五是与具体工业领域密切相关。
先进制造企业基于工业大数据的应用,把产品、机器、资源和人有机结合在一起,推动制造业向基于大数据分析与应用基础上的智能化转型。工业大数据能够促进形成企业和消费者之间的信息主动反馈机制,为完善以客户需求为导向的产品全生命周期信息集成和跟踪服务、建立以服务为核心的整体解决方案提供可行路径,将大大提升产品服务价值,为制造业转型升级开辟了新途径。
2、工业大数据发展态势
随着信息化和工业化融合,工业企业生产信息数字化,积累大量数据。工业网络、数据采集、集成、计算和分析技术在工业领域的应用,促使工业数据发挥巨大价值。工业大数据越来越受到工业企业的关注。目前工业大数据发展态势有三个,一是已从理念转向实践,二是工业大数据成为云计算的价值体现,三是工业大数据孕育丰富的工业应用生态。
随着信息化和工业化融合的不断推进和大数据采集、集成、计算和分析技术的发展,很多工业企业已经进入工业大数据实践阶段。大型工业企业在应用方面走在前列。如唐山钢铁集团,通过引入国际最先进的生产线,已实现数据实时采集,深度挖掘工业大数据价值,实现生产实时监测、生产排程、产品质量管理、能源管控等。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20在商业数据分析领域,“懂理论、会工具”只是入门门槛,真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、 ...
2025-11-20在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10