京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
工业大数据与工业4.0的关系
现在的世界,已经进入了一个概念满天飞的年代。和工业大数据相关的概念非常多,包括工业4.0、物联网、云计算、人工智能、智能制造等等,接下来,我会追根溯源,把这些概念都理清楚,这样,我们才能更好地理解工业大数据。今天先聊一聊工业4.0是怎么回事。
工业4.0的概念来源比较清晰,不像大数据概念的来源,说不清,道不明。工业4.0是德国联邦教研部与联邦经济技术部在2013年汉诺威工业博览会上提出的概念。它实际上是德国人为了推广他们的工业技术而提出的一个营销概念。这个概念应该说提的非常成功,仿佛一夜之间,全世界都在讲自己的产品符合工业4.0的理念。
当时德国人提的工业4.0概念中,主要是描绘了制造业的未来愿景(注意,是制造业,而不是工业,德国人在这里其实偷换了概念,工业的范畴远比制造业大得多),提出了继蒸汽机、规模化生产、电子信息技术等三次工业革命后,人类即将迎来的以生产高度数字化、网络化、机器自组织为标志的第四次工业革命。
在德国人描述的四次工业革命中,第一次是以蒸汽机为动力的机械生产设备导致的第一次工业革命,该次工业革命与18世纪末基本结束。第二次是基于劳动力分工(即流水线),以电为动力的大规模生产为核心的第二次工业革命,该次革命始于20世纪初,第三次工业革命始于20世纪70年代,其标志是电子信息技术的大规模使用使得工业自动化程度大为提高,现在,德国人认为我们进入了第四次工业革命,在本次工业革命中,软件不再仅仅是为了控制仪器或者执行具体的工作而编写的,也不再仅仅被嵌入到产品和生产系统中。产品和服务借助于互联网和其他网络服务,通过软件、电子及环境的结合,生产处全新的产品和服务。越来越多的产品功能无需操作人员介入,而是可以自主进行生产。
从这个概念可以看出,工业4.0实际上是德国等先进制造业发达国家在进行一次大的制造业升级,以期保持其在国际竞争中的地位。因此,工业4.0概念提出之后,各国纷纷跟进,美国提出了工业物联网,中国提出了工业2025,其实都是想在这一次工业革命中保持或者进一步占领国际市场,获得竞争优势。
工业4.0中涉及到的技术概念有很多,大致可以通过下面这张图来进行描述。
从底层看,工业4.0包括互联网时代的三大底层基础设施,工业物联网(这是美国人的概念)、云计算、工业大数据,在具体应用上,包括两大硬件技术3D打印和工业机器人,两大软件技术工业网络和工作自动化,同时还囊括了未来的两大技术虚拟现实和人工智能。这些技术构成了工业4.0的技术图谱。
由此可以看出,工业大数据是工业4.0的一部分,它是为工业4.0提供软件技术支撑的,也是工业4.0的核心部分。由于工业4.0的最终目的是提高企业的生产力、生产效率及生产的灵活性,但又受制于生产的复杂性和复杂生产带来的超高难度的管理,因此,现代化的生产要求从产品、工具、运输、设备的每一个环节都配备传感器,并更够通过标准协议彼此通讯,在这种情况下,企业生产就必须依赖全新的软件系统,它可以覆盖整个产品生命周期,它可以协调海量的数据流程,它可以自主控制设备进行复杂化的、自定义的生产作业,而这和核心的一切,就是工业大数据。
到今天,工业大数据的概念已将慢慢的超越了工业4.0,工业大数据既是工业4.0的核心,也在独立的发展,既有重合的部分,也有超越的部分。
不管概念如何发展,以人工智能、大数据为标志的第四次工业革命已经在我们的身边展开了,通过这一次的工业革命,我们可以进行超级复杂流程的管理、大规模生产过程的优化和决策的快速执行,实现复杂生产和个性商业活动的高度整合,使人类的生产效率再上升一个数量级,使生产力得到进一步的释放。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18