工业大数据有何战略价值?工业大数据的关键技术是什么?

以下内容中，小编将对工业大数据的相关内容进行着重介绍和阐述，希望本文能帮您增进对工业大数据的了解，和小编一起来看看吧。

一、工业大数据

工业大数据(Industrial big data)是指工业设备高速生成的大量数据，对应于设备在不同时间的状态，工业大数据则指的是物联网中的信息。该术语于2012年以工业4.0的概念出现，也与信息技术营销中流行的大数据有关。工业大数据还意味着工业设备生成的大量数据具有潜在的商业价值。工业大数据将与工业互联网技术合作，并使用原始数据来支持管理决策，例如降低维护成本和改善客户服务。

可以说，工业大数据是大数据与智能制造的交集。多种因素促使大数据进入工业领域：设备自动化和企业数字化阶段已经积累了大量数据，迫切需要挖掘其价值。传感器和通信技术的发展降低了数据采集的成本;云计算，GPU和其他技术逐渐能够满足行业对实时数据处理的计算要求;制造活动的复杂性使得人们的经验判断具有一定的局限性。因此，2012年，通用电气公司(GE)在美国正式提出了工业大数据的概念。它的Predix平台连接“人员，机器，材料，方法，环境和度量”的信息，从而使重要的行业从被动的行业转变为运营模式已转变为预测模式。西门子开发了各种组件，以“物联网+大数据分析+管理和控制决策”的形式形成了Mindsphere工业大数据平台。在国内，已经对工业大数据进行了一些探索。中航工业集成了云平台，数据挖掘和其他技术，为健康状态管理以及特殊过程设备的故障预测和预警定制解决方案;昆仑数据构建了KMX机器大数据管理分析平台，支持中石油，金风科技，陕鼓动力等企业的智能生产流程。

二、工业大数据的战略价值

大数据是制造业提高核心能力，整合产业链，实现从要素驱动向创新驱动转变的有力手段。对于制造公司而言，大数据不仅可以用来提高公司的运营效率，而且更重要的是，如何使用新一代信息技术提供的功能(例如大数据)来改变业务流程和业务模型。 从企业战略管理的角度可以看出，大数据与相关技术和企业战略之间的三个主要关系如下：

· 大数据和战略核心能力：大数据可用于提高企业的运营效率。

·大数据和价值链：大数据和相关技术可以帮助公司简化其运营并加快产品制造过程中的信息流。

·大数据和制造模型：大数据可用于帮助更改制造模型并形成新的业务模型。其中，典型的智能制造模式包括自动化生产，个性化制造，网络协调和面向服务的转换。

三、工业大数据的关键技术之数据动态感知与采集

工业大数据价值挖掘采用的两个主要关键技术，一是数据动态感知，二是采集技术，包括数据采集和访问治理。数据获取方面是从多个数据源获取数据，具体来说：

(1) 基于传感器网络的数据采集技术。 在数控机床，工业机器人，PLC等数控设备中添加传感器，设置接口或添加智能采集硬件，在车间或工厂中建立传感器网络，实现对运行条件，环境参数及其他设备及产品运行数据的采集通过OPC组态。

(2) 基于自动识别和感知的数据收集技术。 通过光，电磁，温度和其他能量传递原理，使用条形码技术，RFID技术，光信号，生物特征和嵌入式技术自动识别和感知信息载体，然后获得所需的数据。

(3) 基于数字集成的数据采集技术。 使用Web Service，数据ETL和可扩展标记语言XML和技术等数字集成工具来集成CAPP，MES，ERP，PDM等企业信息系统，以实现产品设计数据，生产计划信息和制造资源 在现有系统中积累和收集和采集物流供应等数据。

最后，小编诚心感谢大家的阅读。你们的每一次阅读，对小编来说都是莫大的鼓励和鼓舞。最后的最后，祝大家有个精彩的一天。