工业大数据有何特殊用途?带你看工业大数据内涵

在这篇文章中，小编将对工业大数据的相关内容和情况加以介绍以帮助大家增进对工业大数据的了解程度，和小编一起来阅读以下内容吧。

一、工业大数据特殊用途

工业大数据在工业中具有重要应用，在这里，我们主要来看看工业大数据的一些特殊的用途。

优化网络：网络系统中互连的各种设备或机器可以通过互联网相互协作，以提高网络的整体运行效率。 在交通领域，如果多辆车相互连接，就可以知道网络系统中其他车辆的位置和目的地，通过优化路线找到最有效的人工智能解决方案。

优化运维：通过工业大数据，可以实现优化和低成本，有利于整个设备或机器的运维。例如，将生产设备和零部件联网后，将实现生产状态的可监控，可以降低零部件库存需求和维护成本，提高设备或机械的稳定性。

恢复系统：通过建立广泛的大数据信息，可以帮助网络系统在遭受毁灭性打击后更快速有效地恢复。当自然灾害发生时，可以利用由智能电表、传感器等智能设备和系统组成的网络，快速检测和隔离故障设备或机械，使串联不会造成更大规模的故障。

自主学习：可以将每台设备或机器的操作经验聚合成一个大数据，使整个设备或机器独立学习。 这种自主学习的方式在一台机器上是不可能实现的。当越来越多的机器连接在一个系统中，产生无数数据的结果将是网络系统的不断扩展和自主学习的能力，变得更加智能。

二、工业大数据内涵

工业大数据分为三大类, 即企业信息化数据、工业物联网数据以及外部跨界数据。其中, 企业信息化和工业物联网中机器产生的海量时序数据是工业数据规模变大的主要来源。工业大数据是智能制造与工业互联网的核心, 其本质是通过促进数据的自动流动去解决和控制业务问题, 减少决策过程中所带来的不确定性, 并尽量克服人工决策的缺点。

(1) 从工业大数据的空间分布来看

工业大数据不仅存在于企业内部，也存在于产业链、跨产业链的商业实体中。 企业内部数据主要是指MES、ERP、PLM等自动化和信息系统中产生的数据。产业链数据是企业供应链(SCM)和价值链(CRM)上的数据，主要是指企业产品供应链和价值链中的原材料、生产设备、供应商、用户、运维伙伴等数据。跨产业链数据是指企业产品在生产和使用过程中与市场、地理、环境、法律、政府等相关的外部跨境信息和数据。

(2) 从工业大数据的产生源头来看

人和机器是产生工业大数据的主体。 人为数据是指人类输入计算机的数据，如设计数据、商业数据、产品评论、新闻事件、法律法规等。机器数据是指传感器、仪器和智能终端收集的数据。对于具体的企业，机器数据的主体可以分为生产设备和工业产品两大类。生产设备是指作为企业资产使用的生产工具，工业产品是企业交付给用户的实物载体。 生产设备数据主要服务于智能生产，工业产品数据主要服务于智能服务。

随着互联网与工业的深度融合, 机器数据的传输方式由局域网络走向广域网络, 从管理企业内部的机器拓展到管理企业外部的机器, 支撑人类和机器边界的重构、企业和社会边界的重构, 释放工业互联网的价值。近年来, 智能制造和工业互联网推动了以“个性化定制、网络化协同、智能化生产和服务化延伸”为代表的新兴制造模式的发展, 未来由人产生的数据规模的比重将逐步降低, 机器数据所占据的比重将越来越大。

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