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工業(yè)大數(shù)據(jù)是指工業(yè)設備在生產(chǎn)過程中所產(chǎn)生的大量多樣性的數(shù)據(jù)，其因物聯(lián)網(wǎng)而廣為人知。工業(yè)大數(shù)據(jù)因2012年“工業(yè)4.0”概念的出現(xiàn)而被重視，旨在以工業(yè)設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)為基礎，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)進行處理并且挖掘出更多的商業(yè)價值。

01 工業(yè)大數(shù)據(jù)的特點

      工業(yè)大數(shù)據(jù)利用工業(yè)網(wǎng)絡技術(shù)對原始數(shù)據(jù)進行處理，為管理決策提供依據(jù)，達到降低維護成本、改善客戶關系的目的。

　　大數(shù)據(jù)一般具有3V的特點，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣），因此其以傳統(tǒng)工具難以處理，只能采用新的策略進行存儲分析等。而工業(yè)大數(shù)據(jù)則還有其自己的兩個V。一個是visibility（可見性），即需要發(fā)現(xiàn)對現(xiàn)有資產(chǎn)和生產(chǎn)過程難以察覺的見解，并且以數(shù)據(jù)形式變?yōu)榭梢?；另一個則是Value（價值），由于行業(yè)面臨的風險及影響差異，工業(yè)大數(shù)據(jù)被要求有更高的精準度，否則其價值將會大打折扣。
　　工業(yè)大數(shù)據(jù)相比其他大數(shù)據(jù)來看，其結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)更多，相關性和實時性更強，也更易于分析。這是因為工業(yè)數(shù)據(jù)普遍是由自動化設備在生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的，其環(huán)境和操作受到人為因素影響較小，不會產(chǎn)生太多不可控因素。
　　工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析更側(cè)重于關系挖掘和現(xiàn)象捕捉。一般來講，工業(yè)大數(shù)據(jù)可以在現(xiàn)象中提取出的特征會涉及諸多的物理學科等問題，有效的分析將會比普通大數(shù)據(jù)涉及的知識領域更為寬泛，其分析困難程度可見。
      另外，其數(shù)據(jù)驅(qū)動分析系統(tǒng)需要從不同的工作條件中獲取數(shù)據(jù)。但是在不同來源獲取的數(shù)據(jù)存在離散和非同步的問題，因此需要預處理以保障數(shù)據(jù)的完整性、連續(xù)性和同步性。

02 工業(yè)大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)

      

工業(yè)大數(shù)據(jù)還面臨質(zhì)量差的難關。通常大數(shù)據(jù)分析的重點在數(shù)據(jù)挖掘，以數(shù)據(jù)的量來彌補數(shù)據(jù)的質(zhì)缺陷?？墒枪I(yè)大數(shù)據(jù)中，變量通常具有明確的物理意義，數(shù)據(jù)完整性對于分析系統(tǒng)至關重要，低質(zhì)量的數(shù)據(jù)可能徹底改變兩個變量間的關系，對于高精度的分析可能造成災難性的影響。

      其與傳統(tǒng)商業(yè)智能不同，傳統(tǒng)BI的處理工作主要集中于數(shù)據(jù)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)化，并且定期進行周期性處理即可。而工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析系統(tǒng)則要求達到實時分析和可視化處理結(jié)果。
　　鑒于這些特點的存在，工業(yè)大數(shù)據(jù)并不能簡單的移植普通大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)直接使用。工業(yè)大數(shù)據(jù)需要采用的是對于相關領域知識更了解，分析系統(tǒng)功能定義明確，分析速度快并且可以提供更明確的分析策略的大數(shù)據(jù)分析手段。

03 工業(yè)大數(shù)據(jù)的技術(shù)

      工業(yè)大數(shù)據(jù)的不斷增加為其后續(xù)處理工作制造了麻煩。由于自動化工業(yè)設備的不斷增多，工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度和數(shù)量都在暴漲，這對大數(shù)據(jù)的存儲和管理的基礎設施形成挑戰(zhàn)。
      其次應當建立適當?shù)臄?shù)據(jù)管理系統(tǒng)。工業(yè)大數(shù)據(jù)的存儲需要能夠處理大量數(shù)據(jù)并且做到實時分析，以便于迅速為決策提供支持，為了提高速度，這就需要存儲、管理和處理更為集成化。這對數(shù)據(jù)存儲基礎設施有較高要求，需要在能夠處理高速度、高數(shù)量的數(shù)據(jù)流的同時進行數(shù)據(jù)分析，這一步將會是未來工業(yè)大數(shù)據(jù)行業(yè)的核心和基礎。
      信息物理系統(tǒng)（CPS，Cyber-Physical Systems）也是工業(yè)大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)。信息物理系統(tǒng)是計算進程和物理進程之間無縫集成的系統(tǒng)。與傳統(tǒng)操作技術(shù)有著明顯不同，工業(yè)大數(shù)據(jù)需要在更廣泛的角度來進行決策，其核心部分在于設備狀態(tài)。重點在于5C架構(gòu)（Connection，Conversion，Cyber，Cognition，Configuration，即連接，轉(zhuǎn)換，網(wǎng)絡，認知，配置）。該架構(gòu)意為將原數(shù)據(jù)傳輸并轉(zhuǎn)換為可操作信息，利用分析洞察數(shù)據(jù)，最終通過知情決策改進流程。這一步將會進一步提高生產(chǎn)力降低成本。
　　在工業(yè)系統(tǒng)中，每時每刻都在由不同設備產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。每一條流水線大量的機械會產(chǎn)生不同的數(shù)據(jù)樣本，例如波音787每天航班都會產(chǎn)生超過5TB的數(shù)據(jù)，工業(yè)系統(tǒng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)遠遠超過了傳統(tǒng)方法的處理能力，因此對于管理和處理都構(gòu)成了極大的挑戰(zhàn)。
　　為了應對這一挑戰(zhàn)，企業(yè)和研究人員都在收集、統(tǒng)計、存儲和分析工業(yè)大數(shù)據(jù)集方面做出了努力，將一些數(shù)據(jù)集公布用于科研。不過即便如此，工業(yè)大數(shù)據(jù)所面臨的壓力依然巨大。但是，工業(yè)大數(shù)據(jù)是未來工業(yè)4.0和物聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)之一，工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展提高生產(chǎn)水平的必要環(huán)節(jié)。
　　麥可思致力于利用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術(shù)，構(gòu)建工業(yè)B2B數(shù)字科技平臺，為工業(yè)中小企業(yè)提供線上化集采、供應鏈數(shù)字科技服務以及工業(yè)園區(qū)數(shù)字化，助力工業(yè)產(chǎn)業(yè)集群的發(fā)展和企業(yè)數(shù)字化的轉(zhuǎn)型升級。