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工业大数据如何成为智能制造和工业互联网的核心动力
2021-02-01 [30742]
本文摘要:目前,大数据已经成为产业升级的关键技术要素。

目前,大数据已经成为产业升级的关键技术要素。在云起会议上,马云还表达了制造业过去依赖电力,未来依赖数据的观点。在“中国制造2025”的技术路线图中,工业大数据被规划为最重要的突破点,未来十年,以数据为核心构建的智能系统不会成为支撑智能生产和工业互联网的核心动力。

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工业大数据的重要性众所周知,但很明显大数据是手段而不是目的,人工智能也是。如果意味着因为工业互联网的概念很热,企业就会盲目的亲吻工业互联网、工业大数据、人工智能技术,这其实是非常错误的观点。

行业从数据到大数据在新一代信息技术出现之前,工业企业已经运行了数百年。我们应该清楚地认识到,信息技术手段的重新结合更像是一种催化剂。首先要明确必须超越什么样的经营目标,才能让今天已经不存在的生产流程、工业产品、管理方式显得更好。

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但大数据支持制造业业务转型最明显的目标是提高质量和效率,构建基于自动化和信息化的智能生产系统。在智能生产的基础上,构建平台,构建产业生态,更有效地与产业链合作,构建产业互联网的多元化发展。工业大数据的三个典型应用方向也是我们建设工业互联网的目标,包括智能设备、面向服务的生产和跨境集成。第一层是设备层,是提高单台设备的可靠性,识别设备故障,优化设备运行;第二层次更好的是生产线、车间、工厂提高运营效率,包括能耗优化、供应链管理、质量管理;第三个层面是走出产业边界,构建产业网络。

工业大数据不是凭空而来的,传统工业信息化还在展开。我们已经有了大量来自R&D末端的数据、生产流程和服务环节,而工业信息化进程仍在产生大量的数据。行业从数据走向大数据,但最好考虑与自动化领域数据的转换,也就是数据的集成。

在工业互联网时代,我们还必须包含更多来自产业链上下游和跨境的数据。工业大数据如何成为智能生产和工业互联网的核心力量?我们将其概括为“多模态、高通量、强相关性”。我们总结了工业领域中大约130种不同类型的数据,这些数据具有不同的数据模式和简单的结构关系。高通量是指数据不断大量生成,采集频率低,通量大。

强相关性是指工业场景中的数据有非常强的机制支撑,不同学科之间的数据是在机制层面上相关的,而不是数据领域。但是工业大数据的分析是应用到的,这里能产生效果的不是深度自学和增强自学的方法。我们必须了解研究对象的机理模型和定量领域的科学知识,这在目前的基础上很难推进。

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我们期望找到数据的输出和输入之间的统计关系,补充机制和模型中未经证实和不明确的部分,这是工业大数据应用的基础。业务指导,数据推广,产业发展,智能生产都是数据采集极大驱动。从智能生产到工业互联网平台,核心是利用数据和模型优化生产资源的配置效率。

工业互联网不等于智能生产,区别在于数据的跨界和业务的边界是否有突破。目前太多人过度推崇平台能力,而行业互联网真的是在讲生态。资源优化正在从叙述和临床向预测和决策深化,从单机设备、生产线和产业链向产业生态深化。

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我们的生态 需要工业互联网发展方向的必须是业务驱动。从一开始,我们就赞成拿着锤子,在世界各地找钉子。

现在很多大数据和人工智能公司都没有这个问题。一定要了解一个工业领域,打造一把可信的锤子,用市场需求敲钉子就行了。

商业驱动和问题驱动是工业发展的本质,而不是技术驱动。正确管理业务和数据,评估数据,真正打造业务落地。重点是——人的协作,三要素的场景和算法。


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