工业互联网的工业大数据成就智能制造

2019-01-25 17:34 mikj 次阅读 条评论

      工业互联网的工业大数据成就智能制造,工业大数据有哪些特点了总结有多模态、高通量、强关联”的特性。在工业领域约有一百多种不同类型的数据,数据模态多样,结构关系复杂。高通量是指数据持续不断地产生,采集频率高,通量大。强关联是指工业场景下的数据有非常强的机理支撑,不同学科之间的数据是在机理层面的关联,而不是数据字段上的关联。

      而对工业大数据的分析应用,也不是将深度学习、强化学习的方法放到这里就可以有结果。我们需要获知研究对象的机理模型与定量领域知识,而这在当前基础上前进很困难。我们希望找出数据在输入、输出之间的统计关系,对机理和模型不确定、不清晰的部分加以补足,这是工业大数据应用的基础。

      业务引领,数据推动产业发展,智能制造在不断获得数据的驱动,从智能制造到工业互联网平台,核心都是利用数据和模型,优化制造资源的配置效率。工业互联网并不等同于智能制造,区别在于数据的跨界和业务的边界上是否有所突破。当下,太多人过于重视平台能力,而真正的工业互联网讲的是生态,资源优化从描述、诊断向预测、决策不断深入,从单机设备、生产线、产业链再到产业生态不断拓宽。

      生态如何来构建业务体系,如何跨界,才是工业互联网成功与否的关键。而决定工业互联网发展方向的,一定是业务驱动。从一开始就反对拎着一把锤子,满世界找钉子,现在很多大数据、人工智能公司就存在这个问题。需要深入到一个工业领域,造一把可靠的锤子,刚好可以去敲有需求的钉子,业务驱动和问题驱动才是产业发展的本质,而不是技术驱动。将业务、数据理清楚,评估数据,真正实现业务落地,要点就是三个要素的协同——人、场景、算法。

      工业大数据平台就是用于连接、挖掘工业大数据,将数据中的信息和知识显性化,去解决工业问题、提升效率效益的一套工具。这其中的各个环节,都有很多的或偏工业或偏大数据大计算机领域+统计学领域的关键点,需要从业者提出解决方案,并且在不断的落地应用过程中去迭代完善。


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