详述工业大数据的技术与应用

当前，中国及大多数国家的工业发展都面临着极大的困境和挑战，包括：产能严重过剩、个性化产品稀缺、产品越来越复杂、生产资料未能得到有效配置、大型设备市场日渐饱和等，亟待寻求工业回归、工业转型升级的战略方案。“互联网+”极具活力的思维及创新的商业模式，为处于困境、亟待转型升级的制造业提供了一种新的转型方向，

通过改革生产方式和商业模式以及提高生产技术，实现客户个性化定制产品的小批量、大规模生产，解决工业产品大规模产能严重过剩与无法满足客户对产品的个性化需求的问题，以满足对客户尊重与肯定及自我实现的需求。

尝试通过网络化协同制造解决核心技术薄弱、高端产品制造能力较低的问题，即借助互联网或工业云平台，发展企业间协同研发、众包设计、供应链协同等新模式，以有效降低资源获取成本，大幅延伸资源利用范围，打破封闭疆界，加速从“单打独斗”向产业协同转变，促进产业整体竞争力提升。

尝试通过创新创业、制造业分享型经济改善产能过剩而资源未得到有效配置及自主创新能力不强的问题。

以核心产品为轴心，通过收集、分析产品的客户使用数据及周边环境数据，为用户提供延伸服务，扩展产品价值空间，拓展新市场，实现以产品为核心的经营模式向“制造+服务”的模式转变。

3、IT价值链

大数据的价值通过数据的收集、预处理、分析、可视化和访问等活动来实现。

在IT价值链维度上，大数据价值通过为大数据应用提供存放大数据的网络、基础设施、平台、应用工具及其他服务来实现，从而提高运营效率和支撑业务创新。大数据技术支撑的企业架构，参考TOGAF划分方法，可分成业务架构、信息系统架构成及IT技术架构3个层次。

01.业务架构

业务架构定义了业务战略、管理、组织和关键业务流程，是企业全面的信息化战略和信息系统架构的基础，是数据、应用、技术架构的决定因素。业务架构是把企业的业务战略转化为日常运作的渠道，业务战略决定业务架构。业务架构将高层次的业务战略和目标转换成可操作的业务模型。业务架构是对企业关键业务战略及对业务功能和流程的表达，通常是在业务模型的基础上实施的业务设计，从不同的视角阐述业务模块及其之间的关系，即业务的主要流程。业务架构是对业务的主要流程和共享流程的适当划分，对业务元素生命周期的阐述和分析。通过战略规划工业大数据业务和构建企业架构，从而获得工业大数据的价值。

02.信息系统架构

为充分发挥工业大数据价值，避免形成“信息孤岛”，需要构建统一的信息系统架构，以实现各应用系统及数据的用户访问和互操作。基于工业大数据业务战略的信息系统架构是一个体系结构，它反映制造企业的信息系统的各个组成部分之间的关系以及信息系统与相关业务、信息系统与相关技术之间的关系。信息系统架构包括应用架构和数据架构。其中，应用架构描述了支持企业运作所需应用系统的蓝图，包含应用层次、功能、实现方式和建设标准等，它主要研究应用系统间的交互关系、应用与核心业务的对应关系，是企业总体框架研究的重点，可以说是业务架构和技术架构之间的桥梁。工业大数据应用架构既包含对应于工业大数据架构中的企业纵向层各层次的应用系统，也包含基于大数据技术的应用系统。而数据架构则是对复杂组织体的主要数据类型及来源、逻辑数据资产、物理数据资产以及数据管理资源的结构及交互的描述。

03.信息技术架构

随着工业4.0浪潮的兴起，物联网、云计算、大数据、人工智能、增强现实/虚拟现实等信息技术不断向工业领域融合渗透，为工业大数据应用的实施奠定了坚实的技术基础。其中，物联网技术使得无处不在的末端设备和设施，可以通过射频识别、红外感应器、全球定位系统等信息传感设备，按约定的协议与互联网相连接，进行信息交换和通信，使物品及其状态可见，从而实现智能化识别、定位、追踪、监控和管理;云计算技术提供了一种可通过网络实现按需可动态伸缩的廉价计算服务;大数据技术及AI技术则使得在可接受的时间内从海量数据中分析、挖掘出潜在价值以及实现趋势预测、群体智慧模式等成为可能;通过AR/VR技术则可实现对工厂环境、工业设备等的模拟及增强体验。制造业企业每天甚至每时每刻都在产生大量的数据，种类繁多，覆盖了工业产品的全生命周期，包括设计数据、生产数据、价值链数据以及相关的外部数据。这些数据或来自传感器，或来自智能设备的数据采集与监视控制系统，或来自企业的设计模型、信息系统。

实现工业大数据应用需要进行数据采集及预处理、存储、分析挖掘、针对特定业务进行应用及最后展示结果，相应地，工业大数据信息技术架构也分为6层：数据层、数据采集层、存储层、计算层、应用层及展示层。若企业独自建设每一层，建设门槛会比较高。国内外已研发、建设完成一系列与工业云服务及(工业)大数据处理相关的开源技术组件，人工智能技术也进一步取得了长足的发展，为工业领域的智能化转型提供了可选方案，也降低了工业大数据应用的建设实施门槛。企业若非必要，无需自行实现技术架构的每一个组件，可根据需要选择使用相应的开源组件搭建工业大数据应用，还可根据需要选用不同类型、不同级别的工业云服务，在此基础上实施工业大数据应用，以便更专注于企业擅长的业务领域及技术领域。

工业大数据分析技术，作为工业大数据的核心技术之一，可使工业大数据产品具备海量数据的挖掘能力、多源数据的集成能力、多类型知识的建模能力、多业务场景的分析能力、多领域知识的发掘能力等，对驱动企业业务创新和转型升级具有重大的作用。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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