导航:首页 > 网络数据 > 工业40大数据分析

工业40大数据分析

发布时间:2022-09-28 12:28:07

① 工业大数据包括哪些工业大数据应用在哪些方面

【导读】众所周知,第二次世界大战也称为工业革命,可见工业在生活中是多么的重要,现在工业也已经趋于人工智能化,不过还是处于前期的观望试运行阶段,今天我们就来了解一下大数据在工业方面的应用有哪些,一起来看看吧!

大数据在工业中的应用有哪些?

从需求角度来看,目前国内制造企业对大数据的需求较为明显,但很多用户仍处于观望和试验阶段,不知道如何进行。因此,对于大数据服务提供商来说,有必要结合行业业务,寻找合适的应用场景。

工业大数据的应用有哪些?

互联网给传统制造业带来了挑战,而互联网大数据可以为企业管理者和参与者提供一个新的视角,通过技术创新和开发,以及对数据的全面感知、收集、分析和共享,来审视制造业价值链。所带来的巨大价值正在被传统企业所认可。

然而,不同于目前互联网大数据的火热,工业大数据的应用对于企业来说有着很高的门槛。与互联网不同,行业大数据与行业业务密切相关。因此,对企业的行业积累和对行业业务的深入了解都有很高的要求。此外,行业内的大数据分析比较准确,逻辑关系非常清晰。

工业大数据的应用有哪些?大数据在工业中的应用有哪些?通过大数据分析,企业可以使部门之间的数据更加协调,从而准确预测市场需求缺口。同时,通过更加灵活的工艺管理和更加自动化的生产设备装配调度,实现智能化生产。然而,据我们所知,在中国从事大数据应用的公司并不多。然而,拥有自主知识产权和核心技术的企业并不多。要做好工业大数据的应用,需要有一套严谨的数据推理逻辑,以及平台和工具。目前,国内大数据应用企业还没有足够的能力满足这一需求。

然而,仍有一些大型工业企业处于应用的前沿。以唐山钢铁集团为例,通过引进国际最先进的生产线,实现实时数据采集,与涵宇等企业合作,深入挖掘行业大数据价值,实时生产监控、生产调度、产品质量管理、能源控制等。此外,先进制造企业基于大数据在行业中的应用,将产品、机器、资源、人有机结合,推动基于大数据分析和应用的制造业智能化转型。

综上所述,在“互联网+”时代,用户需求具有实时性、小批量、碎片化、更新快等特点,对传统制造业提出了挑战。工业大数据有其鲜明的特点。随着信息化和工业化的融合,产业大数据的应用为制造业转型升级开辟了一条新途径。深入探讨工业大数据在制造过程中的应用场景和应用,将有利于更好地发挥其支撑作用。

以上就是小编今天给大家整理的关于“工业大数据包括哪些?工业大数据应用在哪些方面?”的相关内容,希望对大家有所帮助。总的来说,大数据的价值不可估量,未来发展前景也是非常可观的,因此有兴趣的小伙伴,尽早着手学习哦!

② 《工业大数据工业4.0时代的工业转型与价值创造》pdf下载在线阅读全文,求百度网盘云资源

《工业大数据工业4.0时代的工业转型与价值创造》网络网盘pdf最新全集下载:
链接:https://pan..com/s/1CHYfMkMPGbQdHpcr6uKuVw

?pwd=hbak 提取码:hbak
简介:工业大数据是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。无论是德国工业4.0、美国工业互联网还是《中国制造2025》,各国制造业创新战略的实施基础都是工业大数据的搜集和特征分析,及以此为未来制造系统搭建的无忧环境。本书基于工业4.0的时代背景,通过深入剖析未来工业的商业模式和智能服务体系的创新技术变革,论述如何通过工业大数据的分析和应用去预测需求、预测制造,整合产业链和价值链,发现用户的价值缺口,发现和管理不可见的问题,实现为用户提供定制化的产品和服务。

③ 我国的工业4.0发展现在如何eimkt

在“工业 4.0”和《中国制造 2025》全面部署的背景下,中国制造业加快转型升级,从”中国制造”向“中国智造”方向发展,而工业大数据则是制造业升级转型的重要战略资源,是工业互联网的核心,对我国深入实施工业互联网创新发展战略和加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济具有重要意义。

现阶段,我国工业大数据主要包括企业运营管理相关的业务数据、制造过程数据和企业外部数据三类。其中,企业运营管理相关的业务数据和制造过程中产生的海量数据是工业大数据的主要来源。由于工业互联网与经济社会各个领域的联系日益紧密,气候变化、生态约束、政治事件和市场变化等外部因素也会对企业经营产生显著影响,因而外部数据也成为工业大数据重要来源之一。

—— 更多数据参考前瞻产业研究院发布的《中国工业大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

④ 工业大数据是什么为什么怎么办

大数据具有数据量大、数据类型复杂、数据处理实时性要求高等特点,大数据分析在版互联网权和电子商务领域的广泛应用产生了巨大的商业价值,得到世界各国的高度重视。全球著名战略咨询公司麦肯锡认为,大数据是创新、竞争和生产力的下一个领域。

⑤ 为什么“工业大数据”是“工业4.0”的核心

首先,从最小的层面——企业来看,工业大数据为企业全过程设计、创新、生产、经营、管理、决策服务,为企业的发展战略和目标的实现服务。
第二个层面,工业大数据服务于供应链的优化、产业链的完善、生态链的形成和优化。从供应链、产业链、生态链来看,不管是CSM的生产圈,还是一个特定产品制造过程的供应链,或是一个完整生产过程的分析,工业大数据都是为了它的形成和优化。
第三个层面,工业大数据要满足行业和宏观决策调控的实际需求,提高行业和宏观经济管理决策质量、能力。政府的行业管理对于供应链、产业链、生态链、商业链、价值链有着非常重要的作用,但是政府的宏观调控超越了这样的链环本身,我们要对经济发展面临的重大问题作出回应,甚至回答制造业如何来应对这样的问题。所以从这个行业来看重要的是行业发展战略,而到宏观调控的时候,不但要从行业的发展战略,还要从整个经济发展去看这些问题怎么解决?这就需要信息。
第四,从工业转型升级的需求看,工业大数据是为了一个个企业、行业、装备、工艺、生产线、供应链的转型升级服务。先进制造业、工业4.0、智能制造,以两化融合和智能制造为重点的中国制造2025,都是工业转型升级模式的未来方向。原来我们的3.0工业,是以装备和生产线为核心的自动化,而4.0的智能化是把这两个过程自动化和数据自动化结合在一起。

↙大数据是建设数字化工厂的基础,而数字化工厂是实现智能制造的前提!

⑥ 工业大数据是什么

工业大数据是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。无论是德国工业4.0、美国工业互联网还是《中国制造2025》,各国制造业创新战略的实施基础都是工业大数据的搜集和特征分析,及以此为未来制造系统搭建的无忧环境。

⑦ 工业制造大数据分析

工业制造大数据分析
大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一,是人们设法收集并弄清楚不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据,再大的数据量都不能称之为大数据。
如何实现智能制造是大家都关心的问题。从哈佛商学院的迈克尔·波特到宾夕法尼亚大学沃顿商学院,有一个普遍的共识,即数字化转型是智能制造实现的途径。重要的是,这个共识也来自于众多的世界级制造业企业与企业家们。
这一共识是基于无数技术趋势的融合,例如,物联网、赛博系统(CPS)、工业物联网、移动技术、人工智能、云计算、虚拟/虚拟增强现实(VR/AR),以及大数据分析等。我们一定要保持清醒,不要简单地认为有了这些技术,未来五年就是制造业的黄金时期。道理很简单,这个新制造业文化的变革进程是相当复杂和艰难的,没有行业、企业与用户的融合推进,无法实现这次变革。数字化转型不仅仅意味着企业简单的数字化,而是把数字作为智能制造的核心驱动力,利用数据去整合产业链和价值链。
自工业革命以来,为了改进运营,制造商一直以来都在有意地采集并存储数据。随着时间的推移,数据在制造业分析的需求将越来越大。然而在过去的许多年间,利用数据的根本动因并没有改变,数据的复杂性增强,数据转化为情报的能力越来越大。
2012年高德纳给出大数据定义,其中特别强调大数据是多样化信息资产,不仅关注实际数据,更关注大数据处理方法。数据量大小本身并不是判断大数据价值的核心指标,而数据的实时性和多元性对大数据的定义和价值更具直接的影响。
在讨论工业大数据分析的时候,我注意到两种不同的观点:
第一种观点认为,制造业向来都有大数据。几十年来我们的企业一直在通过历史记录、MES、ERP、EAM等各种应用系统采集数据。在部分产业链环节,特别在市场营销方面,大数据算是一个新的热词。
第二种观点认为,从工业大数据角度看,制造业是一个尚未打开的市场或刚刚开启的市场。存在大量不同类型的数据,但如今它们还未被应用到分析之中。
考虑到这些观点,面对任何新的市场提法,包括名词解释、定义或分析框架,我们始终都应该保持适当的怀疑精神。这里我更多倾向于第二个观点。我们的制造业的确有“大量数据”,但这并不是我们大多数人从市场上所理解的“大数据”涵义。在搞清楚工业大数据分析之前,我们应该如何定义制造业的大数据?这里可以通过大数据的三个特性,进一步了解大数据的特性。
数据来源
工业大数据的主要来源有两个,第一是智能设备。普适计算有很大的空间,现代工人可以带一个普适感应器等设备来参加生产和管理。所以工业数据源是280亿左右大量设备之间的关联,这个是我们未来需要去采集的数据源之一。
第二个数据来源于人类轨迹产生的数据,包括在现代工业制造链中,从采购、生产、物流与销售内部流程以及外部互联网信息等。通过行为轨迹数据与设备数据的结合,大数据可以帮助我们实现对客户的分析和挖掘,它的应用场景包括了实时核心交易、服务、后台服务等。
数据关系
数据必须要放到相应的环境中分析,才能了解数据之间的关系。譬如,每一款新机型在交付给航空公司之前都会接受一系列残酷的飞行测试。极端天气测试就是测试之一。该测试的目的是为了确保飞机的发动机、材料和控制系统能在极端天气条件下正常运行。
问题的处理关键在于找到可能产生问题的根源,消除已知错误,并确保解决方案的可靠有效。一旦找到并确定了根本原因,同时具备了可接受的应急措施,就可把问题当成一个已知错误来处理。问题调查的过程一定需要收集所有可用、与事件相关的信息,以确定并消除引起事件和问题的根本原因。数据采集与分析必须要事件/问题发生的环境数据结合。
数据价值
对于数字化转型,大数据不仅要关注实际数据量的多少,最重要的是关注大数据的处理方法在特定场合的应用,让数据产生巨大的创新价值。如果离开了收益考虑或投资回报(ROI)的设计,一味寻求大数据,则大数据分析既无法落地也无法为企业创造价值。
工业大数据分析的定义
发动机是飞机的心脏,也是关乎航空安全,生命安全的重中之重。为了实时监控发动机的状况,现代民航大多安装了飞机发动机健康管理系统。通过传感器、发射系统、信号接收系统、信号分析系统等方式采集到的数据,会经由飞机通信寻址与报告系统,通过甚高频或者卫星通信传输出来,这就是为何GE的发动机监控系统每天会获取超过1PB数据的原因。
生产执行系统(MES)与飞机发动机健康管理系统如出一辙。我们可以从工厂的生产中,实时采集到海量的流程变量、测量结果等数据。基于大量数据集而生成的报表,或是基础统计的分析并不足以称为制造业的大数据分析。
数据类型的多样性是工业大数据分析的重要属性
大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一,是人们设法收集并弄清楚不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据,再大的数据量都不能称之为大数据。
例如,生产环境中收集的时间序列模拟流程变量,数据的类型是单一的,很容易建立索引,即使存在千千万万,也不足以成为大数据。
数据必须包括高度可变性和种类多样性。制造工厂中存在无数的大数据应用,但并不包括简单地分类和展示一连串的流程测量结果,对这些工作,基本的统计展现就可以完成。一些大数据的数据库或数据湖的构成部分也是文本信息、图像数据、地理或地质信息和非结构信息,例如,通过社交媒体或其他协作平台获得的数据类型。
制造业信息结构概括起来分为两层,一个是管理层,一个是自动化层。从经营管理、生产执行与控制三个纬度来实现决策支持、管理、生产执行、过程控制以及设备的连接与传感。制造业中大数据分析是指利用通用的数据模型,将管理层与自动化层的结构性系统数据与非结构性数据结合,进而通过先进的分析工具发现新的洞见。
大数据分析对企业生产智能的意义
制造业创新的核心就是要依托大量的前沿科技。先进的技术是创新的手段。在新技术的支持下,可以通过一体化的制造运作管理系统MOM将企业管理应用系统,例如ERP、EAM等系统与工业自动化的相关系统整合为一体。在一体化制造运作管理的基础上,我们可以实现集IT+MOM+MES+BI的一体化制造企业信息系统解决方案。
从两化融合的角度来看,信息系统供应商要从企业的主信息系统提供商(MIV,MainInformation systems Vendor )定位来做好规划、标准、功能设计、实施策略的统一性工作。协助企业做好风险控制,降低投资,降低操作维护成本,实现企业信息系统全集成。
特别需要注意的是,企业管理信息平台被普遍认为是制造企业管理的集成和仪表板工具。许多供应商既大量投资其与ERP和自动化系统专有的集成,也投资开放式集成,还投资仪表板和移动技术,希望随时随地为需要正确信息的决策者提供衡量标准。
制造业大数据分析的三种途径
途径一,利用开放技术与平台,将任何系统的数据移动到任何其他地方。
制造运作管理系统建设项目是系统工程,不仅仅是一套我们理解的传统软件系统,更多的是项目执行和服务的平台。这需要在项目管理与制造企业的策略“客户服务”上,体现出制造企业的综合管理能力与软实力。
整个平台要从前期、工程实施以及售后服务这三个大的阶段来架构。在前期规划中,要重视标准、设计与实施,特别是与管理一体化的信息系统形成统一的对接。有了前期统一规划的制定,工程实施的环节可把行业的经验、集成能力、实施能力、软件开发能力等融合。特别需要在组织上建立和形成超级团队的制度。而持续服务、长期经营,将物联网应用融入与“软件+云服务”的互联网+战略是后续服务的考虑重点。
在制造业大数据分析工作中,必须要加强通过物联网科技的应用对后续持续服务的支撑作业。通过工业物联网,实现的及时响应客户、物联网软硬件系统定期巡检、提供应急备件、提供易耗品、完善应用等功能来加强和锁定与企业的供应链企业之间的长期合作。通过管理平台与物联网数据,可以持续为客户提供有价值的服务。
途径二,投资工厂内外系统架构堆栈中能够处理结构性和非结构性数据的数据模型。
新技术是创新革命的核心,其中很重要一个特点就是集成,即制造运作管理系统MOM与ERP、EAM、OA、商业分析的集成,包括一键登录、界面集成、消息推送、工作流集成、主数据、应用集成总线与平台。
由于这些系统之间主数据全部统一,所有系统之间的数据交互依靠应用系统总线进行数据交互,整合了跨系统的业务流程、工作流、服务流程等之后即实现无缝集成和分析。对于企业管理者来说,一键登录后,可以根据不同的岗位,个性化制定并且显示与管理最相关的必要信息。这就是互联网所带给我们的分享思路。
途径三,通过时间序列、图像、视频、机器学习、地理空间、预测模型、优化、模拟和统计过程控制等先进的分析工具与制造业企业内的大数据平台结合分析,从而洞见尚未显现的情况。通过传感器、感应器、传输网络和应用软件等物联网数据,与管理应用软件结合起来,将是今后制造业大数据分析的一大方向。
培养企业内部大数据分析专家
作为一个行业,我们需要有机地发展行业特定的大数据分析工具集,这样才能让现在的行业专家,从足够的数据科学中实现数字化转型。为了推动转型,我们需要一大批优秀的企业利用这种方法,并向其他人或同行证明其价值。

⑧ 如何学习工业大数据分析

数据分析需要具备多方面的理论基础,比如基本的数据分析知识:统计、概率论、数据挖掘基础理论等;基本的商业常识:营销理论、战略管理等;数据处理知识:数据库、数据结构等。

⑨ 智能制造:工业制造中的大数据分析

搞清出工业大数据分析,第一步我们应该如何定义制造业的大数据?这里我和大家通过大数据的三个特性,来经一步了解大数据的特性。

1

关注#1 -工业大数据数据来源

工业大数据的主要来源有两个,第一类数据来源与智能设备。普适计算有很大的空间,现代工人可以带一个普适感应器等设备来参加生产和管理。所以工业数据源是280亿左右大量设备之间的关联,这个是我们未来需要去采纳的数据源之一。

第二个数据来源于人类轨迹产生的数据,包括在现代工业制造链中,从采购,生产,物流与销售市场的内部流程以及外部互联网讯息等,都是此类大数据的战场。通过行为轨迹数据与设备数据的结合,大数据可以帮助我们实现客户的分析和挖掘,它的应用场景包括了实时核心,交易,服务,后台服务等。

2

关注#2 -数据的关系

数据必须要放到相应的环境中一起分析,这样才能了解数据之间的关系,可以分析出问题的根本原因(root cause)。譬如,每一款新机型在交付给航空公司之前都会接受一系列残酷的飞行测试。极端天气测试就是多项严酷的测试之一。该测试的目的是为了确保飞机的发动机、材料和控制系统能在极端天气条件下正常运行。

问题的处理关键在于找到产生问题的根源,而以知错误的消除,关键在于解决方案的可靠有效。一旦找到并确定了根本原因,同时产生了可接受的应急措施,就可把问题当成一个已知错误来处理。问题调查的过程一定需要收集所有可用,与事件相关的信息来确定并消除引起事件和问题的根本原因。数据采集与分析必须要事件/问题发生的环境数据结合。

3

关注#3 -数据的收益

对于数字化转型的其他方面而言,大数据不仅要关注实际数据量的多少,而最重要的是关注在大数据的处理方法在特定的场合的应用,让数据产生巨大的创新价值。如果离开了收益考虑或投资回报的设计,一味寻求大数据既无法落地也无法为企业创造价值。

工业大数据分析的定义

生产执行系统(MES)与飞机发动机 健康 管理系统如出一辙。我们可以从工厂的生产中,实时采集到海量的流程,变量,测量结果等数据。这些数据来源的原因都是因为在制造环境中,设备或资产连接后所产生的现象。然而基于大量数据集而生成的报表,或是基础统计的分析并不足以称之为制造业的大数据分析。

所以如果制造业大数据分析不仅仅意味着数据的量,作为一个行业,我们应该如何定义制造业的大数据分析?“大数据不仅仅是大量的数据”这句话里面包含了多重涵义。

当代大数据处理技术的价值在于技术进步,同时也是因为技术进步,使大数据成为商业中有价值的核心驱动因素。作为智能制造的三驾马车之一,工业大数据分析已经被多数的制造企业所认知并接受。许多制造业企业认为自己在生产运营方面也累积了大量的数据,是时候可以用到大数据了。

数据类型的多样性

大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一,便是,人们设法收集,并弄清楚,不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据的话,再大的数据量都不能称之为大数据。

数据必须包括高度可变性和种类多样性。制造工厂中存在无数的大数据应用,但并不包括简单地分类和展示一连串的流程测量结果,这些工作基本的统计展现就可以完成。一些大数据数据库或数据湖的构成部分数据类型也是文本信息、图像数据、地理或地质信息和非结构信息,例如,通过社交媒体或其他协作平台获得的数据类型。

制造业信息结构概括起来分为两层,一个是管理层,一个是自动化层。从经营管理,生产执行与控制三个纬度来实现决策支持、管理、生产执行、过程控制以及设备的连接与传感。制造业中大数据分析是指利用通用的数据模型,将管理层与自动化层的结构性系统数据与非结构性数据结合,进而通过先进的分析工具发现新的洞见。

大数据分析对生产的意义

制造业的创新的核心就是要依托大量的前沿 科技 。先进的技术是创新的手段。在新技术的支持下,可以通过一体化的制造运作管理系统MOM将企业管理应用系统,例如ERP,MES等系统与工业自动化的相关系统整合为一体。

从两化融合的角度来看,信息系统供应商要从企业的主信息系统提供商定位来做好规划、标准、功能设计、实施策略的统一性工作。协助企业做好风险控制,降低投资,降低操作维护成本,实现企业信息系统全集成。

阅读全文

与工业40大数据分析相关的资料

热点内容
云学app哪个好 浏览:498
因为什么对编程感兴趣 浏览:161
linux获取内核时间 浏览:926
iphonehome键变硬 浏览:32
所有文件onion 浏览:841
word写作格式 浏览:1
网页中文件及文件夹的命名规则 浏览:105
水蜜桃电子书txt全集下载 浏览:850
豫剧电影农村片 浏览:26
javaprivate类继承 浏览:487
电脑文件历史记录干什么用 浏览:136
如何去掉文件的只读属性 浏览:403
水沫缘浅的全部作品集下载 浏览:575
免费电影在线观看网站 浏览:697
涨奶挤出来的母乳电影 浏览:897
催眠控制类百合 浏览:13
编程属于哪个发票范围 浏览:207
ipadqq怎么下载群文件 浏览:272
投屏流畅的电影网站 浏览:506
手机书包网 浏览:694

友情链接