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解析|工業(yè)大數(shù)據(jù)的三個(gè)基本問題

 blackhappy 2019-06-22

解析|工業(yè)大數(shù)據(jù)的三個(gè)基本問題

隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)的興起和我國制造業(yè)向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的持續(xù)推進(jìn),大數(shù)據(jù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用引發(fā)了制造業(yè)的普遍關(guān)注。但是,對工業(yè)大數(shù)據(jù)的理解還存在一些疑問和分歧。本文提出工業(yè)大數(shù)據(jù)的三個(gè)基本問題,共同探討。

解析|工業(yè)大數(shù)據(jù)的三個(gè)基本問題

WHY

工業(yè)大數(shù)據(jù),為什么在今天受到如此高的關(guān)注?

首先,得益于互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展。大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)的率先應(yīng)用,促進(jìn)了相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟,隨后逐步滲透到其他行業(yè),大數(shù)據(jù)與制造業(yè)的結(jié)合,稱為“工業(yè)大數(shù)據(jù)”。

其次,與制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化的客觀事實(shí)密切相關(guān)。自動(dòng)化/ 智能化的設(shè)備、生產(chǎn)單元和產(chǎn)線,以及智能化的產(chǎn)品,在運(yùn)行過程中產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏著有價(jià)值的信息。例如,GE 航空發(fā)動(dòng)機(jī)每天提供給監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)超過1PB,福特的插電式混合動(dòng)力汽車每小時(shí)能生成數(shù)據(jù)25GB,一臺(tái)數(shù)控機(jī)床每年的數(shù)據(jù)量也可達(dá)700TB。

第三,大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的擁有成本越來越低。傳感器技術(shù)、通訊技術(shù)的發(fā)展,使得獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的成本已不再高昂。嵌入式系統(tǒng)、低耗能半導(dǎo)體、處理器、云計(jì)算等技術(shù)的興起使得設(shè)備運(yùn)算能力大幅提升,可實(shí)時(shí)處理大數(shù)據(jù)。開源技術(shù)的生態(tài)完整性,使得構(gòu)建一個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的技術(shù)門檻越來越低。

另外,我們看到,制造資源、制造過程和商業(yè)活動(dòng)變得越來越復(fù)雜,管理和決策的復(fù)雜度也在提升,依靠人的經(jīng)驗(yàn)和分析已經(jīng)無法應(yīng)對如此復(fù)雜的商業(yè)環(huán)境。借助數(shù)據(jù)、算法和軟件代碼,可以突破人腦的限制,開展更加復(fù)雜的分析、預(yù)測,支持過程、產(chǎn)品和決策優(yōu)化。

最后,我們必須承認(rèn),美國管理信息系統(tǒng)專家諾蘭在四十年前提出的信息化“六階段模型”,今天看來仍然正確。根據(jù)諾蘭模型,數(shù)據(jù)管理是企業(yè)信息化走向成熟的必經(jīng)之路。而目前,即便國內(nèi)的大型制造企業(yè)也僅處于集成階段或數(shù)據(jù)管理階段的早期,而絕大多數(shù)中小企業(yè)可能還處于諾蘭模型的前三個(gè)階段。

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WHAT

當(dāng)我們談?wù)摗肮I(yè)大數(shù)據(jù)”時(shí),其內(nèi)涵包括什么?

正如從工業(yè)大數(shù)據(jù)視角看統(tǒng)一IT架構(gòu)可以看到工業(yè)大數(shù)據(jù)框架一樣(如圖1),每個(gè)人看待工業(yè)大數(shù)據(jù)也有不同的視角,不同的視角獲得不同的視圖,大家討論的內(nèi)容就有可能不一樣,存在分歧就在所難免。如果溝通存在障礙,工作推進(jìn)勢必受到影響。

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圖1 從工業(yè)大數(shù)據(jù)視角看IT架構(gòu)

數(shù)據(jù)視角

于工業(yè)大數(shù)據(jù)的范圍是有爭議的,一種觀點(diǎn)認(rèn)為,工業(yè)大數(shù)據(jù)主要指的是設(shè)備數(shù)據(jù),因?yàn)槠浞洗髷?shù)據(jù)的4V 特征。另一種觀點(diǎn)認(rèn)為,工業(yè)大數(shù)據(jù)是指工業(yè)企業(yè)的所有數(shù)據(jù),既包括“大”數(shù)據(jù),也包括“小”數(shù)據(jù)。從現(xiàn)實(shí)意義上來說,推薦第二種理解。因?yàn)椋瑹o論是“小”數(shù)據(jù)還是“大”數(shù)據(jù),都是企業(yè)“資產(chǎn)”,實(shí)際應(yīng)用過程中,數(shù)據(jù)集包含了這兩類數(shù)據(jù)。企業(yè)只有將所有的數(shù)據(jù)看作一個(gè)整體,數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值才能夠被充分挖掘出來。

應(yīng)用視角

與數(shù)據(jù)相關(guān)的應(yīng)用覆蓋數(shù)據(jù)的全價(jià)值鏈,涉及數(shù)據(jù)提供、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用。數(shù)據(jù)提供類的軟件一般為“交易型應(yīng)用”,如ERP、MES。數(shù)據(jù)應(yīng)用類的軟件被稱為“分析型應(yīng)用”,如查詢統(tǒng)計(jì)、挖掘分析、預(yù)測等。

技術(shù)視角

工業(yè)大數(shù)據(jù)涉及一系列技術(shù)的使用,如:數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析等。成熟的技術(shù)可能被代碼化封裝在相關(guān)應(yīng)用當(dāng)中,但還有一些技術(shù),特別是與行業(yè)特定應(yīng)用場景相關(guān)的技術(shù)(如工程軟件的數(shù)據(jù)獲取),還需要研發(fā)。另外,要支撐完整的工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用,必須對軟件平臺(tái)、計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)設(shè)施、安全體系等進(jìn)行重新規(guī)劃,甚至重建。

業(yè)務(wù)視角

從業(yè)務(wù)視角看工業(yè)大數(shù)據(jù),實(shí)際上就是識(shí)別大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景和需求,如產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計(jì)、工藝流程優(yōu)化、設(shè)備健康管理、供應(yīng)鏈與物流優(yōu)化、產(chǎn)品運(yùn)行監(jiān)控、智能決策等,業(yè)務(wù)才是工業(yè)大數(shù)據(jù)的本源。

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HOW

推進(jìn)工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)該從何處入手,注意哪些問題?

工業(yè)大數(shù)據(jù)的推進(jìn)工作千頭萬緒,如果沒有整體規(guī)劃,手里沒有一張完整的“地圖”,就不知道從何入手,也無法合理、有序地安排投入。

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圖2 工業(yè)大數(shù)據(jù)工作框架

推進(jìn)框架

工業(yè)大數(shù)據(jù)工作可以分為五類:構(gòu)建知識(shí)體、數(shù)據(jù)識(shí)別與定義、數(shù)據(jù)集成與共享、數(shù)據(jù)分析與利用、數(shù)據(jù)治理(圖2)。構(gòu)建知識(shí)體的目的是為了規(guī)范相關(guān)術(shù)語概念,建立統(tǒng)一語言,統(tǒng)一大數(shù)據(jù)認(rèn)知。數(shù)據(jù)識(shí)別與定義的目的是為了摸清數(shù)據(jù)資產(chǎn)狀況,規(guī)范數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集成與共享的目的是打通信息通道,讓數(shù)據(jù)流動(dòng)起來。數(shù)據(jù)分析與利用的目的是為了讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值。數(shù)據(jù)治理的核心目的是為了保障數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)質(zhì)量。

切入點(diǎn)的選擇

既可以從構(gòu)建數(shù)據(jù)治理體系切入,以落實(shí)組織和職責(zé),建立機(jī)制;也可以從數(shù)據(jù)模型開發(fā)切入,以理清數(shù)據(jù)資產(chǎn)、規(guī)范數(shù)據(jù); 還可以從一個(gè)業(yè)務(wù)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用切入,以應(yīng)用拉動(dòng)數(shù)據(jù)治理。從宏觀角度看,五類工作并沒有必然的次序,可以并行開展,只是在具體任務(wù)編排時(shí),遵循識(shí)別與定義、采集、存儲(chǔ)、分析和應(yīng)用的基本邏輯。

注意事項(xiàng)

一是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,核心是數(shù)據(jù)模型。只有掌握一套企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)模型,并以此為基礎(chǔ)對各項(xiàng)應(yīng)用的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行管控,企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)才真正受控。二是數(shù)據(jù)整合。數(shù)據(jù)只有整合起來,建立數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),才能夠發(fā)揮更大的價(jià)值,數(shù)據(jù)整合的前提是有一套數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。三是數(shù)據(jù)安全,對于軍工企業(yè)尤其如此。

大數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、整合,這勢必會(huì)顯著增加安全風(fēng)險(xiǎn)。為確保數(shù)據(jù)安全,一是充分利用技術(shù)手段,二是選擇可靠的實(shí)施服務(wù)提供商。

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