2014 年,马云在北京参加活动时表示,如今的阿里巴巴从本质上来讲已经成为一家数据公司,淘宝的目的不是为了卖货,而是获得所有零售业和制造业的数据。同样,百度、腾讯等互联网巨头都已将大数据升级为公司战略,大数据正在从理论走向实践,从专业领域走向全民应用的阶段。
互联网诞生时有个段子,叫“在网上,没人知道你是一条狗”,而在大数据时代,通过数据的分析,我们不但能知道你是一条狗,而且知道公母、你爱吃什么、什么时候睡。今天,这个社会已经充满了数据,未来,所有的工厂都会变成数据工厂,所有的企业都会变成数据企业。
从一般意义上讲,普遍认可大数据具有“4V”的特征,即:
然而,虽然大数据的分析技术最早兴起于互联网中的社会和媒体大数据,但仅仅依靠传统的算法工具,已经无法承载工业大数据的分析要求。因为工业大数据具有更强的专业性、关联性、流程性、时序性和解析性等特点,这些特点都是传统的互联网大数据处理手段所无法满足的。这就好比一个很聪明的年轻人如果没有成体系的思维和逻辑思维方式的培养,很难完成一项复杂度很高的工作,而很多专业领域的技术人员,由于接受了大量与其工作相关的思维流程训练,具备了清晰的条理思考能力及完善的执行流程,往往更能胜任复杂度较高的工作。因此,工业大数据还应加上两个“V”:
以视频为例,一部 1 个小时的视频,在连续不间断的监控中,有用数据可能仅有一两秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
工业大数据是以工业 4.0 数据分析和特色收集为基础,对设备、装备的质量和生产效率,以及产业链进行更有效的优化管理,并为未来的制造系统搭建无忧的环境。它通过工业传感器、无线射频识别、条形码、工业自动控制系统、企业资源计划、计算机辅助设计等技术来扩充工业数据量。工业 4.0 的基础特征在于互联与高度融合,互联包括设备与设备、设备与人、人与人、服务与服务的万物互联(IOE)趋势,高度融合包括纵向、横向的“二维”战略,它们的目标都是使设备数据、活动数据、环境数据、服务数据、公司数据、市场数据和上下游产业数据链等能够在统一平台环境中流通,这些数据将原本孤立的系统相互连接,使设备之间可以通行交流,也使生产过程变得透明。此外,由于企业的核心开始从“单点对多点”的数据中心模式转变成以用户为核心的平台式服务模式,从而形成了基于社区、以用户为核心的服务生态系统。
从应用端来看,工业大数据的价值有以下几点:
——本文摘自机械工业出版社新书《中国制造2025:产业互联网开启新工业革命》
作者:夏妍娜 赵胜 转载请注明出处。
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