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工业大数据

来源:济南联飞数控装备有限公司    日期:2019-10-10 09:22:21    点击量:

在工业生产中,各种数据不断地生成,通过集中汇总进而形成工业大数据。工业大数据是指在工业领域中,以典型智能制造的模式,从客户需求出发到产品的研发、设计、生产、销售、售后、报废或回收再制造等整个产品全生命周期的各个环节所产生的数据以及相关技术和应用的总称。工业大数据以产品数据为核心,极大的延展了传统工业数据范围,同时还包括工业大数据相关技术和应用。

    工业大数据具备双重属性,即价值属性和产权属性。一方面是通过工业大数据分析等关键技术实现设计、工艺、生产、管理和服务等各个环节的智能化水平的提升,满足用户定制化需求,提高生产效率,降低生产成本;另一方面是这些数据具有明确的权属关系和资产价值,企业能够决定数据的具体使用方法,产权属性明显。工业大数据的产权属性偏重于通过管理机制和管理方法帮助工业企业明晰数据资产目录和数据资源分布。
    自从工业成为一个独立的生产的范畴以来,工业生产的数据收集和使用范围便逐渐扩大。比如泰勒是用秒表来计算工人用铲子把煤送到锅炉上的时间,所以他是对生产管理数据的收集和使用;丰田的精益生产模式将数据的收集和使用扩展到工厂和上下游供应链;核电生产过程的完全自动化将生产过程数据的自动化水平提高到更高的水平。

    任何数据的收集和使用都是昂贵的,工业数据也不例外。然而,随着信息技术、电子与数学技术、传感器、物联网等技术的发展,一批智能化、高精度、长时间导航、高性价比、微型传感器应运而生。在移动数据通信的支持下,以物联网为代表的新一代网络技术可以随时随地采集和传输数据。以云计算为代表的新型数据处理基础设施则大大的降低了工业数据处理的技术门槛和成本支出。

    社会需求的变化是最大的推动力。在商品剩余的经济时代,以个性化为代表的消费文化使工业企业的产出最大程度地满足了消费者的个性化需求。有两种方法可以满足个性化需求。以服装定制为例,通过设计师的尺、手、眼和经验来确定服装的裁剪和布局,这种模式称为仿真模式。但这种模式难以保证效率和质量,且耗时长和成本高。另一种方法是数字模式,即通过开发一套数据采集手段。前台的客户代表测量并收集用户的数字数据,然后将数据发送回总部。结合原材料数据,将需求分解为生产过程动作。最后,生产出符合定制要求的服装。

    工业大数据的产生和应用极大的便利了我们的生活,使我们的生活更加的丰富多彩,我们不能安于现状,要不断的改进和发展工业大数据。

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