| 工業(yè)大數據如何成為智能制造的核心動(dòng)力 |
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當前，大數據已成為業(yè)界公認的工業(yè)升級的關(guān)鍵技術(shù)要素。在"中國制造2025"的技術(shù)路線(xiàn)圖中，工業(yè)大數據是作為重要突破點(diǎn)來(lái)規劃的，而在未來(lái)的十年，以數據為核心構建的智能化體系會(huì )成為支撐智能制造和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心動(dòng)力。
工業(yè)大數據的重要性眾所周知，但究其根本，大數據是手段而不是目的，人工智能也是如此。如果僅僅因為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的概念很熱，企業(yè)就要去盲目擁抱工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)大數據、人工智能技術(shù)，實(shí)際上是一個(gè)非常錯誤的觀(guān)點(diǎn)。 工業(yè)從數據到大數據
在新一代信息技術(shù)出現之前，工業(yè)企業(yè)已經(jīng)正常運轉了上百年，我們應該清晰地認識到信息技術(shù)手段的加入更像催化劑的作用。首先需要明確需要達到怎樣的業(yè)務(wù)目標，可以使得今天已經(jīng)存在的生產(chǎn)工藝、工業(yè)產(chǎn)品、管理方法變得更好。
其實(shí)大數據支撐制造業(yè)的業(yè)務(wù)變革最根本的目標就是提質(zhì)增效，在自動(dòng)化與信息化基礎之上，實(shí)現智能化的制造體系。在智能制造的基礎上，然后才是打造平臺，構建產(chǎn)業(yè)生態(tài)，與產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)行更有效的協(xié)同，實(shí)現工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的乘法式發(fā)展。
工業(yè)大數據的三個(gè)典型應用方向，也是我們實(shí)現工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的目標，包括智能裝備、服務(wù)型制造和跨界融合。第一個(gè)層次是設備級的，就是提高單臺設備的可靠性、識別設備故障、優(yōu)化設備運行等；第二個(gè)層次更多是針對產(chǎn)線(xiàn)、車(chē)間、工廠(chǎng)，提高運作效率，包括能耗優(yōu)化、供應鏈管理、質(zhì)量管理等；第三個(gè)層次是跨出了工廠(chǎng)邊界的產(chǎn)業(yè)跨界，實(shí)現產(chǎn)業(yè)互聯(lián)。
工業(yè)大數據并不是憑空而來(lái)，傳統工業(yè)信息化一直在進(jìn)行，我們已經(jīng)有大量的數據來(lái)自于研發(fā)端、生產(chǎn)制造過(guò)程、服務(wù)環(huán)節，工業(yè)信息化過(guò)程一直在產(chǎn)生大量的數據，工業(yè)從數據到大數據，其實(shí)更多要考慮的是與自動(dòng)化域數據的疊加，這是數據的兩化融合。而在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，我們還需要納入更多來(lái)自產(chǎn)業(yè)鏈上下游以及跨界的數據。 工業(yè)大數據如何成為智能制造和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心動(dòng)力
工業(yè)大數據有哪些特點(diǎn)？我們總結為"多模態(tài)、高通量、強關(guān)聯(lián)"的特性。我們在工業(yè)領(lǐng)域總結了約有130多種不同類(lèi)型的數據，數據模態(tài)多樣，結構關(guān)系復雜。高通量是指數據持續不斷地產(chǎn)生，采集頻率高，通量大。強關(guān)聯(lián)是指工業(yè)場(chǎng)景下的數據有非常強的機理支撐，不同學(xué)科之間的數據是在機理層面的關(guān)聯(lián)，而不是數據字段上的關(guān)聯(lián)。
而對工業(yè)大數據的分析應用，也不是將深度學(xué)習、強化學(xué)習的方法放到這里就可以有結果。我們需要獲知研究對象的機理模型與定量領(lǐng)域知識，而這在當前基礎上前進(jìn)很困難。我們希望找出數據在輸入、輸出之間的統計關(guān)系，對機理和模型不確定、不清晰的部分加以補足，這是工業(yè)大數據應用的基礎。 業(yè)務(wù)引領(lǐng)，數據推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展
智能制造在不斷獲得數據的驅動(dòng)，從智能制造到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，核心都是利用數據和模型，優(yōu)化制造資源的配置效率。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)并不等同于智能制造，區別在于數據的跨界和業(yè)務(wù)的邊界上是否有所突破。當下，太多人過(guò)于重視平臺能力，而真正的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)講的是生態(tài)，資源優(yōu)化從描述、診斷向預測、決策不斷深入，從單機設備、生產(chǎn)線(xiàn)、產(chǎn)業(yè)鏈再到產(chǎn)業(yè)生態(tài)不斷拓寬。
我們的生態(tài)如何來(lái)構建業(yè)務(wù)體系，如何跨界，才是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成功與否的關(guān)鍵。而決定工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展方向的，一定是業(yè)務(wù)驅動(dòng)。我們從一開(kāi)始就反對拎著(zhù)一把錘子，滿(mǎn)世界找釘子，現在很多大數據、人工智能公司就存在這個(gè)問(wèn)題。
我們需要深入到一個(gè)工業(yè)領(lǐng)域，造一把可靠的錘子，剛好可以去敲有需求的釘子，業(yè)務(wù)驅動(dòng)和問(wèn)題驅動(dòng)才是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的本質(zhì)，而不是技術(shù)驅動(dòng)。將業(yè)務(wù)、數據理清楚，評估數據，真正實(shí)現業(yè)務(wù)落地，要點(diǎn)就是三個(gè)要素的協(xié)同——人、場(chǎng)景、算法。
文章來(lái)源：智匯工業(yè) |
