以下內(nèi)容中，小編將對工業(yè)大數(shù)據(jù)的來源以及工業(yè)大數(shù)據(jù)管理技術(shù)問題的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行著重介紹和闡述，希望本文能幫您增進(jìn)對工業(yè)大數(shù)據(jù)的了解，和小編一起來看看吧。

一、工業(yè)大數(shù)據(jù)來源

(1) 生產(chǎn)經(jīng)營相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)

與生產(chǎn)和經(jīng)營有關(guān)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)主要來自傳統(tǒng)企業(yè)信息化的范圍，并存儲在企業(yè)信息系統(tǒng)中，包括傳統(tǒng)工業(yè)設(shè)計和制造軟件，企業(yè)資源計劃，產(chǎn)品生命周期管理，供應(yīng)鏈管理，客戶關(guān)系管理和環(huán)境管理系統(tǒng)等等。這些企業(yè)信息系統(tǒng)已經(jīng)積累了大量的產(chǎn)品研發(fā)數(shù)據(jù)，生產(chǎn)數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，客戶信息數(shù)據(jù)，物流供應(yīng)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)是工業(yè)領(lǐng)域中的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，在移動互聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)的應(yīng)用環(huán)境中，其范圍正在逐步擴(kuò)大。

(2) 設(shè)備物聯(lián)數(shù)據(jù)

設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)主要是指實(shí)時收集的數(shù)據(jù)，它反映了設(shè)備和產(chǎn)品(例如工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備和目標(biāo)產(chǎn)品)在物聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行模式下的運(yùn)行狀態(tài)，涵蓋了運(yùn)行和運(yùn)行條件，工作條件以及環(huán)境參數(shù)。 此類數(shù)據(jù)是工業(yè)大數(shù)據(jù)的最新且增長最快的來源。狹義的工業(yè)大數(shù)據(jù)是指這類數(shù)據(jù)，即由工業(yè)設(shè)備和產(chǎn)品快速生成且具有時間序列差異的大量數(shù)據(jù)。

(3) 外部數(shù)據(jù)

外部數(shù)據(jù)是指與工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)活動和產(chǎn)品有關(guān)的，來自外部Internet來源的數(shù)據(jù)，例如用于評估企業(yè)環(huán)境績效的環(huán)境法律和法規(guī)以及用于預(yù)測產(chǎn)品市場的宏觀社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。

工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)是一系列能夠挖掘和顯示工業(yè)大數(shù)據(jù)中包含的價值的技術(shù)和方法，包括數(shù)據(jù)計劃、收集、預(yù)處理、存儲、分析和挖掘、可視化和智能控制。工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用是將工業(yè)大數(shù)據(jù)系列技術(shù)和方法集成并應(yīng)用到特定工業(yè)大數(shù)據(jù)集以獲得有價值的信息的過程。工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)研究與突破的根本目標(biāo)是從復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)新的模式和知識，挖掘有價值的新信息，從而促進(jìn)制造企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新，提高管理水平和生產(chǎn)水平、運(yùn)作效率、擴(kuò)展新的業(yè)務(wù)模型。

二、工業(yè)大數(shù)據(jù)管理技術(shù)的關(guān)鍵問題

(一)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制問題

原始數(shù)據(jù)的質(zhì)量決定了分析結(jié)果的質(zhì)量。 企業(yè)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量仍然存在問題。 例如，2014年，大型機(jī)車企業(yè)ERP系統(tǒng)中將近20%的物料存在“一物多碼”的問題。 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的設(shè)備質(zhì)量令人擔(dān)憂。 在大型制造公司一個月的狀態(tài)工作狀態(tài)數(shù)據(jù)中，無效的工作狀態(tài)和重復(fù)的工作狀態(tài)，時間刻度混亂，其他數(shù)據(jù)質(zhì)量問題大約為30%。

(二)一體化管理問題

分層物料表定義了企業(yè)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)的核心語義結(jié)構(gòu)。對于設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和外部Internet數(shù)據(jù)，可以根據(jù)其綁定的物理對象將其與相應(yīng)的BOM節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)。因此，使用BOM作為橋接三個不同的工業(yè)大數(shù)據(jù)源的橋梁。具體的實(shí)現(xiàn)機(jī)制可以分為三個層次：邏輯層負(fù)責(zé)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)建模，定義數(shù)字和物理對象模型以及完成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)模型到對象模型的映射。概念層通過語義提取和語義關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)語義層次的集成，以RDF的形式形成知識圖，并提供基于SPARQL的查詢接口。操作執(zhí)行層負(fù)責(zé)異構(gòu)數(shù)據(jù)管理引擎的查詢協(xié)同優(yōu)化，并以SQL和RESTAPI的形式提供統(tǒng)一的查詢接口。

(三)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)集成問題

工業(yè)大數(shù)據(jù)具有廣泛的來源，設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)(半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù))和外部互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)(非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù))必須與企業(yè)信息系統(tǒng)(結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù))集成在一起，因此必須重建數(shù)據(jù)管理平臺，甚至取代“舊”系統(tǒng)。

(四)工業(yè)大數(shù)據(jù)安全問題

工業(yè)大數(shù)據(jù)及其系統(tǒng)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的知識和大腦。 由于暴露于無處不在、無所不在的虛擬和物理集成，工業(yè)網(wǎng)絡(luò)物理融合系統(tǒng)的多域集成，工業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)安全威脅和風(fēng)險控制技術(shù)是國家工業(yè)主權(quán)和工業(yè)安全的重要保證。

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