以下內(nèi)容中，小編將對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)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(duì)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)行業(yè)的分類

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)軟件國家工程實(shí)驗(yàn)室接觸到很多大數(shù)據(jù)相關(guān)的內(nèi)容，做了很多工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用，分為三個(gè)層次。

第一層是單元級(jí)，即對(duì)于工業(yè)設(shè)備來說，不僅限于設(shè)備的遠(yuǎn)程運(yùn)維，還包括設(shè)備故障預(yù)警、故障分析、設(shè)備優(yōu)化運(yùn)行、資產(chǎn)管理等。首先，我們需要對(duì)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行精確的數(shù)字測量。這種測量方法實(shí)際上是將工業(yè)大數(shù)據(jù)的連續(xù)空間離散化，這種連續(xù)空間非常復(fù)雜，可測量的物理量、精度和傳感器數(shù)量有限，無法實(shí)現(xiàn)全空間采樣。但是，隨著數(shù)字化水平的提高、信息化的進(jìn)步、智能應(yīng)用的迭代，未來的測量流程也將升級(jí)。

第二個(gè)層次是工廠級(jí)。這個(gè)級(jí)別不關(guān)注單個(gè)設(shè)備，而是關(guān)注整個(gè)工廠的運(yùn)行效率、產(chǎn)品質(zhì)量和安全以及環(huán)境問題。行業(yè)強(qiáng)調(diào)的因素包括人員、材料、流程、設(shè)備和環(huán)境，這些因素可以在復(fù)雜的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)中協(xié)同作用。

假設(shè)整個(gè)中國都被視為一個(gè)大工廠，我們?nèi)绾翁岣弋a(chǎn)業(yè)鏈的效率?今天，我們做工業(yè)大數(shù)據(jù)，做“智能+”，起始就是這個(gè)目的。

首先，我們必須回答數(shù)據(jù)在哪里這個(gè)問題。事實(shí)上，數(shù)據(jù)在任何地方。過去，工業(yè)數(shù)據(jù)管理比較粗糙，傳統(tǒng)信息化領(lǐng)域比管理信息化要好?，F(xiàn)在，很多工業(yè)數(shù)據(jù)只用于故障發(fā)生時(shí)的監(jiān)控和數(shù)據(jù)回放。但是，如何利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行兩者的整合還有待考證。

第三層是如何獲取其它相關(guān)數(shù)據(jù)?比如挖掘機(jī)施工自動(dòng)化，需要了解GIS數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，但這些都不是傳統(tǒng)制造企業(yè)擁有的數(shù)據(jù)。由此可見，當(dāng)今工業(yè)大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵遠(yuǎn)大于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的內(nèi)涵，自動(dòng)化和跨境整體數(shù)據(jù)構(gòu)成工業(yè)大數(shù)據(jù)體系。

二、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的關(guān)鍵問題

通過上面的介紹，想必大家對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)的行業(yè)分類已經(jīng)具備了初步的認(rèn)識(shí)。在這部分，小編將同大家共同了解下工業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)存在的一些問題。

1.多時(shí)間尺度數(shù)據(jù)綜合分析

與傳統(tǒng)商業(yè)智能應(yīng)用場景不同，工業(yè)大數(shù)據(jù)包括秒/小時(shí)尺度的機(jī)器狀態(tài)數(shù)據(jù)、日/周尺度的車間調(diào)度數(shù)據(jù)、月/年尺度的管理決策數(shù)據(jù)，需要綜合利用工業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)智慧企業(yè)。

2.專業(yè)分析算法與構(gòu)件

對(duì)于時(shí)間序列、時(shí)間、空間等弱結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，應(yīng)提供豐富的特征模板庫，方便對(duì)典型物理事件的描述; 此外，還應(yīng)提供豐富的時(shí)間序列、時(shí)空模式和序列模式的深度挖掘算法數(shù)據(jù)庫，以提升行業(yè)水平。

3.實(shí)時(shí)交互分析

工業(yè)大數(shù)據(jù)分析必須能夠滿足大規(guī)模、分散控制和交互迭代的需求。 在實(shí)時(shí)處理方面，傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)無法有效支持大規(guī)模數(shù)據(jù)條件下的低延遲復(fù)雜事件檢測。 在離線分析中，查詢檢索和分析建模要緊密配合，前端探索和展示要與工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)無縫集成，支持對(duì)大數(shù)據(jù)集的交互挖掘。

4.遺留算法并行化

對(duì)于重要的應(yīng)用需求，工業(yè)企業(yè)通常有一定的分析工具和科學(xué)計(jì)算軟件的積累，但這些工具通常不考慮大數(shù)據(jù)架構(gòu)。 如何有效復(fù)用這些分析算法工具，是工業(yè)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用中無法回避的技術(shù)問題。

5.領(lǐng)域知識(shí)自動(dòng)化

工業(yè)大數(shù)據(jù)中存在大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。 將當(dāng)前深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等人工智能技術(shù)融入工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，可有效輔助專家知識(shí)的有效沉淀、提取和自動(dòng)化。

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