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文 / 数据君
工业是国民经济不可或缺的一环,也是一个国家强大竞争力背后的力量支撑。我国工业位居世界第一,却大而不强。企业创新能力不足,高端和高价值产品欠缺,在国际产业分工中处于中低端状态,中国工业企业急需转型和升级。
深刻解析工业大数据:创新应用的挑战不断
我们正处于大数据和数字化转型的时代,数据无处不在,运用数据驱动的思想和策略在实践中逐渐成为共识。制造企业在利用大数据技术后,其生产成本能够降低10%—15%,大数据对于工业企业的重要性不言而喻。不同层面的制造企业在发展过程中,应该采取相应的大数据策略,才能离“工业4.0”、“工业互联网”和“中国制造2025”更近一步。
数从何处来?工业大数据溯源
工业大数据从哪里来?来源于产品生命周期的各个环节,包括市场、设计、制造、服务、再利用各个环节,每个环节都会有大数据。“全”生命周期汇合起来的数据更大。当然,企业外、产业链外的“跨界”数据也是工业大数据“不可忽视”的重要来源。
工业大数据的主要来源有三类:
第一类是生产经营相关业务数据 。主要来自传统企业信息化范围,被收集存储在企业信息系统内部,包括传统工业设计和制造类软件、企业资源计划(ERP)、产品生命周期管理(PLM)、供应链管理(SCM)、客户关系管理(CRM)和环境管理系统(EMS)等。通过这些企业信息系统已累计大量的产品研发数据、生产性数据、经营性数据、客户信息数据、物流供应数据及环境数据。
第二类是设备物联数据 。主要指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下,实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。此类数据是工业大数据新的、增长最快的来源。狭义的工业大数据即指该类数据,即工业设备和产品快速产生的并且存在时间序列差异的大量数据。
第三类是外部数据 。指与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据,例如,评价企业环境绩效的环境法规、预测产品市场的宏观社会经济数据等。
主题 |工业大数据
插图 | 网络来源
作 者 介 绍
数据君:)
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