在工业设备的运营使用过程中,环环相扣的生产流程将产生大量的数据,对数据进行捕捉、管理和处理,关系到设备的使用与控制问题.身处当今这个大数据时代,工业大数据有别于互联网大数据,具有更强的专业特性.
工业大数据特点:
1. 数据量大:数据量大并不仅仅意味着大量数据的堆积,数据类型的多样和可变才是工业大数据的重点.在繁重流程的制造过程中,产生的数据涵盖原材料、设计、制造、销售以及物流的全链,并不只是简单地展示大量的数据信息.
2.商业价值高:工业大数据的重要核心就是其无可比拟的价值性.工业大数据中万物互联所展示的强大自主收集能力,运用驱动手段解决生产所可能产生的问题,提升创新能力与生产效率,为制造提取更多价值.
3.处理速度快:工业大数据针对产生制造流程中数据的高速性和大量性进行实时的处理、分析,于繁乱的数据信息中采集、分析有效信息并传输应用,是工业大数据价值产生的重要根据.
4.准确度高:预测即将发生的场景并作出应对是工业大数据的前提条件,准确、全面、完整地掌握数据信息并应用于实际生产,其数据的高质量以及处理分析的可靠性是工业大数据最显着的特征.
5.实时性强:工业大数据采集的最终目的便是应用于实际的生产场景当中.实时预警、实时把控、实时监测将数据及时地采集、传输、应用.一旦停断、延时,将无法反应数据的全面性从而失去使用价值.
工业大数据的意义:
在制造中,产品一经生产其性能便已固定,而用户的需求趋于多元化.如何缩小产品与用户需求的差距,是工业大数据所正在解决的问题.基于工业大数据的分析对产品价值再次进行挖掘,从而改进产品,满足用户需求.
通过工业大数据的采集、分析,提升服务型生产,创新商业模式,对生产流程、技术应用、市场需求进行实时调整,降低生产风险,为工业制造创造更多隐性及全面性的应用价值,最终实现工业智能的转型升级.
工业大数据于传统制造业的发展有着巨大的变革性,单一的产业生产模式不再适合当前这个高速发展的数据时代,依托工业大数据方能完善产业结构,紧跟时代步伐,实现完美转型.
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