工业大数据的概念特征及未来发展
工业大数据关键技术研究与应用
工业大数据关键技术研究与应用工业大数据是当今工业领域中使用最为广泛的先进技术之一。
它通过采用先进的数据处理和分析技术，帮助企业轻松获取和处理大量的数据信息，从而实现工业先进化、精益化、数字化转型。
如今，随着工业大数据技术的逐步成熟和不断普及，越来越多的企业开始关注和采用这一新型技术，以实现企业的数字化转型和业务提升。
一、工业大数据的概念和特点工业大数据是指在工业生产和管理中产生的大量数据信息，这些数据涵盖了生产、管理、监测等方面的各种数据信息，包括设备状态数据、温湿度数据、生产数据、人力资源数据等。
这些数据信息以庞大、复杂、多元和高密度为特点，其处理难度非常大，需要使用先进的技术和算法实现数据的处理和挖掘。
二、工业大数据的主要应用领域工业大数据技术适用于各种行业和领域，尤其是工业领域中的生产管理、物流管理、质量管理、设备管理、能源管理等方面。
在这些领域中，工业大数据技术可以为企业提供各种精细化、个性化、定制化的解决方案和服务，为企业运营和业务提升带来更高的效率和质量。
三、工业大数据的关键技术1.数据采集技术：数据采集技术是工业大数据技术的基础，其中包括了传感器、物联网等数据采集设备和技术。
这些设备和技术可以采集各种工业领域中的数据信息，将其传输到数据处理中心进行处理和分析。
2.数据存储技术：数据存储技术是工业大数据技术的基础，其中包括了数据仓库、云计算等数据存储设备和技术。
这些设备和技术可以对原始数据信息进行存储和管理，以便后续进行数据的分析和挖掘。
3.数据处理与挖掘技术：数据处理与挖掘技术是工业大数据技术的关键技术，它可以对大量的数据信息进行分析和挖掘，包括数据的清洗、预处理、聚类、分类、回归等数据处理和挖掘算法。
这些算法可以有效地提取数据中的有用信息，并进行精细化分析和预测。
4.人工智能技术：人工智能技术是工业大数据技术的关键技术之一，其中包括了机器学习、深度学习、自然语言处理等人工智能算法和技术。
工业大数据概念、架构、分析模型
一工业大数据的发展背景当前，以大数据、云计算、移动物联网等为代表的新一轮科技革命席卷全球，正在构筑信息互通、资源共享、能力协同、开放合作的制造业新体系，极大扩展了制造业创新与发展空间。
新一代信息通信技术的发展驱动制造业迈向转型升级的新阶段——工业大数据驱动的新阶段，这是在新技术条件下制造业生产全流程、全产业链、产品全生命周期数据可获取、可分析、可执行的必然结果。
大数据（Big Data）指的是大容量的、复杂的、不断增长的、具有多个自主来源的数据集。
工业大数据是工业互联网的核心要素。
《中国制造2025》规划中明确指出，工业大数据是我国制造业转型升级的重要战略资源，需要针对我国工业自己的特点有效利用工业大数据推动工业升级。
一方面，我国是世界工厂，实体制造比重大，但技术含量低、劳动密集、高资源消耗制造的比重也大，实体工厂和实体制造升级迫在眉睫；另一方面，我国互联网产业发展具有领先优势，过去十多年消费互联网的高速发展使互联网技术得到长足发展，互联网思维深入人心，需要充分发挥这一优势，并将其与制造业紧密结合，促进制造业升级和生产性服务业的发展。
二工业大数据的内涵工业大数据即工业数据的总和，其来源主要包括企业信息化数据、工业物联网数据、“跨界”数据。
企业信息系统存储了高价值密度的核心业务数据，积累的产品研发数据、生产制造数据、供应链数据以及客户服务数据存在于企业或产业链内部，是工业领域传统数据资产。
近年来，物联网技术快速发展，工业物联网成为工业大数据新的、增长最快的来源之一，它能实时自动采集设备和装备运行状态数据，并对它们实施远程实时监控。
互联网也促进了工业与经济社会各个领域的深度融合，人们开始关注气候变化、生态约束、政治事件、自然灾害、市场变化等因素对企业经营产生的影响，因此外部跨界数据已成为工业大数据不可忽视的来源。
人和机器是产生工业大数据的主体。
人产生的数据是指由人输入计算机中的数据，例如设计数据、业务数据等；机器数据是指由传感器、仪器仪表和智能终端等采集的数据。
中国大数据产业的发展现状及未来趋势
中国大数据产业的发展现状及未来趋势一、前言随着数字化时代的到来，数据已经成为时代的核心资源。
如何有效地利用和处理大量数据成为了当下许多公司和政府机构的重要问题。
在这样的背景下，大数据产业应运而生。
在国内，政府对大数据产业的发展十分重视，通过一系列政策的支持，中国大数据产业得到了迅速的发展。
本文将对中国大数据产业的发展现状及未来趋势进行探讨。
二、中国大数据产业发展现状1. 产业规模和分布根据国家统计局的数据显示，截至2020年，中国大数据产业规模已达到8.3万亿元，其中数据处理和存储业务占比最大，达到46.9%；其次是数据应用及解决方案，占比为38.1%；数据开发与服务业务占比为14.4%。
此外，大数据业务主要分布在广东、北京、上海、江苏等地，其中广东占比最大，达到35.2%。
2. 应用领域中国大数据产业的应用领域非常广泛，在经济、政治、社会、工业等众多领域都有应用。
其中，经济领域是大数据产业的核心应用领域，主要包括金融、交通、医药等产业。
在金融领域，大数据的应用可帮助金融机构实现精准的风险控制和智能投资决策；在交通领域，大数据可用于交通拥堵预测、公路建设规划等方面；在医药领域，大数据可用于开展临床研究、分析疾病发病规律等方面。
3. 企业发展情况在大数据产业中，中国企业发展十分迅速。
国内企业如百度、阿里巴巴、华为等都在大数据领域占据着重要地位，同时也有不少外资公司如IBM、谷歌等将目光投向中国市场。
国内企业的发展主要集中在大数据应用领域，阿里巴巴旗下的"云"生态圈深入到了零售、智能制造、医疗健康等多个领域。
三、中国大数据产业未来趋势虽然目前中国大数据产业已经取得了很大的成功，但未来的道路仍充满挑战。
下面将分别探讨未来大数据产业的发展趋势和需要解决的问题。
1. 发展趋势（1）人工智能技术的应用将进一步深化人工智能技术作为大数据产业的重要支撑，将在未来得到进一步的应用。
尤其是在语音识别、图像处理、自然语言处理等方面，人工智能技术将有着更广泛的应用场景，并且将带来更多全新的商业模式。
工业大数据的特点、价值及应用
工业大数据的特点、价值及应用工业发展进入新阶段•经历自动化，进入网络化、智能化发展新阶段•美国提出工业互联网，德国提出工业4.0•我国提出“互联网+”和中国制造2025计划中国制造2045中国制造2035中国制造2025✓世界强国✓强国领先地位✓强国中位✓制造业强国✓强国之列✓制造业大国总体规划：三十年，三步走如何将中国制造转变为中国创造，如何提升中国制造业的全球竞争力，成为中国政府和企业的一大任务•一是自主创新能力不强；•二是资源效率利用比较低•三是产业结构不是很合理，低端产品产能严重过剩，高端产品能力比较差。
工业4.0=“智慧工厂、智慧生产、CPS”；“IOT、机器人、大数据”；“制造业数字化、网络化、智能化”；工业4.0 = 通过物流、信息流、大数据的手段最优化的配置处理客户需求、产品生产、供应链、其他资源之间的关系，最终实现产品创新、制造技术创新和产业模式创新。
工业大数据的数据特点（1）工业大数据来源•数字化设计（CAD）：产品设计数据•智能化制造（MES）：工业机器人智能化生产•产品流通数据（PDM）：产品的全周期跟踪•信息化管理（ERP、CRM）：企业管理的全方位信息化•物联化管理（IOT）：大量使用RFID实现零件与产品管理•外部渠道：互联网、合作企业、政府等工业大数据分类•产品数据：需求、设计、产品加工、销售渠道录等数据。
•生产数据：业务管理、装备状态、生产过程、采购库存等数据。
•供应商数据：供应商基本数据、产能、信用评级等数据•客户数据：客户基本数据、客户偏好、客户特征数据•市场环境数据：行业、市场、竞争对手等数据。
2工业大数据的4V特性工业大数据的自身特性体量大（Volume）：实时采集数据，产生数据规模大；种类多（Variety）：三维设计、传感器数据、监控视频等多种类型数据；快速性（Velocity）：生产数据实时监测；价值性（Value ）：发现规律优化生产，创造价值。
工业互联网、工业物联网、工业大数据、工业4.0到底有什么区别？
⼯业互联⽹、⼯业物联⽹、⼯业⼤数据、⼯业4.0到底有什么区别？我们先来厘清⼀下这⼏个词的概念，区别和联系！⼀、⼯业互联⽹⼯业互联⽹有两层意思，⼀是在企业内部实现⼯业设备（⽣产设备、物流装备、能源计量、质量检验、车辆等）、信息系统、业务流程、企业的产品与服务、⼈员之间的互联，实现企业IT⽹络与⼯控⽹络的互联，实现从车间到决策层的纵向互联。
⼆是在企业间实现上下游企业（供应商、经销商、客户、合作伙伴）之间的横向互联；从产品⽣命周期的维度，要实现产品从设计、制造到服役，再到报废回收再利⽤整个⽣命周期的互联。
⼯业互联⽹未来更多的是关注在设计，研发，制造，营销和服务等⽅⾯，通过充分的融合，来提⾼整个⼯业系统和运⾏效率，⼯业互联⽹最重要的是实现企业信息的数字化。
随着⼯业化与信息化的深⼊融合，企业内部对互联互通的需求逐渐增加，通过接⼊⽹提⾼产品质量和运营效率的需求也越来越强烈，⼯业物联⽹应运⽽⽣。
⼆、⼯业物联⽹⼯业物联⽹（简称IIoT，Industrial Internet of Things ），指的是物联⽹在⼯业的应⽤。
具体来说，⼯业物联⽹是物联⽹和互联⽹服务的交叉⽹络系统，同时也是⾃动化与信息化深度融合的突破⼝。
物联⽹(简称，InrnetofThings)，通过各种信息传感设备，如射频识别技术、全球卫星定位系统、红外感应器、激光扫描器、⽓体感应器等各种装置与技术，实时采集任何需要连接、监控、互动的物体或过程状态信息，包含其声、光、热、电、⼒学、化学、⽣物、位置等各种基础信息，通过互联⽹形成相互交互的、可识别的、可共享的⽹络，其⽬的是实现物与物、⼈与物在⽹络上的连接，识别、管理和控制等，物联⽹的信息是动态的，主要由物理机器⽣成。
物联⽹的发展正在逐步经历以下四个阶段：M2M、IIoT、IoT、Digital World。
国内不同企业的物联⽹化进程参差不齐，差别很⼤，也因此给我们物联⽹从业者留出了较⼤的市场机会空间和⾄少五年的发展窗⼝。
工业大数据
以工业大数据为核心的第四次工业革命正大步走来。
在工业化和信息化融合的过程中，信息技术在工业产业链的各个环节的渗透使得数据的采集变得更容易，而从产业链中采集到的海量数据已不能按照传统的解读方式来获取有价值的信息。
数据就是财富，未来工业的竞争将是关于大数据的竞争。
本文在查阅有关大数据文献的基础上，对工业大数据的定义进行了阐述，并就其发展过程和特点进行了总结。
此外，重点介绍了工业大数据的应用，包括企业内部的纵向应用和企业间的横向应用。
工业大数据发展过程特点应用创造业是一个工业化国家的重要基础，创造业发展将极大地提升一个国家的经济实力。
每一次工业革命的到来，其所带来的技术的革新和应用都将极大的推动创造业的发展和繁荣。
第一次、二次和三次工业革命分别促成为了创造业的机械化、规模化和自动化。
而以工业大数据为核心的第四次工业革命则势必推动创造业智能化。
自 2022 年世界经济危机以后，世界各个国家都重新认识到了创造业的重要性，并且纷纷制定了一系列政策来夯实本国的创造业基础。
比如，美国政府推出了“先进创造业火伴计划”以期重夺全球创造业领导地位；德国亦推出“工业4.0”发展战略来巩固自己在创造业领域的优势地位；同时，中国提出了一份具有重要意义的国家战略规划——《中国创造 2025》，旨在进一步夯实中国制造业的基础和推动创造业的变革。
它们都有一个共同出发点，那就是将发展工业大数据作为本国未来创造业发展的新驱动力，作为提升本国创造业在未来国际制造业市场竞争力重要手段。
工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。
而其中的大数据是指所涉及的数据量规模巨大到无法通过传统方式，在合理旪间内达到截取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息。
随着信息化工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、 RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、 ERP、 CAD/CAM/CAE/CAI 等技术在工业企业中得到广泛应用，特别是互联网、工业互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也迚入了互联网工业新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。
浅谈大数据发展现状及未来展望
浅谈大数据发展现状及未来展望随着科技的不断进步，大数据已成为当前智能化时代的核心驱动力之一。
它不仅对各行业的发展产生了深远影响，也为社会带来了巨大的变革。
本文将就大数据的发展现状进行探讨，并展望其未来的发展趋势。
一、大数据的定义和背景大数据，顾名思义，指的是以海量数据为基础，利用先进的技术和工具来收集、存储、处理和分析数据。
它的背景可以追溯到互联网的兴起和移动智能设备的普及。
现如今，人们在日常生活中产生大量的数据，包括社交媒体、在线购物、移动支付等活动。
这些数据被视为“新的石油”，具有巨大的商业和科学价值。
二、大数据的发展现状1. 商业应用领域：大数据已在商业应用中发挥了巨大作用。
例如，在市场营销中，通过分析大数据可以更好地了解消费者的需求和行为。
在金融领域，大数据可以帮助银行和保险公司发现潜在的欺诈行为，并进行风险管理。
此外，大数据还推动了智能城市、智能制造和智慧医疗等领域的发展。
2. 科学研究领域：大数据对科学研究的帮助也是显而易见的。
科学家可以利用大数据来进行天文学、地质学、生物学等领域的研究。
通过分析大数据，他们可以获得更准确、更全面的研究结果，并推动科学的进步。
3. 社会管理领域：政府和公共机构也广泛利用大数据来进行社会管理。
大数据可以帮助政府更好地了解社会问题，并制定相应的政策。
例如，在交通管理中，政府可以通过分析大数据来优化交通流量，减少交通拥堵。
在公共安全领域，大数据可以帮助预测和预防犯罪行为。
三、大数据的未来展望1. 人工智能与大数据的结合：未来，人工智能技术将与大数据更加深入地结合。
人工智能可以通过学习和分析大数据来模拟人类的智能行为，实现更多领域的自动化与智能化。
例如，自动驾驶汽车需要依赖大数据来实现精准导航和智能决策。
2. 隐私保护与数据安全：随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护问题也日益突出。
未来，人们需要在数据收集、存储和传输过程中加强相关安全措施，保护个人隐私和敏感信息。
工业大数据分析与应用
工业大数据分析与应用随着工业生产规模的扩大和技术的进步，工业企业每天产生大量的数据。
合理地分析和应用这些工业大数据，对企业的生产运营和管理决策具有重要意义。
本文将介绍工业大数据分析的概念、技术和应用，并探讨其对企业发展的影响。
一、工业大数据分析的概念工业大数据分析是指对大规模产生的工业数据进行收集、整理、清洗、存储、处理和分析的过程。
它利用计算机技术和统计学方法，从海量的数据中提取有用的信息和规律，并为企业的决策提供科学依据。
工业大数据分析借助数据挖掘、机器学习等手段，对工业生产过程中涉及的各种数据进行深度分析，以实现对生产状态、产品质量、能源消耗等指标的监控和改进。
二、工业大数据分析的技术1. 数据收集与存储：工业大数据的采集依赖于传感器、仪表等设备。
通过这些设备收集到的数据包括温度、压力、振动、能耗等各种参数。
为了保证数据的准确性和完整性，需要搭建数据采集系统，并将数据存储到大数据平台中，如Hadoop、Spark等。
这些平台具备高容量、高速度、高可靠性和高扩展性等特点，能够满足大数据处理的需求。
2. 数据清洗与预处理：由于工业数据的来源多样性和质量不一致性，需要进行数据清洗和预处理。
数据清洗主要是对异常值、重复值和缺失值进行处理，以保证数据的可靠性。
数据预处理包括数据标准化、特征选择、降维等，以提高数据分析的准确性和效率。
3. 数据分析与建模：数据分析是工业大数据应用的核心环节。
它利用统计学、数据挖掘和机器学习等方法，从数据中提取知识和规律。
数据分析的方法包括聚类分析、关联规则挖掘、分类算法、时间序列分析等。
数据建模是数据分析的结果，通过建立合适的模型来描述数据的关系和趋势，以便进行预测和优化。
三、工业大数据分析的应用1. 生产过程监控和优化：工业大数据分析可以实时监测生产过程中的各项指标，如温度、压力、振动等，及时发现异常和故障，并进行预警和维修。
另外，通过对生产数据的分析，可以找到影响产品质量和能源消耗的关键因素，从而进行优化和改进，提高生产效率和降低成本。
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工业大数据的概念特征及未来发展
随着美国工业互联网和德国工业4.0等制造智能化转型战略的相继实施，工业大数据日益成为全球制造业挖掘价值、推动变革的主要抓手。
1、工业大数据概念与特征
工业数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据。
工业大数据是基于工业数据，运用先进大数据技术，贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。
工业数据从来源上主要分为信息管理系统数据、机器设备数据和外部数据。
信息管理系统数据是指传统工业自动化控制与信息化系统中产生的数据，如ERP、MES等。
机器设备数据是来源于工业生产线设备、机器、产品等方面的数据，多由传感器、设备仪器仪表进行采集产生。
外部数据是指来源于工厂外部的数据，主要包括来自互联网的市场、环境、客户、政府、供应链等外部环境的信息和数据。
工业大数据具有五大特征。
一是数据体量大，主要表现在随着设备数据和互联网数据的涌入，工业数据的存储量将达到EB级别。
二是数据分布广泛，分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等。
三是结构复杂，有结构化、半结构化和非结构化等不同类型。
四是数据速度需求多样化，有要求实时、半实时和离线三种，生产层级要求实时性，需要达到毫秒级别；管理层级实时性要求不高。
五是数据价值不均匀，20%的数据具有80%的价值密度（如产品图纸、试验分析、
加工工艺）；80%的数据密度只有20%，需要分析挖掘（如工况情况、图片数据）。
与互联网大数据相比，工业大数据具有自身特点：一是多源性获取，数据分散，非结构化数据比例大；二是数据蕴含信息复杂，关联性强；三是持续采集，具有鲜明的动态时空特性；四是采集、存贮、处理实时性要求高；五是与具体工业领域密切相关。
先进制造企业基于工业大数据的应用，把产品、机器、资源和人有机结合在一起，推动制造业向基于大数据分析与应用基础上的智能化转型。
工业大数据能够促进形成企业和消费者之间的信息主动反馈机制，为完善以客户需求为导向的产品全生命周期信息集成和跟踪服务、建立以服务为核心的整体解决方案提供可行路径，将大大提升产品服务价值，为制造业转型升级开辟了新途径。
2、工业大数据发展态势
随着信息化和工业化融合，工业企业生产信息数字化，积累大量数据。
工业网络、数据采集、集成、计算和分析技术在工业领域的应用，促使工业数据发挥巨大价值。
工业大数据越来越受到工业企业的关注。
目前工业大数据发展态势有三个，一是已从理念转向实践，二是工业大数据成为云计算的价值体现，三是工业大数据孕育丰富的工业应用生态。
随着信息化和工业化融合的不断推进和大数据采集、集成、计算和分析技术的发展，很多工业企业已经进入工业大数据实践阶段。
大型工业企业在应用方面走在前列。
如唐山钢铁集团，通过引入国际最先
进的生产线，已实现数据实时采集，深度挖掘工业大数据价值，实现生产实时监测、生产排程、产品质量管理、能源管控等。
3、工业大数据采集及应用管理平台及功能实现
数网星-远程数据采集及应用平台专注解决设备远程调试和运维需求，帮助客户实现远程数据采集及设备运维，大数据应用和分析功能。
更精准及时的数据采集，更快速稳定的数据传输，更多样灵活的使用方式，更智能专业的大数据决策，更低的投资成本，更多的数据财富。
产品营销：大数据分析结果为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保等服务。
设备远程故障诊断分析：大数据预测设备未来可能出现故障的时间，提供避免风险的解决方案，消除设备故障停机给客户带来的损失。
客户体验：在移动端建立企业宣传平台，以场景化方式让客户参与产品的认知，增加品牌的传播效果。
技术创新：借助平台的专家经验共享、智能决策库的建立，提高运维领域的装备管理水平，降低行业运营成本。
节约效能：通过数据集的切分和规律查找，帮助找到最优化的数据集，实现人员投入及控制过程的节能提效。
北京天拓四方科技有限公司。