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工业大数据,智能制造的关键

供稿:中国工控网 2016/7/13 16:41:01

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2015年被认为是大数据元年,大数据深入渗透到社会生活各个领域,受到了各行各业的广泛关注。在近期举办的2015全球信息技术主管大会暨工业大数据创新发展高峰会议上,来自海内外的众多专家、学者等各领域代表汇聚一堂,从产业发展、应用实践等多个角度为制造业转型升级出谋划策,这其中,工业大数据成为各方热议的焦点话题。

  工信部副部长怀进鹏为本次大会做了致辞,指出中国制造2025和工业4.0CPS(信息物理系统)提出了新的挑战,这也反过来对工业大数据、互联网、移动互联网产生新的作用。在《中国制造2025》的大战略下,其核心要素是信息化和工业化的融合,工信部作为行业主管部门,将坚定不移地把两化融合作为核心要素,推动两化融合的深入发展,推动与国际间的友好合作。

  大会现场,工信部原副部长杨学山表示,过去三十年里IT领域发生了很多变化,信息技术的构成正在不断拓展,IT技术和工业技术的融合,使CIO面对的技术体系,从原来的信息处理、传输等转向更广泛的领域。IT技术的应用主要围绕着事物,提升其效率、质量并降低成本,随着物联网、智能制造、工业4.0的出现,事物发生了很多变化。新的阶段所用的技术、业务对象,以及如何使得技术和业务之间能够有效地切合的模式,都在发生变化,这是CIO身边发生的变革趋势。

  大数据是新趋势下CIO们广泛关注的技术,说到大数据,就不得不提“4V”特征,即数据量巨大(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)和价值化(Value)。而工业大数据,顾名思义,是指工业领域的大数据,在产品设计、制造、销售、维护等全生命周期中产生大量的数据资源,涉及文本、图像、视频等各种结构化和非结构化数据,具有明显的大数据特质,对于制造业发展具有非常重要的实际应用价值。

  SAP解决方案与架构设计部总经理李旭东在谈到工业4.0时也表示,从架构的角度讲,最重要的首先是数字化。而且在数字化的过程当中,大数据扮演着越来越重要的角色。因为在用户系统分析或者说智能制造过程中的传感器,产生的很多信息是非结构信息。这样的大数据如何能够把企业内部的非结构化信息有效集成起来,实现CPS有效地指导、有效地协同。所以可以理解为,工业大数据是工业4.0的重要核心,这也是工业4.0延展过程当中数字化逐步深入的一个具体的体现。

需要指出的是,与社会大众熟悉的互联网大数据相比,工业大数据在数据量需求、数据质量等方面不尽相同,具有更强的专业性。中国工程院柴天佑院士在发表智能制造与智能优化制造主题报告时表示,现在使用工业大数据,如果要深层次地解决复杂动态性的工业系统的分析和可视化、预测和决策的话,必须解决三个难题:一是如何从价值密度低的大数据中挖掘相关关系,通过相关关系挖掘因果关系;二是如何处理数据、文本、图像等非结构化信息,或者研究非结构化信息单一处理,变成一个智慧系统;三是如何利用相关关系建立复杂动态系统的模型。

由此可见,如何更好地推动工业大数据的投入应用,已成为急需解决的重要课题。根据国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》,工业大数据应用被列入十大重点工程,利用大数据推动信息化和工业化深度融合,研究推动大数据在研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产业链各环节的应用,研发面向不同行业、不同环节的大数据分析应用平台,选择典型企业、重点行业、重点地区开展工业企业大数据应用项目试点,积极推动制造业网络化和智能化。

  业内人士指出,工业大数据已经成为当前制造业转型升级的关键,例如在德国的工业4.0中,大数据被认为是物理与信息融合中的关键技术。在我国,《中国制造2025》提出,加快推动云计算、大数据等新一代信息技术与制造技术融合发展,把智能制造作为两化深度融合的主攻方向。同时,我国也已经建立了中国工业大数据创新发展联盟,推进工业与信息化深度融合及工业互联网与大数据的发展。相信在新的一年里,在政府、产业机构、企业等各方的合力推动下,我国工业大数据将获得快速的发展,成为支撑中国制造业转型升级的强力引擎。


审核编辑(郑益文)
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