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工業(yè)大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)

2024年7月16日 來源:防爆云平臺--防爆產(chǎn)業(yè)鏈服務平臺 防爆空調 防爆電氣 防爆電機 防爆風機 防爆通訊 瀏覽 1133 次 評論 0 次

工業(yè)大數(shù)據(jù)有別于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的3B問題,即Below Surface(隱匿性)、Broken(碎片化)、Bad Quality(低質性)。

01 什么是互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)

互聯(lián)網(wǎng)的本質是互聯(lián),是圍繞人展開的信息互聯(lián)。在互聯(lián)網(wǎng)時代,尤其是移動互聯(lián)網(wǎng)時代,大量物理世界的信息和流程被搬到線上,比如網(wǎng)購、在線支付、社交聊天等等。用戶的所有行為都會在互聯(lián)網(wǎng)服務中留下記錄,互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也由此積累了大量的數(shù)據(jù)。通過運用大數(shù)據(jù)技術對這些數(shù)據(jù)進行分析,可以幫助企業(yè)制定出具有針對性的服務策略,比較經(jīng)典的有:精準營銷、個性化商品推薦。

在沒有“工業(yè)大數(shù)據(jù)”的概念前,大數(shù)據(jù)通常就是指“互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)”,“互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)”是為了有別于“工業(yè)大數(shù)據(jù)”而定義出來的一個詞。后來者為了與先前者區(qū)分開,通常會設定這樣的概念,比如“OLAP”和“OLTP”、“無糖可樂”和“有糖可樂”等等,都是類似的思路。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展起源于設備數(shù)據(jù),比如,最開始通過數(shù)據(jù)采集和遠程監(jiān)控實現(xiàn)設備售后服務的降本增效、后來基于大數(shù)據(jù)分析幫助用戶更好地實現(xiàn)設備使用和管理服務。因此,比較普適性的理解就是,工業(yè)大數(shù)據(jù)是圍繞機器展開的。

發(fā)展到今天,從數(shù)據(jù)來源的角度來看,工業(yè)大數(shù)據(jù)主要包括三類,這里面最重要的是第二類,也是圍繞機器展開的。

  • 企業(yè)經(jīng)營管理相關的業(yè)務數(shù)據(jù),主要是ERP、SCM、CRM等系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。
  • 生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù),主要是MES等系統(tǒng)的數(shù)據(jù)、生產(chǎn)過程中的行為和結果數(shù)據(jù)、設備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)。
  • 企業(yè)外部數(shù)據(jù),主要是產(chǎn)品售出之后使用和運營過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。

02 工業(yè)大數(shù)據(jù)不是全部都要

在一次數(shù)據(jù)管理峰會上,我和一位朋友就金融大數(shù)據(jù)和工業(yè)大數(shù)據(jù)進行了一些探討。這位朋友有這樣表達,“金融大數(shù)據(jù)最近幾年在數(shù)據(jù)增量上并沒有特別大的變化,而這些數(shù)據(jù)原本就是要記錄下來的,就是在那里的,并不會隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展就變多了。相比而言,制造業(yè)有大量的傳感器,在源源不斷地產(chǎn)生數(shù)據(jù),這才是真正的大數(shù)據(jù)?!薄?

這里面,就存在一個問題:是不是產(chǎn)生了的數(shù)據(jù),就一定都要?在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)領域,很多場景都是YES,但是對于工業(yè)大數(shù)據(jù)而言,很多場景是NO。比如,對于一臺測試機設備而言,大部分時間都是在正常工作完成生產(chǎn)任務的,這個過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)存在大量的冗余信息,將這些高度冗余的數(shù)據(jù)都處理、存儲下來,是需要付出大量成本的。

物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,讓我們獲取數(shù)據(jù)的途徑和數(shù)據(jù)量級都發(fā)生了很大的變化。但是,如果我們不考慮數(shù)據(jù)的具體分析和應用場景,很可能會出現(xiàn)許多傳感器采集回來的數(shù)據(jù)是沒用的,而一些關鍵的、有用的數(shù)據(jù)又沒有采集到。換句話說,工業(yè)大數(shù)據(jù)并非大家在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中理解的那樣,工業(yè)大數(shù)據(jù)往往以場景和解決問題為驅動,去獲取真正有價值的目標對象,比如帶有機理含義的振動數(shù)據(jù),而不是眉毛胡子一把抓。

03 工業(yè)大數(shù)據(jù)面臨的一些挑戰(zhàn)

無論是哪種大數(shù)據(jù),最終目的是為了實現(xiàn)價值。針對圍繞機器產(chǎn)生的工業(yè)大數(shù)據(jù),在落地數(shù)據(jù)分析上普遍存在五個方面的問題,也是跟互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)有所不同的地方。

  • 互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的應用上,很多時候會強調“相關性”,而不關注“因果性”。就是雖然還不能用解析式來說明因果關系,但是如果能從足夠多的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)相關性,也能把握事情的發(fā)展軌跡。這樣的思路不能絕對化,尤其是在工業(yè)大數(shù)據(jù)領域的普適性非常低,因為工業(yè)領域更加強調機理邏輯,通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的問題需要有一定的解釋性才能指導進一步的工藝優(yōu)化改進。
  • 工業(yè)生產(chǎn)過程中經(jīng)常會出現(xiàn)各種不確定性,導致數(shù)據(jù)遺漏、分散、斷續(xù),進而導致了數(shù)據(jù)質量很低,給數(shù)據(jù)治理工作帶來了復雜性。如果數(shù)據(jù)質量如果得不到保障,基于數(shù)據(jù)所作出的分析都是不可靠的。
  • 工業(yè)大數(shù)據(jù)的時效性要求比較高,特別是設備運行狀態(tài)相關的數(shù)據(jù),其價值會隨著時間的流逝而迅速衰退。因此,對于此類數(shù)據(jù)需要很好的實時采集、處理進行保障。
  • 工業(yè)大數(shù)據(jù)對分析和預測的結果的容錯率要遠低于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)。比如,在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)里,給用戶推薦了一部電影,即使推薦錯了,也不會造成什么影響。但是,在工業(yè)大數(shù)據(jù)里,通過分析發(fā)現(xiàn)某臺機器存在溫度異常后進行停機,如果是弄錯了就會造成嚴重損失。
  • 工業(yè)大數(shù)據(jù)中的機器數(shù)據(jù)主要依靠控制器獲取,如果控制器中沒有,就需要額外加裝傳感器,這意味著有比互聯(lián)網(wǎng)獲取數(shù)據(jù)更高的成本和更長的實施周期。

04 小結

工業(yè)大數(shù)據(jù)之所以能得以發(fā)展,有很大原因是互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展和試錯帶來了技術的革新和讓人眼前一亮的效果。雖然工業(yè)大數(shù)據(jù)有些自己的特征和挑戰(zhàn),但是很多思路和方式是可以從互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中借鑒的。

路漫漫其修遠兮,吾將上下而求索。

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