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工业大数据 | 挖掘数据价值,驱动智能制造新纪元

工业大数据 | 挖掘数据价值,驱动智能制造新纪元

随着工业4.0和物联网技术的快速发展,工业大数据已成为推动制造业智能化转型的重要力量。

工业大数据 | 挖掘数据价值,驱动智能制造新纪元

工业大数据的几大特性

工业大数据 | 挖掘数据价值,驱动智能制造新纪元

工业大数据,简而言之,是在工业生产和运营全链条中持续生成的海量数据集合。这些数据如同工业体系的血液,流淌于设备状态监测、生产流程优化、质量控制提升、能耗精细管理等各个环节,构成了企业运营决策的坚实基础。

在工业生产中,数据无时无刻不在生成与累积。例如,生产线上机床的实时转速与能耗监测,食品加工环境中精确的温湿度控制记录,火力发电机组燃烧效率的精细追踪与燃煤消耗的详尽分析等,都是在生产过程中的数据。

相较于传统数据,工业大数据展现出几个显著的特性:

一是数据来源的广泛性。工业大数据不仅源自企业内部的生产系统、管理平台与业务流程,还广泛涵盖了外部供应链、市场反馈、用户行为等多维度信息,形成了一个复杂而全面的数据网络。

二是数据规模的庞大性。由于工业设备的激增与物联网技术的广泛应用,工业大数据的规模呈爆炸式增长,覆盖了数以万计的设备、传感器、系统及生产流程,贯穿了从生产一线到企业战略决策的每一个层级。

三是数据类型的多样性。包括结构化数据(如生产计划、质量检测数据等)、半结构化数据(如日志文件、设备配置信息等)和非结构化数据(如图像、音频、视频等),这种多样性对数据处理与分析技术提出了更高要求。

四是数据处理的实时性。在工业环境中,对数据的实时采集、传输与分析至关重要,以确保生产过程的连续性与安全性。工业大数据系统必须能够快速响应,以便在第一时间发现潜在问题,采取有效措施,减少停机时间与成本损失。

值得一提的是,尽管工业大数据的总量庞大,但其核心价值往往隐藏于少数关键信息之中。因此,通过数据分析与挖掘技术,从海量数据中提取有用信息,转化为可指导决策的洞察力,是工业大数据应用的关键所在。

工业大数据多方面加速制造业数字化转型

大陆是制造大国,工业大数据资源极为丰富。近年来,随着新一代信息技术与工业融合不断深化,特别是工业互联网创新发展,工业大数据应用迈出了从理念研究走向落地实施的关键步伐,在需求分析、流程优化、质量控制、预测运维、能源管理等环节,加速推动制造业数字化转型。

在需求分析方面,通过收集和分析客户与工业企业之间的交互数据,挖掘客户动态,帮助企业了解客户需求,进行产品的个性化设计和定制化生产,推动产品迭代和升级,提高产品的市场竞争力。

在流程优化方面,利用传感器和物联网技术收集生产线上的实时数据,通过大数据分析和建模技术,实现生产过程的实时监控和故障预测,减少生产停机时间,提高生产效率。

在质量控制方面,通过对生产过程中的各项关键参数进行实时监测和分析,可以及时发现产品质量问题,并进行追溯和溯源,快速找到问题的根源,进行优化和改进,提高产品质量稳定性和一致性。

在市场预测方面,通过销售数据的分析,了解市场的需求和趋势,为企业的战略决策提供重要参考。基于市场数据的洞察,调整和优化企业的营销策略,提高市场占有率和客户满意度。

工业大数据的应用可以推动制造业数字化、智能化转型。以天瑞集团信息科技有限公司的“水泥生产工业大脑”为例,该案例以天信工业互联网大数据平台为基石,利用AI引擎进行数据清洗和模型训练,成功构建了水泥窑磨在线实时优化系统,在应对大时滞、复杂生产工况方面作出了突破,能够及时给出工艺优化控制参数,实现了算法模型的下发和执行,将工厂的生产控制推向新的高度。更为关键的是,它能根据实际生产情况自动调整生产参数,确保了模型对工况的自适应,使生产过程更加稳定、可靠,最终实现了水泥窑磨的“自动驾驶”。

工业大数据作为智能制造的核心要素,正处于快速发展的阶段。随着技术的不断进步、应用场景的不断拓展,工业大数据将为制造业的转型升级注入强大动力,开启智能制造的新篇章。

END

作者:刘艳玲责编/版式:程琳琳审核:郄勇志监制:刘启诚

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