当前位置:绝杀四肖 > 牛魔王四肖 > 正文

干货|智能工厂工业大数据云平台的设计与实现

发布时间:2018-09-21 作者:未知 点击数:
 

云计算、大数据、物联网等新一代信息技术和工业化的“深度融合”,正在加速传统制造企业的转型升级。智能工厂作为智能制造的重要实践模式,核心在于工业大数据的智能化应用。炼化企业是制造业的重要组成部分,工业大数据处理技术成为提升炼化企业核心竞争力的关键力量。

1 工业大数据的需求

1.1 工业大数据的概念和特征

《工业大数据白皮书(2017)》将工业大数据定义为:在工业领域中,围绕典型智能制造模式,从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节 所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。

工业大数据具有一般大数据的数据体量大、数据类型多、价值密度低和处理速度快的特征(4V特征),还有区别于其他行业大数据的自身特点和挑战:(1)非结构化数据比例大,数据来源广泛且分散:工业大数据有来源于产品生产现场工业控制网络的监控数据,有来源于企业现有的信息化系统的数据,也有来源于互联网的供应商、消费者数据;(2)数据相关性强,既存在关联关系,也存在因果关系:工业大数据的产生和应用都围绕产品全生命周期、优化生产线、改善供应链等,数据之间存在很强的关联性,并且分析准确性要求高;(3)时空序列特性:工业大数据来源于工业控制网络和各种传感设备,具有产生频率快、严重依赖采集时间、测点多、信息量大和稳定性要求高等特点,需要采用可靠的数据采集、高效的数据存储、快速的海量数据处理工具进行管理,www.dxi18.com;(4)面向具体工业领域,专业性强:工业大数据需要解决面向智能设备和智能产品的全生命周期、故障检测、健康预测等深层次分析和应用的问题。

标签 工业 大数据 平台 智能工厂 数据云