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信息技術(shù)的迅猛發(fā)展正在重塑我們的世界，不僅改變了技術(shù)本身，也深刻影響了全球市場(chǎng)和人們的工作與生活方式。在工業(yè)生產(chǎn)這一關(guān)鍵領(lǐng)域，高性價(jià)比、長(zhǎng)續(xù)航的微型傳感器的誕生，以及物聯(lián)網(wǎng)等新一代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的興起，正賦予無(wú)數(shù)物理實(shí)體以感知和傳輸?shù)哪芰?。這使得大量工業(yè)數(shù)據(jù)的采集與傳輸不再受限于特定的時(shí)間和地點(diǎn)，數(shù)據(jù)的海洋變得觸手可及。

云計(jì)算等新型數(shù)據(jù)處理技術(shù)的興起，大大降低了工業(yè)數(shù)據(jù)處理的技術(shù)難度和成本，宣告著工業(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)。工業(yè)大數(shù)據(jù)正逐漸成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)企業(yè)應(yīng)用價(jià)值的關(guān)鍵，它不僅是“兩化深度融合”、“互聯(lián)網(wǎng)+”、“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”等國(guó)家戰(zhàn)略在企業(yè)層面落地的支點(diǎn)，也是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要力量。

隨著這些技術(shù)的發(fā)展，我們正步入一個(gè)新時(shí)代，其中工業(yè)大數(shù)據(jù)將發(fā)揮著核心作用，為企業(yè)帶來(lái)前所未有的洞察力和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。這不僅是技術(shù)的勝利，更是對(duì)未來(lái)工作方式和產(chǎn)業(yè)格局的一次深遠(yuǎn)革新。本文將帶您走進(jìn)工業(yè)大數(shù)據(jù)的世界，探索其來(lái)源、特征以及關(guān)鍵技術(shù)。

一、  工業(yè)大數(shù)據(jù)來(lái)自哪里？有什么特征？

在工業(yè)生產(chǎn)和監(jiān)控管理的每一個(gè)瞬間，海量數(shù)據(jù)正不斷地生成。這包括生產(chǎn)設(shè)備的運(yùn)行環(huán)境、機(jī)械設(shè)備的運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)、能源消耗的詳細(xì)記錄、物料的損耗情況、物流車隊(duì)的配置與分布等。隨著傳感器技術(shù)的廣泛普及，智能芯片被植入到各種設(shè)備和產(chǎn)品之中，它們就像飛機(jī)上的“黑匣子”，自動(dòng)記錄下生產(chǎn)流通過(guò)程中的每一個(gè)細(xì)節(jié)。

1、工業(yè)大數(shù)據(jù)來(lái)源

我們認(rèn)識(shí)到，在制造的全系統(tǒng)和全生命周期中，涉及人、財(cái)、物、信息、知識(shí)、服務(wù)等生產(chǎn)要素的組合與流動(dòng)，將持續(xù)產(chǎn)生具有體量龐大（Volume）、生成速度快（Velocity）、類型繁多（Variety）和價(jià)值密度低（Value）特點(diǎn)的大數(shù)據(jù)。工業(yè)大數(shù)據(jù)的來(lái)源可以歸納為以下三個(gè)主要方面：

（1）制造全生命周期數(shù)據(jù)

• 企業(yè)工程數(shù)據(jù)( 設(shè)計(jì)BOM-工藝BOM-生產(chǎn)BOM-售后BOM)

• MES生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)

• 庫(kù)存數(shù)據(jù)

（2）企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理數(shù)據(jù)

• 企業(yè)CRM數(shù)據(jù)

• 企業(yè)ERP數(shù)據(jù)

• 企業(yè)人力資源數(shù)據(jù)

• 崗位行為記錄

• 組織架構(gòu)內(nèi)容

（3）技術(shù)/產(chǎn)品/設(shè)備數(shù)據(jù)

• 產(chǎn)品狀態(tài)數(shù)據(jù)

• 傳感器數(shù)據(jù)

• 智能機(jī)器數(shù)據(jù)

• 設(shè)備日志

• 故障和維護(hù)數(shù)據(jù)

2、工業(yè)大數(shù)據(jù)特征

隨著大數(shù)據(jù)行業(yè)的蓬勃發(fā)展，我們見(jiàn)證了工業(yè)數(shù)據(jù)量的持續(xù)增長(zhǎng)、數(shù)據(jù)類型的日益豐富以及數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)的不斷精細(xì)化。這些變化推動(dòng)著企業(yè)數(shù)據(jù)量的超線性增長(zhǎng)，形成了龐大的工業(yè)大數(shù)據(jù)集合，并展現(xiàn)出大數(shù)據(jù)的4V特征：

• Volume（體量龐大）

工業(yè)數(shù)據(jù)的規(guī)模巨大。例如，在典型的智能工廠項(xiàng)目中，一個(gè)傳感器每秒鐘就能生成8000個(gè)數(shù)據(jù)包，而整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中部署的上萬(wàn)個(gè)傳感器，每秒產(chǎn)生的傳感數(shù)據(jù)量可達(dá)800MB，每月累計(jì)高達(dá)2.5TB。這樣龐大的數(shù)據(jù)量對(duì)存儲(chǔ)和并發(fā)處理能力提出了極高的要求。

• Velocity（生成速度快）

數(shù)據(jù)的生成和處理速度極快。在智能制造云平臺(tái)中，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量從PB級(jí)到EB級(jí)不等，并正以迅猛的速度增長(zhǎng)。從這些海量數(shù)據(jù)中快速提取信息的能力，直接關(guān)系到智能制造云平臺(tái)服務(wù)效率的高低。

• Variety（類型繁多）

數(shù)據(jù)類型多樣。智能制造云平臺(tái)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)既包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包，也包括非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如音頻、視頻、圖片和地理位置信息等。處理這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型，需要強(qiáng)大的存儲(chǔ)、提取和分析能力。

• Value（價(jià)值密度低）

在龐大的數(shù)據(jù)中，有價(jià)值的信息所占的比例往往很低。這就需要大數(shù)據(jù)平臺(tái)在智慧制造云產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)中，精準(zhǔn)地提煉出有價(jià)值的信息。以設(shè)備遠(yuǎn)程運(yùn)維為例，在持續(xù)的監(jiān)控過(guò)程中，真正有用的數(shù)據(jù)可能只占很小的一部分。

二、工業(yè)大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)

工業(yè)大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵在于一系列技術(shù)的綜合應(yīng)用，涵蓋了數(shù)據(jù)的集成與清洗、存儲(chǔ)與管理、分析與挖掘，以及標(biāo)準(zhǔn)與質(zhì)量體系的建立，還包括數(shù)據(jù)的可視化、安全性保障和智能化處理等多個(gè)方面。

1、大數(shù)據(jù)集成與清洗技術(shù)

大數(shù)據(jù)集成與清洗技術(shù)涉及將來(lái)源多樣、格式迥異的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效整合，既包括邏輯上的整合也包括物理上的集中。數(shù)據(jù)清洗過(guò)程則是對(duì)集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)致審查，糾正錯(cuò)誤，處理無(wú)效和缺失值，確保數(shù)據(jù)的清潔和一致性。這一步驟是數(shù)據(jù)進(jìn)入中間件系統(tǒng)或存儲(chǔ)系統(tǒng)的前提。

目前，已有的技術(shù)成果包括多數(shù)據(jù)源集成工具如Gobblin、Kettle、FineDataLink，數(shù)據(jù)清洗工具如DataWrangler，以及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集工具如Kafka、Flume等。這些技術(shù)能夠處理大規(guī)模實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)類型的集成，包括輕量級(jí)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化的監(jiān)控視頻、圖片等。

2、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)

大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)通過(guò)分布式存儲(chǔ)、云存儲(chǔ)等手段，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)、安全、可靠的存儲(chǔ)管理。技術(shù)需要確定數(shù)據(jù)的優(yōu)先級(jí)，并利用高吞吐量數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)訪問(wèn)技術(shù)，支持云系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的高效快速訪問(wèn)。

現(xiàn)有的技術(shù)成果包括異地?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案如GFS、Lustre，以及大數(shù)據(jù)快速訪問(wèn)技術(shù)如FastRAQ、SuperBlock。這些技術(shù)能夠滿足智慧工廠每天產(chǎn)生的PB級(jí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求，并確保實(shí)時(shí)制造決策和工控指令的快速反饋。

3、大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)

大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)的核心任務(wù)是從龐大的、不完美且含有噪聲和模糊性的數(shù)據(jù)集中發(fā)掘出有價(jià)值的信息和知識(shí)。目前，我們已經(jīng)取得了一些成果，包括分布式計(jì)算引擎如Spark、JDBC、ODBC，數(shù)據(jù)報(bào)表制作及展示工具如FineReport，數(shù)據(jù)分析BI工具FineBI、Tableau，數(shù)據(jù)分析算法如Q-Learning、Brief Networks，以及機(jī)器學(xué)習(xí)和交互式數(shù)據(jù)分析工具等。

這些技術(shù)的特點(diǎn)在于它們的目標(biāo)導(dǎo)向性，需要根據(jù)工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的廣泛目標(biāo)設(shè)計(jì)特征算法，并建立定量解析或人工智能分析模型，以適應(yīng)云制造應(yīng)用的需求。

4、大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)

大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)通過(guò)計(jì)算機(jī)圖形圖像處理技術(shù)和可視化展示技術(shù)，如二維綜合報(bào)表、VR/AR等，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖形和圖像，使原本枯燥抽象的數(shù)據(jù)變得生動(dòng)直觀，便于理解。通過(guò)交互式處理，可視化技術(shù)還能支持基于數(shù)據(jù)的分析、交流和決策。

現(xiàn)有的可視化技術(shù)成果包括多維數(shù)據(jù)可視化工具如Analytics、Pentaho、FineVis等，以及虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)展示技術(shù)。這些技術(shù)不僅能綜合處理和展示多維度數(shù)據(jù)，還迫切需要滿足交互式需求，以支持制造或企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理決策者基于視覺(jué)的交互和決策。

5、大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與質(zhì)量體系技術(shù)

在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中扮演著關(guān)鍵角色，涵蓋了從通用技術(shù)到平臺(tái)、產(chǎn)品、行業(yè)和安全等多個(gè)方面的標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范。這些技術(shù)關(guān)注數(shù)據(jù)的規(guī)范性、標(biāo)準(zhǔn)化控制和監(jiān)督。

目前，我們已經(jīng)建立了大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系框架、交易規(guī)范體系，以及被稱為“數(shù)據(jù)鐵籠”的大數(shù)據(jù)質(zhì)量管控機(jī)制。這些技術(shù)的發(fā)展重點(diǎn)是滿足多類型標(biāo)準(zhǔn)的需求，特別是以數(shù)據(jù)交換和交易為導(dǎo)向的跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)交換集成和應(yīng)用數(shù)據(jù)交易。

6、大數(shù)據(jù)智能技術(shù)

大數(shù)據(jù)智能技術(shù)包含了數(shù)據(jù)平臺(tái)、治理、分析、交互和可視化等技術(shù)。已有的成果涵蓋了通用知識(shí)和模型的遷移共享方法，比如遷移學(xué)習(xí)、多任務(wù)學(xué)習(xí)和預(yù)學(xué)習(xí)模型，以及知識(shí)圖譜技術(shù)和自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)（Auto ML）技術(shù)。

這些技術(shù)的特點(diǎn)在于跨學(xué)科的融合，包括數(shù)據(jù)分析挖掘、大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，以及處理、分析和挖掘海量數(shù)據(jù)的能力，通過(guò)建立模型來(lái)解決問(wèn)題并實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)。

7、大數(shù)據(jù)安全技術(shù)

大數(shù)據(jù)安全技術(shù)專注于大數(shù)據(jù)生命周期中的各個(gè)環(huán)節(jié)，包括采集、傳輸、存儲(chǔ)、挖掘、發(fā)布和應(yīng)用等，同時(shí)涵蓋了用戶管控、數(shù)據(jù)溯源、隱私保護(hù)和安全態(tài)勢(shì)感知等安全技術(shù)。

已有的成果包括大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)如基于規(guī)則的訪問(wèn)控制（RBAC），數(shù)據(jù)水印技術(shù)如Patchwork和NEC，以及利用區(qū)塊鏈技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)應(yīng)用追溯和安全防護(hù)。這些技術(shù)的特點(diǎn)在于對(duì)隱私保護(hù)的高標(biāo)準(zhǔn)和難度，以及對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)生和應(yīng)用過(guò)程的追溯與保護(hù)的重視，特別是在大數(shù)據(jù)交易中的安全技術(shù)應(yīng)用。