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什么是工业大数据?

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什么是工业大数据?

发布日期:2018-09-27 作者: 点击:

什么是工业大数据?

       一提到大数据,人们首先会想到在互联网和商业等环境中,利用大量的行为数据来分析用户行为和预测市场趋势等应用。但是对工业大数据的定义和应用却很难直观地理解和想象。现在对大数据最为流行的定义来自于维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·克耶编写的《大数据时代》中提出的4V特性,即Volume(数据量大)、Velocity(流动速度快)、Veracity(准确性难把握)、和Variety(来源多样性)。这个定义是针对互联网和社会环境中的大数据,从数据工程的技术挑战方面所提出的。而工业大数据的挑战和目的则要通过“3B”和“3C”来理解:

       工业大数据应用的“3B”挑战:

       Bad Quality: 在工业大数据中,数据质量问题一直是许多企业所面临的挑战。这主要受制于工业环境中数据获取手段的限制,包括传感器、数采硬件模块、通信协议、和组态软件等多个技术限制。对数据质量的管理技术是一个企业必须要下的硬功夫。顺德注塑机机械手

       Broken: 工业对于数据的要求并不仅在于量的大小,更在于数据的全面性。在利用数据建模的手段解决某一个问题时,需要获取与被分析对象相关的全面参数,而一些关键参数的缺失会使分析过程碎片化。举例而言,当分析航空发动机性能时需要温度、空气密度、进出口压力、功率等多个参数,而当其中任意一个参数缺失时都无法建立完整的性能评估和预测模型。因此对于企业来说,在进行数据收集前要对分析的对象和目的有清楚的规划,这样才能够确保所获取数据的全面性,以免斥巨资积累了大量数据后发现并不能解决所关心的问题。

       Background (Below the Surface): 除了对数据所反映出来的表面统计特征进行分析以外,还应该关注数据中所隐藏的背景相关性。对这些隐藏在表面以下的相关性进行分析和挖掘时,需要一些具有参考性的数据进行对照,也就是数据科学中所称的“贴标签”过程。这一类数据包括工况设定、维护记录、任务信息等,虽然数据的量不大,但在数据分析中却起到至关重要的作用。性价比高的机械手

       工业大数据分析的“3C”目的:

       Comparison(比较性):从比较过程中获取洞察,既包括比较相似性,也包括比较差异性。比较的维度既可以是在时间维度上与自身状态的比较,也可以是在集群维度上与其他个体的比较。这种比较分析能够帮助我们将庞大的个体信息进行分类,为接下来寻找相似中的普适性规律和差异中的因果关系奠定基础。

       Correlation (相关性):如果说是可见世界的连接,那么所连接对象之间的相关性就是不可见世界的连接。对相关性的挖掘是形成记忆和知识的基础,简单的将信息存储下来并不能称之为记忆,通过信息之间的关联性对信息进行管理和启发式的联想才是记忆的本质。相关性同时也促进了人脑在管理和调用信息的效率,我们在回想起一个画面或是情节的时候,往往并不是去回忆每一个细节,而是有一个如线头一样的线索,你去牵它一下就能够引出整个场景。这样的类似记忆式的信息管理方式运用在工业智能中,就是一种更加灵活高效的数据管理方式。三轴伺服机械手

       Consequence (因果性):数据分析的重要目的是进行决策支持,在制定一个特定的决策时,其所带来的结果和影响应该被同等地分析和预测。这是以往的控制系统所不具备的特性,也是智能化的本质。工业系统中的大部分活动都具有很强的目的性,就是把目标精度最大化,把破坏度最小化的“结果管理”。结果管理的基础是预测,例如在现在的制造系统中,如果我们可以预测到设备的衰退对质量的影响,以及对下一个工序质量的影响,就可以在制造过程中对质量风险进行补偿和管理,制造系统的弹性和坚韧性就会增加。

       总结而言,互联网和商业大数据与工业大数据在技术挑战、数据属性、和分析目的等方面有很多区别,这也决定了两者技术手段的不同。


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