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【编者按】当前，大数据已成为业界公认的工业升级的要害手艺要素。在”中国制造2025″的手艺门路图中，工业大数据是作为主要突破点来计划的，而在未来的十年，以数据为焦点构建的智能化系统会成为支持智能制造和工业互联网的焦点动力。
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当前，大数据已成为业界公认的工业升级的要害手艺要素。在”中国制造2025″的手艺门路图中，工业大数据是作为主要突破点来计划的，而在未来的十年，以数据为焦点构建的智能化系统会成为支持智能制造和工业互联网的焦点动力。
工业大数据的主要性众所周知，但究其基本，大数据是手段而不是目的，人工智能也是云云。若是仅仅由于工业互联网的看法很热，企业就要去盲目拥抱工业互联网和工业大数据、人工智能手艺，实际上是一个异常错误的看法。
工业从数据到大数据
在新一代信息手艺泛起之前，工业企业已经正常运转了上百年，我们应该清晰地认识到信息手艺手段的加入更像催化剂的作用。首先需要明确需要到达怎样的营业目的，可以使得今天已经存在的生产工艺、工业产品、治理方式变得更好。
实在大数据支持制造业的营业变化最基本的目的就是提质增效，在自动化与信息化基础之上，实现智能化的制造系统。在智能制造的基础上，然后才是打造平台，构建产业生态，与产业链举行更有用的协同，实现工业互联网的乘法式生长。
工业大数据的三个典型应用偏向，也是我们实现工业互联网的目的，包罗智能装备、服务型制造和跨界融合。第一个条理是装备级的，就是提高单台装备的可靠性、识别装备故障、优化装备运行等；第二个条理更多是针对产线、车间、工厂，提高运作效率，包罗能耗优化、供应链治理、质量治理等；第三个条理是跨出了工厂界限的产业跨界，实现产业互联。
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工业大数据并不是凭空而来，传统工业信息化一直在举行，我们已经有大量的数据来自于研发端、生产制造历程、服务环节，工业信息化历程一直在发生大量的数据，工业从数据到大数据，实在更多要思量的是与自动化域数据的叠加，这是数据的两化融合。而在工业互联网时代，我们还需要纳入更多来自产业链上下游以及跨界的数据。
工业大数据若何成为智能制造和工业互联网的焦点动力
工业大数据有哪些特点？我们总结为”多模态、高通量、强关联”的特征。我们在工业领域总结了约有130多种差别类型的数据，数据模态多样，结构关系庞大。高通量是指数据连续不停地发生，采集频率高，通量大。强关联是指工业场景下的数据有异常强的机理支持，差别学科之间的数据是在机理层面的关联，而不是数据字段上的关联。
而对工业大数据的剖析应用，也不是将深度学习、强化学习的方式放到这里就可以有效果。我们需要获知研究工具的机理模子与定量领域知识，而这在当前基础上前进很难题。我们希望找出数据在输入、输出之间的统计关系，对机理和模子不确定、不清晰的部门加以补足，这是工业大数据应用的基础。
营业引领，数据推动产业生长
智能制造在不停获得数据的驱动，从智能制造到工业互联网平台，焦点都是行使数据和模子，优化制造资源的设置效率。
工业互联网并不等同于智能制造，区别在于数据的跨界和营业的界限上是否有所突破。当下，太多人过于重视平台能力，而真正的工业互联网讲的是生态，资源优化从形貌、诊断向展望、决议不停深入，从单机装备、生产线、产业链再到产业生态不停拓宽。
我们的生态若何来构建营业系统，若何跨界，才是工业互联网乐成与否的要害。而决议工业互联网生长偏向的，一定是营业驱动。我们从一最先就否决拎着一把锤子，满世界找钉子，现在许多大数据、人工智能公司就存在这个问题。
我们需要深入到一个工业领域，造一把可靠的锤子，恰好可以去敲有需求的钉子，营业驱动和问题驱动才是产业生长的本质，而不是手艺驱动。将营业、数据理清晰，评估数据，真正实现营业落地，要点就是三个要素的协同——人、场景、算法。
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