中国工业大数据技术与应用白皮书_103页_2mb

中国工业大数据技术与应用白皮书总结

核心内容概述

《中国工业大数据技术与应用白皮书》由工业互联网产业联盟（AII）于2017年发布，系统阐述了工业大数据的概念、价值、应用场景、实施策略和技术架构。白皮书指出，工业大数据是推动制造业向智能化、信息化发展的重要基础，是工业互联网的核心要素，也是新工业革命的关键动力。

主要观点

• 工业大数据的定义与分类：工业大数据是工业数据的总和，包括企业信息化数据、工业物联网数据和外部跨界数据。其中，工业物联网数据是主要来源，具有高通量、强关联和多模态等特征。
• 工业大数据的4V特征：大规模（Volume）、速度快（Velocity）、类型杂（Variety）、低质量（Veracity），这些特征反映了工业大数据在采集、处理和应用过程中的挑战。
• 工业大数据的创新价值：工业大数据推动制造过程从经验驱动向数据驱动转变，提高生产效率、产品质量和管理水平，助力制造业实现智能化升级。
• 工业大数据支撑中国制造弯道取直：中国虽为制造大国，但不是制造强国，工业大数据能够提升制造智能化水平，支撑工业互联网发展，推动产业转型，实现从“跟跑”到“领跑”的跨越。

关键信息

工业大数据的典型应用场景

• 优化现有业务，实现提质增效：包括研发能力提升、生产过程优化、服务快速反应、推动精准营销。
• 促进企业升级转型：支持个性化定制、智能化生产、网络化协同、服务化延伸等新模式。
• 促进中小企业创新创业：借助工业大数据实现资源共享和业务协同，推动中小企业发展。

工业大数据的实施策略

• 业务牵引、技术推动、人才支撑：明确业务目标，推进技术应用，注重人才培养。
• 业务的加减乘除：通过业务优化、智能化升级、平台化发展、轻资产运营等方式实现工业大数据的落地。
• 过程的智能再造：重新设计业务流程，实现信息流、数据流的集成和协同。
• 架构的统筹规划：包括数据采集、预处理、工程、建模等层次，支持系统化、平台化发展。
• 分析算法与模型的领域化：强调结合行业机理，提升分析的可靠性与实用性。
• 人才的培养引进：需要跨学科人才，推动工业大数据与业务深度融合。

工业大数据的技术架构

• 工业大数据生命周期：涵盖数据采集、处理、集成、建模、分析、应用等阶段。
• 工业大数据技术架构：包括数据采集与交换、数据预处理与存储、数据工程与建模、工业数据分析等部分。
• 工业大数据管理技术架构：从数据采集、存储、集成到模型构建，形成完整的管理闭环。
• 工业大数据分析技术架构：以分布式计算框架和分析算法库为核心，实现高效、精准的数据分析。

应用案例

北京工业大数据创新中心推进风电装备数字化升级

• 基本情况：由清华大学和昆仑数据牵头，联合19家龙头企业，推动风电行业数字化升级。
• 业务痛点：包括弃风限电、新增市场开发风险、行业竞争压力等。
• 数据来源：涵盖机器数据、外部产业链数据、业务数据。
• 技术方案：基于KMX工业大数据平台，实现数据高效接入、存储、分析和应用。
• 应用效益：提升发电效率，降低运维成本，提高研发效率，助力风电行业降本增效。

北科亿力推动炼铁行业大数据应用

• 基本情况：由冶金自动化研究设计院与钢铁企业联合创建，专注于炼铁数字化和智能化。
• 业务痛点：包括缺乏炼铁大数据应用、数字化与标准化不足、数据共享壁垒、生态圈发展滞后。
• 数据来源：包括物联网机器数据、工业传感器数据、就地仪表数据等。
• 技术方案：构建炼铁大数据平台，实现数据整合与分析，提升炼铁效率和环保水平。
• 应用效益：降低吨铁能耗、提升高炉寿命、优化成本结构，为行业节能减排提供支持。

结语

《中国工业大数据技术与应用白皮书》是工业互联网产业联盟对工业大数据发展的重要总结，为工业大数据在制造业中的应用提供了理论支撑与实践指导。随着技术的不断演进，工业大数据将在中国制造的智能化转型中发挥越来越重要的作用。