2017-中国工业大数据技术与应用白皮书_106页-3mb

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7月发布，旨在探讨工业大数据的内涵、特点、创新价值及其实现路径。白皮书从技术与业务两个维度，系统阐述了工业大数据的管理与分析技术，同时列举了多个典型应用案例，展示了其在提升制造智能化水平、推动工业互联网发展等方面的重要作用。

主要观点

1. 工业大数据的内涵

• 工业大数据是工业数据的总和，主要包括企业信息化数据、工业物联网数据和外部跨界数据。
• 其本质是通过数据的自动流动解决控制和业务问题，减少决策的不确定性。
• 工业大数据是智能制造与工业互联网的核心，是新工业革命的基础动力。

2. 工业大数据的特点

• 4V特征：Volume（大规模）、Velocity（速度快）、Variety（类型杂）、Veracity（低质量）。
• 新特征：多模态、强关联、高通量。
• 应用特征：跨尺度、协同性、多因素、因果性、强机理。

3. 工业大数据的创新价值

• 数据始终影响着工业化进程，是提升产品质量、效率和管理水平的关键。
• 工业大数据在信息化过程中发挥核心作用，是工业生产力提升的重要推动力。
• 在新工业革命中，工业大数据是类似于石油的重要资源，推动工业智能化发展。

4. 工业大数据支撑中国制造弯道取直

• 中国制造业虽为制造大国，但非制造强国，面临转型升级压力。
• 工业大数据提升制造智能化水平，推动企业向服务型转变。
• 工业大数据支撑工业互联网发展，实现产业链协同与资源共享。

关键信息

1. 工业大数据的分类

• 企业信息化数据：包括MES、ERP、PLM等系统产生的业务数据。
• 工业物联网数据：由传感器、设备等采集的时序数据。
• 外部跨界数据：包括市场、地理、环境、法律等非企业内部数据。

2. 工业大数据的生命周期与技术架构

• 生命周期：数据采集、清洗、存储、建模、分析、应用。
• 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、数据分析与应用。
• 管理技术架构：分为数据采集与交换、数据预处理与存储、数据工程、数据模型四个层级。

3. 工业大数据实施策略

• 业务牵引、技术推动、人才支撑。
• 业务的加减乘除：提升效率、优化流程、拓展业务边界、精简非核心业务。
• 过程的智能再造：梳理流程、优化业务、组织调整。
• 架构的统筹规划：数据资产梳理、基础架构选型、遗留系统定位、建设开发方法。
• 分析算法与模型的领域化：强调领域知识与数据融合，提升分析结果的可靠性与可解释性。
• 人才的培养与引进：需要跨学科人才，如“数据机械工程师”、数据科学家等。

典型应用场景

1. 优化现有业务，实现提质增效

• 提升研发能力：通过数字化模型缩短产品交付周期。
• 优化生产过程：建立仿真模型，提升生产效率和质量。
• 快速响应服务：基于设备状态数据实现故障预测和诊断。
• 推动精准营销：利用多源数据实现市场预测和用户画像。

2. 促进企业升级转型

• 实现个性化定制：通过用户数据和产品数据的融合，支持定制化产品开发。
• 建立先进生产体系：推动智能化生产，提升设备利用率和生产效率。
• 实现网络化协同：基于全产业链数据，实现多主体协同。
• 实现服务化延伸：通过产品状态监测，提供在线健康检测、故障预警等服务。

3. 促进中小企业创新创业

• 通过共享数据和知识，提升中小企业创新能力。
• 利用工业互联网平台，拓展业务边界，实现轻资产运营。

工业大数据应用案例

1. 北京工业大数据创新中心推进风电装备数字化升级

• 背景：响应《中国制造2025》和风电行业发展需求。
• 数据来源：包括风机运行数据、环境数据、业务数据等。
• 技术方案：采用KMX工业大数据管理分析平台，实现数据的高效采集、存储和分析。
• 应用效益：提升发电效率、降低运维成本、加速研发与创新，助力风电行业度电成本降低25%。

2. 北科亿力推动炼铁行业大数据应用

• 背景：钢铁行业是国家支柱产业，但炼铁智能化发展滞后。
• 技术方案：开发炼铁大数据平台，融合无线传输、热成像、三维激光雷达等技术。
• 应用效益：提升生产效率，降低能耗和排放，实现绿色冶金。

未来展望

• 工业大数据将成为工业互联网的核心支撑，推动制造业向智能化、服务化、协同化发展。
• 通过数据驱动，提升制造过程的可控性和预测性，实现“由跟跑、并跑到领跑”的跨越。
• 需要持续推动数据标准化、平台化和智能化，提升工业数据的治理与应用能力。