2017-工业互联网产业联盟：工业大数据技术与应用白皮书_106页-3mb

报告摘要

中国工业大数据技术与应用白皮书总结

核心内容

《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）发布，旨在阐述工业大数据的概念、特点、价值及应用路径，推动我国工业大数据产业的发展与应用繁荣。白皮书指出，工业大数据是制造业转型升级的重要战略资源，是智能制造与工业互联网的核心，其本质是通过数据的自动流动解决控制和业务问题，减少不确定性，提升决策科学性。

主要观点

工业大数据的定义：工业大数据是工业数据的总和，包括企业信息化数据、工业物联网数据以及外部跨界数据，其中机器数据是主要来源。
工业大数据的特点：
- 4V特征：大规模（Volume）、速度快（Velocity）、类型杂（Variety）、低质量（Veracity）。
- 新特征：多模态、强关联、高通量。
工业大数据的创新价值：
- 数据始终影响着人类工业化进程，是推动工业智能化发展的基础。
- 数据在信息化过程中发挥核心作用，是实现科学决策、优化资源配置的关键。
- 工业大数据是新工业革命的基础动力，是实现“弯道取直”的关键支撑。
工业大数据支撑中国制造弯道取直：
- 中国是制造大国，但尚未成为制造强国，面临产业“双向转移”压力。
- 工业大数据能提升制造智能化水平，支撑工业互联网发展，推动中国工业转型。
- 借助工业大数据，中国制造业有望实现从跟跑到领跑的跨越。

关键信息

工业大数据的实施策略包括“业务牵引、技术推动、人才支撑”。
工业大数据的实施路径：
- 业务的加减乘除：通过业务优化、智能化升级、平台化发展、轻资产运营等手段实现。
- 过程的智能再造：明确业务目标，再造业务流程，优化组织结构。
- 架构的统筹规划：需考虑数据采集、预处理、集成、建模等环节，确保系统整体架构的合理性和可扩展性。
- 分析算法与模型的领域化：强调算法模型需符合工业机理，支持多尺度、多因素、因果性等工业特性。
- 人才的培养引进：需要跨学科人才，如“数据机械工程师”，以及数据科学家等，以支撑工业大数据的发展。
工业大数据系统与技术架构：
- 工业大数据生命周期：包括数据采集、处理、分析、应用等阶段。
- 工业大数据技术架构：涵盖数据采集与交换、预处理与存储、数据工程与建模、分析算法库等。
- 工业大数据管理技术架构：包括数据采集、预处理、集成、建模等，强调数据完整性与语义融合。
- 工业大数据分析技术架构：包括分布式计算框架和工业大数据分析算法库，强调效率与可靠性。

典型应用场景

优化现有业务，实现提质增效：
- 提升研发能力，通过大数据优化产品设计。
- 优化生产过程，提高效率与质量。
- 快速响应服务需求，提升设备维护能力。
- 推动精准营销，基于多维度数据进行市场预测与用户画像。
促进企业升级转型：
- 实现个性化定制与网络化协同。
- 推动智能化生产与服务化延伸。
促进中小企业创新创业：
- 通过数据与技术的融合，提升中小企业技术水平与创新能力。

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：
- 通过KMX工业大数据平台，整合风机设计/仿真数据、运维档案、运行状态监测数据、测风塔数据等。
- 提升风场运行效率，降低运维成本，提高研发和创新效率。
- 风电装机容量提升带来经济效益，预计可降低度电成本25%，提升市场竞争力。
北科亿力推动炼铁行业大数据应用：
- 通过炼铁大数据平台，实现高炉自感知、自诊断、自决策。
- 提升炼铁厂的智能化水平，降低能耗与排放，实现绿色冶金。
- 已应用于国内近百家钢铁企业及海外多座高炉，提升生产效率与质量。