2017年-数据局_工业互联网产业联盟：工业大数据技术与应用白皮书_105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）发布，旨在阐述工业大数据的概念、价值、特点、实施策略与技术架构，以及其在实际工业场景中的应用与成效。白皮书指出，工业大数据是工业互联网的核心，是推动制造业向智能制造和工业互联网转型的重要手段。

主要观点与关键信息

工业大数据的定义与来源

• 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。
• 企业信息化数据主要来自MES、ERP、PLM等系统，而工业物联网数据则来源于传感器、设备等。
• 外部跨界数据来自市场、地理、环境、法律、政府等非企业内部信息。

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。

工业大数据的创新价值

• 数据是工业发展的关键生产要素，是新工业革命的基础动力。
• 工业大数据有助于提升产品质量、生产效率、降低能耗，实现从“制造”向“服务”的转型。
• 在智能制造和工业互联网发展过程中，工业大数据可以推动“弯道取直”，实现中国制造业的跨越式发展。

工业大数据支撑中国制造升级

• 中国是制造大国，但还不是制造强国，存在研发能力弱、产品质量差、能耗高等问题。
• 工业大数据可推动制造智能化，实现智能工厂、智能运维、智能服务等场景，提升资源配置效率与制造能力。

工业大数据典型应用场景

优化现有业务，实现提质增效

• 研发能力提升：通过数字化模型优化设计流程，缩短产品交付周期。
• 生产过程优化：基于实时数据优化生产流程，提升产品质量与效率。
• 服务快速反应：利用数据分析实现故障预测与快速响应。
• 推动精准营销：融合市场、用户行为等数据，实现精准产品定位与营销策略。

促进企业升级转型

• 个性化定制：基于用户数据与制造数据，实现产品定制化与柔性化生产。
• 智能化生产：通过CPS、物联网等技术，实现生产过程的实时监控与优化。
• 网络化协同：基于全产业链大数据，实现产业链上下游协同与资源优化。
• 服务化延伸：通过产品状态监测与数据分析，提供在线健康检测、故障诊断等服务。

促进中小企业创新创业

• 工业互联网降低企业运营成本，提升中小企业在细分市场的竞争力。
• 通过外部数据与技术的融合，中小企业可以提升自身技术水平与创新能力。

工业大数据的实施策略

• 业务牵引：从企业战略出发，明确业务目标，推动大数据应用。
• 过程智能再造：对业务流程进行优化，实现数据驱动的智能化。
• 架构统筹规划：构建数据采集、预处理、工程、模型等层次清晰的技术架构。
• 算法与模型领域化：开发适用于工业场景的分析算法与模型，强调因果性与机理分析。
• 人才支撑：加强跨学科人才培养，提升企业在大数据应用方面的能力。

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、清洗、集成、建模、分析、应用等阶段。
• 强调数据完整性与闭环处理，以支持智能制造与工业互联网发展。

工业大数据技术架构

• 由数据采集与交换、数据预处理与存储、数据工程与建模、数据分析与算法库组成。
• 支持分布式计算与实时分析，实现工业数据的高效处理。

工业大数据管理技术架构

• 由数据采集与交换、数据预处理与存储、数据工程、数据模型四部分组成。
• 强调数据组织、语义融合与多源异构数据管理。

工业大数据分析技术架构

• 分为分布式计算框架与工业大数据分析算法库。
• 支持时序数据、多因素建模、因果关系挖掘与强机理分析。

工业大数据应用案例

7.1 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：由清华大学与昆仑数据牵头，联合19家企业与科研机构，构建风电大数据平台。
• 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：基于KMX工业大数据平台，实现数据高效接入、存储与分析。
• 应用效益：提升风机运行效率，降低运维成本，增强研发与创新效率。

7.2 北科亿力推动炼铁行业大数据应用

• 基本情况：由北科亿力科技主导，推动炼铁行业的数字化与智能化。
• 业务痛点：炼铁智能化发展滞后、数据共享壁垒、成本与能耗不均等。
• 数据来源：包括物联网数据、内部业务数据、外部应用平台数据。
• 应用效益：提升炼铁效率，降低能耗与排放，推动行业整体发展。

结语

工业大数据正在成为推动制造业智能化、数字化、网络化的重要力量。随着技术的发展与应用的深入，工业大数据将不断优化制造资源配置，提升生产效率与产品质量，推动中国从制造大国向制造强国迈进。白皮书呼吁企业、科研机构与政府加强合作，共同推动工业大数据技术的创新与应用。