工业大数据技术与应用白皮书20_106页_3mb

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发布，旨在探讨工业大数据的内涵、特点、创新价值及实施策略，为工业智能化和工业互联网发展提供理论支持和实践指导。

主要观点

1. 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。
• 企业信息化数据来源于MES、ERP、PLM等系统，包含核心业务数据。
• 工业物联网数据由传感器、仪器仪表等采集，具有高通量和时序性。
• 外部跨界数据包括市场、地理、环境、法律和政府信息，影响工业系统的运行。

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

• 工业大数据是智能制造与工业互联网的核心，能够提升生产效率、产品质量和智能化水平。
• 数据是新工业革命的基础动力，推动制造向服务转型。
• 工业大数据助力中国制造实现“弯道取直”，提升国际竞争力。

关键信息

4. 工业大数据的典型应用场景

• 优化现有业务：提升研发能力、优化生产过程、实现服务快速反应、推动精准营销。
• 促进企业升级转型：实现个性化定制、智能化生产、网络化协同、服务化延伸。
• 促进中小企业创新创业：借助工业大数据提升技术水平、降低运营成本、拓展市场。

5. 工业大数据的实施策略

• 业务牵引、技术推动、人才支撑：从战略业务目标出发，结合大数据技术，培养跨学科人才。
• 业务的加减乘除：加法为提质增效，减法为优化现有业务，乘法为平台化发展，除法为聚焦核心业务。
• 过程的智能再造：梳理业务流程，实现业务过程与组织结构的优化。
• 架构的统筹规划：涵盖数据采集与交换、预处理与存储、数据工程与建模、数据模型与分析。
• 分析算法与模型的领域化：注重强机理、低质量、高效率的分析需求，发展领域特定算法与模型。
• 人才的培养引进：企业需建立复合型人才体系，提升数据分析和处理能力。

6. 工业大数据系统与技术架构

• 工业大数据生命周期：涵盖数据采集、清洗、存储、建模、分析、应用等环节。
• 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：从数据采集、预处理、集成、建模等多个方面构建统一的数据管理框架。

7. 工业大数据管理与分析技术

• 多样性数据的采集技术：应对不同系统、不同数据格式带来的挑战。
• 多模态数据的管理技术：支持结构化、时序、非结构化等数据类型的高效管理。
• 高通量数据的写入技术：确保数据的高效写入和存储，支持实时分析。
• 强关联数据的集成技术：融合物理、产业链、跨界数据，提升数据完整性与价值。

8. 工业大数据分析技术

• 强机理业务的分析技术：融合机理模型与数据分析，实现更准确的预测和优化。
• 低质量数据的处理技术：通过“软”测量技术，提升分析的可靠性。
• 数据高效率处理技术：应对大规模、异构、实时数据带来的挑战，提升分析效率。

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：联合清华大学和昆仑数据，建立风电大数据平台，提升风力发电机组运行效率和可靠性。
• 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平台，实现数据高效接入、存储、分析与应用。
• 应用效益：提升发电效率、降低运维成本、加快研发速度，预计使度电成本降低25%。

7.2 北科亿力推动炼铁行业大数据应用

• 基本情况：由冶金专家创建，致力于炼铁数字化和智能化。
• 数据来源：包括高炉运行数据、环境数据、生产数据等。
• 技术方案：构建炼铁大数据平台，结合专家系统、云平台、移动终端服务等。
• 应用效益：提升炼铁效率，降低能耗与排放，实现绿色冶金。

未来展望

• 工业大数据将在我国能源转型、制造业升级中发挥重要作用。
• 随着技术的不断演进，工业大数据的规模、质量、应用范围将不断扩大。
• 未来工业大数据将推动制造向服务转型，实现智能制造和工业互联网的深度融合。