工業(yè)大數(shù)據(jù)采集應(yīng)用的發(fā)展探索

于萍

摘要：隨著全球制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的步伐不斷加快，工業(yè)大數(shù)據(jù)逐漸成為制造業(yè)與新一代信息技術(shù)深度融合的落腳點(diǎn)之一，是智能制造的核心驅(qū)動(dòng)力?；诠I(yè)大數(shù)據(jù)對(duì)智能制造發(fā)展的重要性，對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀和前景進(jìn)行了研究，并提出了我國(guó)發(fā)展工業(yè)大數(shù)據(jù)的相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞：工業(yè)大數(shù)據(jù);工業(yè)互聯(lián)網(wǎng);平臺(tái);智能制造

1工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展背景

隨著全球制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的步伐不斷加快，工業(yè)大數(shù)據(jù)逐漸成為制造業(yè)與新一代信息技術(shù)深度融合的落腳點(diǎn)之一。傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)重在挖掘不同屬性之間的關(guān)聯(lián)性，而工業(yè)大數(shù)據(jù)的目的性更強(qiáng)，更加注重?cái)?shù)據(jù)特征背后的物理意義以及特征之間關(guān)聯(lián)性的機(jī)理。因此，工業(yè)大數(shù)據(jù)作為制造業(yè)提升生產(chǎn)力、競(jìng)爭(zhēng)力和創(chuàng)新力的關(guān)鍵因素，引起各方重視。一是政府層面高度重視，不論德國(guó)“工業(yè)4.0”、美國(guó)“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”，還是“中國(guó)制造2025”，都將工業(yè)大數(shù)據(jù)作為本國(guó)推動(dòng)制造業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的重要基礎(chǔ)。二是產(chǎn)業(yè)界搶先布局，意圖搶占產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)制高點(diǎn)，一方面是企業(yè)通過對(duì)自身的信息化改造加強(qiáng)對(duì)生產(chǎn)線、產(chǎn)品、設(shè)備等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)及保護(hù)，為未來(lái)的數(shù)據(jù)分析奠定基礎(chǔ);另一方面是信息化建設(shè)相對(duì)成熟的企業(yè)推出面向工業(yè)大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品，并整合上下游資源，著力通過數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品提高自身的競(jìng)爭(zhēng)力。

2工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀及前景

2.1工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用逐漸向制造業(yè)延伸

工業(yè)大數(shù)據(jù)作為從海量數(shù)據(jù)中挖掘新知識(shí)的核心技術(shù)，貫穿于制造業(yè)的設(shè)計(jì)、工藝、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié)，其應(yīng)用推廣的速度日益提升，應(yīng)用較為廣泛的模式可歸納為四類。一是設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)，通過對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析實(shí)現(xiàn)提前運(yùn)維從而避免意外停產(chǎn)，例如東方航空公司搜集了500多臺(tái)CFM56發(fā)動(dòng)機(jī)的高壓渦輪葉片保修數(shù)據(jù)，并通過分析遠(yuǎn)程診斷紀(jì)錄和第三方數(shù)據(jù)，建立了葉片損傷分析預(yù)測(cè)模型，根據(jù)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)上的結(jié)果，即可在葉片損傷前便對(duì)其進(jìn)行維護(hù)，提升了運(yùn)營(yíng)效率。二是產(chǎn)品遠(yuǎn)程服務(wù)，通過對(duì)產(chǎn)品狀態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)分析提供產(chǎn)品遠(yuǎn)程優(yōu)化，例如三一重工通過對(duì)混凝土泵車、起重機(jī)、路機(jī)等設(shè)備作業(yè)狀態(tài)數(shù)據(jù)分析，依據(jù)設(shè)備工作時(shí)間、行走時(shí)間、泵送時(shí)間完成階段性質(zhì)保分析，提示客戶對(duì)不同部件進(jìn)行保養(yǎng)。三是生產(chǎn)線優(yōu)化，通過對(duì)生產(chǎn)線數(shù)據(jù)的分析進(jìn)行生產(chǎn)效率的提升，例如格林公司通過西門子Mind Sphere分析一年的歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)刀具的磨損狀態(tài)，并能夠?qū)Φ毒叩奶崆案鼡Q做出提醒。

2.2 工業(yè)大數(shù)據(jù)采集手段升級(jí)

工業(yè)大數(shù)據(jù)采集是制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的前提。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在助力企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)過程中，成為工業(yè)大數(shù)據(jù)采集和應(yīng)用的新載體。其邊緣層通過接口、協(xié)議或系統(tǒng)集成的方式完成對(duì)不同來(lái)源數(shù)據(jù)的接入與實(shí)時(shí)采集。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)利用數(shù)據(jù)接口連接企業(yè)信息系統(tǒng)，支持ERP、CRM、MES 等應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)的批量或增量導(dǎo)入，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集主要包括工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集和工業(yè)產(chǎn)品數(shù)據(jù)采集。工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)采集針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)工業(yè)控制系統(tǒng)和設(shè)備進(jìn)行。通過生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的自動(dòng)化與控制系統(tǒng)，如 DCS、SCADA 系統(tǒng)等，借助傳感器、采集器、射頻識(shí)別等實(shí)現(xiàn)對(duì)地理位置集中的底層設(shè)備或分散的工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備進(jìn)行監(jiān)視與數(shù)據(jù)采集。工業(yè)產(chǎn)品數(shù)據(jù)在產(chǎn)品或裝備在客戶端投入使用后，通過 4G、5G、NB-IoT 等無(wú)線通信技術(shù)接入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，利用標(biāo)識(shí)、傳感器等獲取產(chǎn)品信息、能耗、溫度、工作電流、電壓等實(shí)時(shí)指標(biāo)數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)的采集。

企業(yè)決策不僅受自身資源、管理?xiàng)l件的約束，還受外部環(huán)境的影響。借助數(shù)據(jù)抓取技術(shù)等從市場(chǎng)、合作伙伴或競(jìng)爭(zhēng)者等處獲得外部跨界數(shù)據(jù)，包括從市場(chǎng)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)中提取的消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的滿意度和未來(lái)需求的相關(guān)數(shù)據(jù)、合作伙伴或者競(jìng)爭(zhēng)者的動(dòng)態(tài)發(fā)展數(shù)據(jù)等。

3工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的工業(yè)大數(shù)據(jù)采集

3.1 工業(yè)大數(shù)據(jù)來(lái)源

工業(yè)大數(shù)據(jù)作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心要素和生產(chǎn)資源，讓人與機(jī)器的對(duì)話成為可能，是企業(yè)從“制造”到“智造”轉(zhuǎn)型的加速器。從業(yè)務(wù)視角出發(fā)，工業(yè)大數(shù)據(jù)主要來(lái)源于企業(yè)信息化數(shù)據(jù)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和外部跨界數(shù)據(jù)。

企業(yè)信息化數(shù)據(jù)是指存儲(chǔ)在進(jìn)行日常生產(chǎn)與管理活動(dòng)的ERP、MES、SCM、CRM 等信息系統(tǒng)中的高價(jià)值業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，涉及產(chǎn)品生命周期各個(gè)環(huán)節(jié)，這部分?jǐn)?shù)據(jù)已成為工業(yè)領(lǐng)域傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是指通過傳感器等連接機(jī)器、產(chǎn)品對(duì)象等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。主要分為生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)以及交付客戶后的終端產(chǎn)品數(shù)據(jù) ，是工業(yè)大數(shù)據(jù)的重要組成部分。企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)行不僅受內(nèi)部生產(chǎn)要素的影響，政策法規(guī)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、市場(chǎng)變化等外部要素也會(huì)影響企業(yè)的生產(chǎn)和產(chǎn)品創(chuàng)新。由于工業(yè)系統(tǒng)處于復(fù)雜多變的內(nèi)外部環(huán)境之中，外部跨界數(shù)據(jù)也是工業(yè)大數(shù)據(jù)的重要來(lái)源。

3.2 工業(yè)大數(shù)據(jù)采集

工業(yè)大數(shù)據(jù)采集是制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的前提。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在助力企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)過程中，成為工業(yè)大數(shù)據(jù)采集和應(yīng)用的新載體。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集主要包括工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集和工業(yè)產(chǎn)品數(shù)據(jù)采集。工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)采集針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)工業(yè)控制系統(tǒng)和設(shè)備進(jìn)行。通過生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的自動(dòng)化與控制系統(tǒng)，如 DCS、SCADA 系統(tǒng)等，借助傳感器、采集器、射頻識(shí)別等實(shí)現(xiàn)對(duì)地理位置集中的底層設(shè)備或分散的工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備進(jìn)行監(jiān)視與數(shù)據(jù)采集。工業(yè)產(chǎn)品數(shù)據(jù)在產(chǎn)品或裝備在客戶端投入使用后，通過 4G、5G、NB-IoT 等無(wú)線通信技術(shù)接入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，利用標(biāo)識(shí)、傳感器等獲取產(chǎn)品信息、能耗、溫度、工作電流、電壓等實(shí)時(shí)指標(biāo)數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)的采集。

4我國(guó)發(fā)展工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展建議

4.1加強(qiáng)工業(yè)大數(shù)據(jù)安全體系建設(shè)，保障工業(yè)大數(shù)據(jù)安全發(fā)展

一方面圍繞工業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)確認(rèn)、交易、跨境流動(dòng)等開展政策研究，明確技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)品制造、用戶使用、服務(wù)管理等全生命周期各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理規(guī)則，制定和完善法律法規(guī)和行業(yè)監(jiān)管制度。另一方面要強(qiáng)化重要工業(yè)數(shù)據(jù)和個(gè)人信息保護(hù)，明確工業(yè)大數(shù)據(jù)在流通過程中的提供者和使用者的安全責(zé)任與義務(wù)，制定并落實(shí)數(shù)據(jù)安全管理機(jī)制，嚴(yán)格落實(shí)現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和個(gè)人信息保護(hù)相關(guān)政策要求，加強(qiáng)對(duì)航天、電力、制造、交通等重點(diǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)安全保障。

4.2引導(dǎo)企業(yè)關(guān)注工業(yè)大數(shù)據(jù)，加快工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)化步伐

一方面充分發(fā)揮我國(guó)工業(yè)、ICT、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)的領(lǐng)先企業(yè)在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域多年積累的經(jīng)驗(yàn)，助力工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)化，加大在工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域工具、算法、模型等的研發(fā)力度，鼓勵(lì)企業(yè)積極參與工業(yè)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化、測(cè)試床、解決方案等研究和成果輸出。另一方面培育專注于工業(yè)大數(shù)據(jù)龍頭企業(yè)，選擇基礎(chǔ)良好、具有發(fā)展?jié)摿Φ钠髽I(yè)，制定工業(yè)大數(shù)據(jù)龍頭企業(yè)培育方案，并在研發(fā)、資金、貸款、并購(gòu)重組等方面給予傾斜，形成示范效應(yīng)，帶動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

[1]王建民.工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)[J].電信網(wǎng)技術(shù)，2016（8）：1-5.

[2]孫立.工業(yè)大數(shù)據(jù)對(duì)智慧云制造的推動(dòng)與創(chuàng)新[J].科技管理研究，2016，36（13）：156-158.

[3]高嬰勱.工業(yè)大數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘路徑[J].中國(guó)工業(yè)評(píng)論，2015（Z1）：21-27.