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業(yè)務(wù)引領(lǐng),數(shù)據(jù)推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展
時間 : 2020-05-26 瀏覽量 : 185

工業(yè)大數(shù)據(jù)如何成為智能制造和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心動力


工業(yè)大數(shù)據(jù)有哪些特點(diǎn)?可總結(jié)為“多模態(tài)、高通量、強(qiáng)關(guān)聯(lián)”的特性。在工業(yè)領(lǐng)域,約有130多種不同類型的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)模態(tài)多樣,結(jié)構(gòu)關(guān)系復(fù)雜;高通量是指數(shù)據(jù)持續(xù)不斷地產(chǎn)生,采集頻率高,通量大;強(qiáng)關(guān)聯(lián)是指工業(yè)場景下的數(shù)據(jù)有非常強(qiáng)的機(jī)理支撐,不同學(xué)科之間的數(shù)據(jù)是在機(jī)理層面的關(guān)聯(lián),而不是數(shù)據(jù)字段上的關(guān)聯(lián)。


而對工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用,也不是將深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法放到這里就可以有結(jié)果。這需要獲知研究對象的機(jī)理模型與定量領(lǐng)域知識,而這在當(dāng)前基礎(chǔ)上前進(jìn)很困難。我們希望找出數(shù)據(jù)在輸入、輸出之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系,對機(jī)理和模型不確定、不清晰的部分加以補(bǔ)足,這是工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)。

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智能制造在不斷獲得數(shù)據(jù)的驅(qū)動,從智能制造到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺,核心都是利用數(shù)據(jù)和模型,優(yōu)化制造資源的配置效率。


工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)并不等同于智能制造,區(qū)別在于數(shù)據(jù)的跨界和業(yè)務(wù)的邊界上是否有所突破。當(dāng)下,太多人過于重視平臺能力,而真正的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)講的是生態(tài),資源優(yōu)化從描述、診斷向預(yù)測、決策不斷深入,從單機(jī)設(shè)備、生產(chǎn)線、產(chǎn)業(yè)鏈再到產(chǎn)業(yè)生態(tài)不斷拓寬。


我們的生態(tài)如何來構(gòu)建業(yè)務(wù)體系,如何跨界,才是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成功與否的關(guān)鍵。而決定工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展方向的,一定是業(yè)務(wù)驅(qū)動。我們從一開始就反對拎著一把錘子,滿世界找釘子,現(xiàn)在很多大數(shù)據(jù)、人工智能公司就存在這個問題。


我們需要深入到一個工業(yè)領(lǐng)域,造一把可靠的錘子,剛好可以去敲有需求的釘子。將業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)理清楚,評估數(shù)據(jù),真正實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)落地,要點(diǎn)就是三個要素的協(xié)同——人、場景、算法。

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