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什麽是工業大數據?

發布日期:2018-09-27 作者: 點擊:

什麽是工業大數據?

       一提到大數據,人們首先會想到在互聯網和商業等環境中,利用大量的行爲數據來分析用戶行爲和預測市場趨勢等應用。但是對工業大數據的定義和應用卻很難直觀地理解和想象。現在對大數據最爲流行的定義來自于維克托·邁爾-舍恩伯格和肯尼斯·克耶編寫的《大數據時代》中提出的4V特性,即Volume(數據量大)、Velocity(流動速度快)、Veracity(准確性難把握)、和Variety(來源多樣性)。這個定義是針對互聯網和社會環境中的大數據,從數據工程的技術挑戰方面所提出的。而工業大數據的挑戰和目的則要通過“3B”和“3C”來理解:

       工業大數據應用的“3B”挑戰:

       Bad Quality: 在工业大数据中,数据质量问题一直是许多企业所面临的挑战。这主要受制于工业环境中数据获取手段的限制,包括传感器、数采硬件模块、通信协议、和组态软件等多个技术限制。对数据质量的管理技术是一个企业必须要下的硬功夫。順德注塑机機械手

       Broken: 工业对于数据的要求并不仅在于量的大小,更在于数据的全面性。在利用数据建模的手段解决某一个问题时,需要获取与被分析对象相关的全面参数,而一些关键参数的缺失会使分析过程碎片化。举例而言,当分析航空发动机性能时需要温度、空气密度、进出口压力、功率等多个参数,而当其中任意一个参数缺失时都无法建立完整的性能评估和预测模型。因此对于企业来说,在进行数据收集前要对分析的对象和目的有清楚的规划,这样才能够确保所获取数据的全面性,以免斥巨资积累了大量数据后发现并不能解决所关心的问题。

       Background (Below the Surface): 除了对数据所反映出来的表面统计特征进行分析以外,还应该关注数据中所隐藏的背景相关性。对这些隐藏在表面以下的相关性进行分析和挖掘时,需要一些具有参考性的数据进行对照,也就是数据科学中所称的“贴标签”过程。这一类数据包括工况设定、维护记录、任务信息等,虽然数据的量不大,但在数据分析中却起到至关重要的作用。性價比高的機械手

       工業大數據分析的“3C”目的:

       Comparison(比較性):從比較過程中獲取洞察,既包括比較相似性,也包括比較差異性。比較的維度既可以是在時間維度上與自身狀態的比較,也可以是在集群維度上與其他個體的比較。這種比較分析能夠幫助我們將龐大的個體信息進行分類,爲接下來尋找相似中的普適性規律和差異中的因果關系奠定基礎。

       Correlation (相关性):如果说物聯網是可見世界的連接,那麽所連接對象之間的相關性就是不可見世界的連接。對相關性的挖掘是形成記憶和知識的基礎,簡單的將信息存儲下來並不能稱之爲記憶,通過信息之間的關聯性對信息進行管理和啓發式的聯想才是記憶的本質。相關性同時也促進了人腦在管理和調用信息的效率,我們在回想起一個畫面或是情節的時候,往往並不是去回憶每一個細節,而是有一個如線頭一樣的線索,你去牽它一下就能夠引出整個場景。這樣的類似記憶式的信息管理方式運用在工業智能中,就是一種更加靈活高效的數據管理方式。三轴伺服機械手

       Consequence (因果性):数据分析的重要目的是进行决策支持,在制定一个特定的决策时,其所带来的结果和影响应该被同等地分析和预测。这是以往的控制系统所不具备的特性,也是智能化的本质。工业系统中的大部分活动都具有很强的目的性,就是把目标精度最大化,把破坏度最小化的“结果管理”。结果管理的基础是预测,例如在现在的制造系统中,如果我们可以预测到设备的衰退对质量的影响,以及对下一个工序质量的影响,就可以在制造过程中对质量风险进行补偿和管理,制造系统的弹性和坚韧性就会增加。

       總結而言,互聯網和商業大數據與工業大數據在技術挑戰、數據屬性、和分析目的等方面有很多區別,這也決定了兩者技術手段的不同。


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