工业大数据 核心 质量更高工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据,基于网络互联和大数据技术,是工业智能化发展的关键及工业互联网的核心。从类型上划分,工业大数据主要分为现场设备数据、生产管理数据和外部数据。

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我国工业大数据行业具备更强关联性及专业性 市场规模增长有望提速

字体大小: 2020-10-10 11:26  来源:中国报告网

中国报告网提示:工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据,基于网络互联和大数据技术,是工业智能化发展的关键及工业互联网的核心。从类型上划分,工业大数据主要分为现场设备数据、生产管理数据和外部数据。

        工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据,基于网络互联和大数据技术,是工业智能化发展的关键及工业互联网的核心。从类型上划分,工业大数据主要分为现场设备数据、生产管理数据和外部数据。

工业大数据类型

类型

简介

现场设备数据

来源于工业生产线设备、机器、产品等方面的数据,多由传感器、设备仪器仪表、工业控制系统进行采集产生,包括设备的运行数据、生产环境数据等

生产管理数据

传统信息管理系统中产生的数据,如SCMCRMERPMES

外部数据

来源于工厂外部的数据,主要包括来自互联网的市场、环境、客户、政府、供应链等外部环境的信息和数据

资料来源:公开资料

        工业大数据与互联网大数据之间存在明显区别,其具备更强的专业性及关联性,对数据质量要求更高,数据量采取更全面。

工业大数据与互联网大数据对比

-

互联网大数据

工业大数据

数据来源

互联网中产生以及传播的社会和媒体数据

传感器的采集以及控制器与维修过程中的日志及记录等

数据量要求

大量样本数

尽可能全面的使用样本,以覆盖工业过程中的各类变化条件

数据质量要求

较低

较高,需要对数据质量进行预判和修复

分析手段

不同特意考虑数据属性意义,一般通过统计分析挖掘样本中各个属性之间的相关性进行预测,或者借助人工智能算法从文本、图像、视频等非结构化数据中发掘潜在特征和价值

强调数据特征的物理关联,具有一定逻辑的流水线式数据流分析手段,强调跨学科技术的融合,包括数学物理、机器学习、控制、人工智能等

结果准确性要求

较低

较高

资料来源:公开资料

        工业大数据主要集中在基础层、平台层及应用层三个层面,其中,基础层主要包括数据资源、技术组件与集成两部分,平台层主要包括数据处理、数据管理及工业应用三方面,应用层则涵盖工业设计、生产、协同、服务、个性化定制、资源共享的工业产品全生命周期各环节。

工业大数据产业链全景图

产业链层面

环节

简介

应用层

智能化设计

自动化设计数字化仿真优化

智能化生产

生产效率综合优化生产故障预测

网络协同制造

设备联网与智能控制过程协同与透明化

智能化服务

产品智能化远程维修

个性化定制

全流程建模数据贯通

生产资源共享

生产能力共享生产资料共享

平台层

数据处理

数据分析、数据可视化、数据清洗

数据管理

数据质量、数据安全、元数据、主数据&参考数据

工业应用软件

企业资源计划、供应链管理、客户关系管理、资产性能管理、制造执行系统管理、产品生命周期管理、过程控制系统……

基础层

数据资源

设备物联数据、外部联网数据、生产经营相关业务联网数据

技术组建与集成

大数据技术组件、人工智能技术组件、物联网技术组件、云服务技术组件、系统集成技术、虚拟现实技术组件

资料来源:公开资料

        受宏观经济环境、政策、技术进步与升级等多重利好因素推动,2014-2019年我国工业大数据市场规模维持较快增长趋势,2019年整体规模达到146.9亿元,同比增长28.6%。随着物联网、云计算、人工智能等新兴技术不断向工业领域渗透,以数字化驱动工业大数据的发展,预计2020-2022年我国工业大数据市场规模将提速,2022年市场规模有望达346.1亿元。

2017-2022年中国工业大数据市场规模及预测
 
数据来源:公开资料(TC)

        以上数据资料参考《2020年中国工业大数据市场调研报告-市场供需现状与前景评估预测》。

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