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信息技術的迅猛發(fā)展正在重塑我們的世界，不僅改變了技術本身，也深刻影響了全球市場和人們的工作與生活方式。在工業(yè)生產這一關鍵領域，高性價比、長續(xù)航的微型傳感器的誕生，以及物聯網等新一代網絡技術的興起，正賦予無數物理實體以感知和傳輸的能力。這使得大量工業(yè)數據的采集與傳輸不再受限于特定的時間和地點，數據的海洋變得觸手可及。

云計算等新型數據處理技術的興起，大大降低了工業(yè)數據處理的技術難度和成本，宣告著工業(yè)大數據時代的到來。工業(yè)大數據正逐漸成為工業(yè)互聯網實現企業(yè)應用價值的關鍵，它不僅是“兩化深度融合”、“互聯網+”、“工業(yè)互聯網”等國家戰(zhàn)略在企業(yè)層面落地的支點，也是推動產業(yè)轉型升級的重要力量。

隨著這些技術的發(fā)展，我們正步入一個新時代，其中工業(yè)大數據將發(fā)揮著核心作用，為企業(yè)帶來前所未有的洞察力和競爭優(yōu)勢。這不僅是技術的勝利，更是對未來工作方式和產業(yè)格局的一次深遠革新。本文將帶您走進工業(yè)大數據的世界，探索其來源、特征以及關鍵技術。

一、  工業(yè)大數據來自哪里？有什么特征？

在工業(yè)生產和監(jiān)控管理的每一個瞬間，海量數據正不斷地生成。這包括生產設備的運行環(huán)境、機械設備的運轉狀態(tài)、能源消耗的詳細記錄、物料的損耗情況、物流車隊的配置與分布等。隨著傳感器技術的廣泛普及，智能芯片被植入到各種設備和產品之中，它們就像飛機上的“黑匣子”，自動記錄下生產流通過程中的每一個細節(jié)。

1、工業(yè)大數據來源

我們認識到，在制造的全系統(tǒng)和全生命周期中，涉及人、財、物、信息、知識、服務等生產要素的組合與流動，將持續(xù)產生具有體量龐大（Volume）、生成速度快（Velocity）、類型繁多（Variety）和價值密度低（Value）特點的大數據。工業(yè)大數據的來源可以歸納為以下三個主要方面：

（1）制造全生命周期數據

• 企業(yè)工程數據( 設計BOM-工藝BOM-生產BOM-售后BOM)

• MES生產過程數據

• 庫存數據

（2）企業(yè)經營管理數據

• 企業(yè)CRM數據

• 企業(yè)ERP數據

• 企業(yè)人力資源數據

• 崗位行為記錄

• 組織架構內容

（3）技術/產品/設備數據

• 產品狀態(tài)數據

• 傳感器數據

• 智能機器數據

• 設備日志

• 故障和維護數據

2、工業(yè)大數據特征

隨著大數據行業(yè)的蓬勃發(fā)展，我們見證了工業(yè)數據量的持續(xù)增長、數據類型的日益豐富以及數據細節(jié)的不斷精細化。這些變化推動著企業(yè)數據量的超線性增長，形成了龐大的工業(yè)大數據集合，并展現出大數據的4V特征：

• Volume（體量龐大）

工業(yè)數據的規(guī)模巨大。例如，在典型的智能工廠項目中，一個傳感器每秒鐘就能生成8000個數據包，而整個網絡中部署的上萬個傳感器，每秒產生的傳感數據量可達800MB，每月累計高達2.5TB。這樣龐大的數據量對存儲和并發(fā)處理能力提出了極高的要求。

• Velocity（生成速度快）

數據的生成和處理速度極快。在智能制造云平臺中，產生的數據量從PB級到EB級不等，并正以迅猛的速度增長。從這些海量數據中快速提取信息的能力，直接關系到智能制造云平臺服務效率的高低。

• Variety（類型繁多）

數據類型多樣。智能制造云平臺產生的數據既包括結構化數據，如網絡數據包，也包括非結構化數據，如音頻、視頻、圖片和地理位置信息等。處理這些復雜的數據類型，需要強大的存儲、提取和分析能力。

• Value（價值密度低）

在龐大的數據中，有價值的信息所占的比例往往很低。這就需要大數據平臺在智慧制造云產生的海量數據中，精準地提煉出有價值的信息。以設備遠程運維為例，在持續(xù)的監(jiān)控過程中，真正有用的數據可能只占很小的一部分。

二、工業(yè)大數據關鍵技術

工業(yè)大數據的關鍵在于一系列技術的綜合應用，涵蓋了數據的集成與清洗、存儲與管理、分析與挖掘，以及標準與質量體系的建立，還包括數據的可視化、安全性保障和智能化處理等多個方面。

1、大數據集成與清洗技術

大數據集成與清洗技術涉及將來源多樣、格式迥異的數據進行有效整合，既包括邏輯上的整合也包括物理上的集中。數據清洗過程則是對集中的數據進行細致審查，糾正錯誤，處理無效和缺失值，確保數據的清潔和一致性。這一步驟是數據進入中間件系統(tǒng)或存儲系統(tǒng)的前提。

目前，已有的技術成果包括多數據源集成工具如Gobblin、Kettle、FineDataLink，數據清洗工具如DataWrangler，以及實時數據采集工具如Kafka、Flume等。這些技術能夠處理大規(guī)模實時數據，同時實現異構數據類型的集成，包括輕量級的結構化數據和非結構化的監(jiān)控視頻、圖片等。

2、大數據存儲與管理技術

大數據存儲與管理技術通過分布式存儲、云存儲等手段，實現數據的經濟、安全、可靠的存儲管理。技術需要確定數據的優(yōu)先級，并利用高吞吐量數據庫技術和非結構化數據訪問技術，支持云系統(tǒng)中數據的高效快速訪問。

現有的技術成果包括異地數據存儲解決方案如GFS、Lustre，以及大數據快速訪問技術如FastRAQ、SuperBlock。這些技術能夠滿足智慧工廠每天產生的PB級數據存儲需求，并確保實時制造決策和工控指令的快速反饋。

3、大數據分析與挖掘技術

大數據分析與挖掘技術的核心任務是從龐大的、不完美且含有噪聲和模糊性的數據集中發(fā)掘出有價值的信息和知識。目前，我們已經取得了一些成果，包括分布式計算引擎如Spark、JDBC、ODBC，數據報表制作及展示工具如FineReport，數據分析BI工具FineBI、Tableau，數據分析算法如Q-Learning、Brief Networks，以及機器學習和交互式數據分析工具等。

這些技術的特點在于它們的目標導向性，需要根據工業(yè)大數據應用的廣泛目標設計特征算法，并建立定量解析或人工智能分析模型，以適應云制造應用的需求。

4、大數據可視化技術

大數據可視化技術通過計算機圖形圖像處理技術和可視化展示技術，如二維綜合報表、VR/AR等，將數據轉換為圖形和圖像，使原本枯燥抽象的數據變得生動直觀，便于理解。通過交互式處理，可視化技術還能支持基于數據的分析、交流和決策。

現有的可視化技術成果包括多維數據可視化工具如Analytics、Pentaho、FineVis等，以及虛擬現實/增強現實數據展示技術。這些技術不僅能綜合處理和展示多維度數據，還迫切需要滿足交互式需求，以支持制造或企業(yè)經營管理決策者基于視覺的交互和決策。

5、大數據標準與質量體系技術

在工業(yè)互聯網中扮演著關鍵角色，涵蓋了從通用技術到平臺、產品、行業(yè)和安全等多個方面的標準與規(guī)范。這些技術關注數據的規(guī)范性、標準化控制和監(jiān)督。

目前，我們已經建立了大數據標準體系框架、交易規(guī)范體系，以及被稱為“數據鐵籠”的大數據質量管控機制。這些技術的發(fā)展重點是滿足多類型標準的需求，特別是以數據交換和交易為導向的跨領域數據交換集成和應用數據交易。

6、大數據智能技術

大數據智能技術包含了數據平臺、治理、分析、交互和可視化等技術。已有的成果涵蓋了通用知識和模型的遷移共享方法，比如遷移學習、多任務學習和預學習模型，以及知識圖譜技術和自動機器學習（Auto ML）技術。

這些技術的特點在于跨學科的融合，包括數據分析挖掘、大規(guī)模機器學習和深度學習，以及處理、分析和挖掘海量數據的能力，通過建立模型來解決問題并實現預測。

7、大數據安全技術

大數據安全技術專注于大數據生命周期中的各個環(huán)節(jié)，包括采集、傳輸、存儲、挖掘、發(fā)布和應用等，同時涵蓋了用戶管控、數據溯源、隱私保護和安全態(tài)勢感知等安全技術。

已有的成果包括大數據隱私保護技術如基于規(guī)則的訪問控制（RBAC），數據水印技術如Patchwork和NEC，以及利用區(qū)塊鏈技術進行數據應用追溯和安全防護。這些技術的特點在于對隱私保護的高標準和難度，以及對數據產生和應用過程的追溯與保護的重視，特別是在大數據交易中的安全技術應用。