数据采集技术难点

1、数据量巨大

任何系统，在不同的数据量面前，需要的技术难度都是完全不同的。

如果单纯是将数据采到，可能还比较好完成，但采集之后还需要处理，因为必须考虑数据的规范与清洗，因为大量的工业数据是“脏”数据，直接存储无法用于分析，在存储之前，必须进行处理，对海量的数据进行处理，从技术上又提高了难度，北京环保数据采集平台。

2、工业数据的协议不标准

互联网数据采集一般都是我们常见的HTTP等协议，但在工业领域，会出现ModBus、OPC、CAN、ControlNet、DeviceNet、Profibus、Zigbee等等各类型的工业协议，而且各个自动化设备生产及集成商还会自己开发各种私有的工业协议，导致在工业协议的互联互通上，出现了极大地难度。

很多开发人员在工业现场实施综合自动化等项目时，遇到的问题及时面对众多的工业协议，无法有效的进行解析和采集。

3、视频传输所需带宽巨大

传统工业信息化由于都是在现场进行数据采集，视频数据传输主要在局域网中进行，因此，带宽不是主要的问题。

但随着云计算技术的普及及公有云的兴起，北京环保数据采集平台，北京环保数据采集平台，大数据需要大量的计算资源和存储资源，因此工业数据逐步迁移到公有云已经是大势所趋了。

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工业大数据主要分为三种类型：

1生产经营相关业务数据

主要产生于企业信息系统内部，包括工业制造类软件、企业资源管理（ERP）、产品生命周期管理（PLM）、供应链管理（SCM）、客户关系管理等。

2设备物联数据

包括操作和运行情况、工况状况、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。

3外部数据

主要是与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据。通过工业大数据全周期的应用，工业企业可以实现机器弹性生产、运营管理优化、生产协同组织与商业模式创新，促进制造业升级和生产业的发展。

当前，我国工业互联网数据资源总量呈性增长，这为工业互联网发展提供很好依据的同时，也带来了一些挑战。诸如工业数据资源不丰富、工业数据孤岛成为普遍问题、工业数据管理滞后、工业大数据应用不够深入等。为更好释放工业大数据价值、推动工业互联网发展、落地制造企业数智化转型，用友以中台能力助力、并铸就工业大数据应用加速器。

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   工业大数据要关注因果。在我看来，可追溯的要求，就是数据中能够体现因果关系。

具体地说：

1 、首先要数据的对应要足够的好，不要原因变量和结果变量对不上；

2、追溯的周期要足够短：比如，缺陷发生的周期是秒级的，参数的对应就不应该是分钟级的；

3、时钟对应要一致，要能判断事件发生的先后。在三条原则是在数据准确的前提下才有效。所以，一般还要加入更深层次的要求：

4、要有条件判断数据的正确性与合理性。

我刚才说到：大数据时代，就是不必关系数据大了怎么办的时代。但现实中，这一点往往是做不到的。我们应该怎么办？我的办法就是：上述4 个逻辑要求要办到，但数据采不采、存不存、存多久，要根据需要和实际的能力去做。

     工业大数据的应用，是挖掘潜在价值。所谓潜在价值，就是被人有意无意隐藏起来的价值。潜在价值有多少，事先可能是不知道的。要解决这个问题，可以事先做一个调查。如果调查做不了的话，就应该找些明白人来问问，以便于做事有重点。还请大家相信我说的那句话：管理漏洞大概占到成本的20% ——即便看不到，一般也是存在的。

所以工业大数据本身的特点带来了非常多的挑战。除了数据获取的挑战，随之而来的就是数据分析、应用的挑战。这里边的限制是因果关系，即数据驱动的方法只能告诉我们关联性，而无法不能告诉我们因果性。比如淘宝推荐商品，只知道推荐相关商品，却不关心这个事情的因果——为什么用户是这样的人。但这在工业上是行不通的，尤其是控制方面，因此模型需要长时间的分析和验证。

工业领域存在白盒模型和灰盒模型，白盒模型即工业机理，企业会根据工业机理设计工序、产品结构和工艺，这是第一步。当它们被设计完之后，运行中又会出现大量的不确定性，这些不确定性的消除靠的就是专家、工匠的经验，让整个流程生产变得更加稳定和高效，这是灰盒态。不再对机理和知识本身进行分析和理解的数据模型，是一种黑盒模型。工业大数据和工业智能的本质就是，将这些经验和知识量化学习出来，挖掘心中有口中无的隐性知识，或者尝试通过数据方法把统计关系找到，再交还给工匠分析。工业就是工业，它存在的时间比信息化时间长，积淀比信息化多，而大数据和人工智能技术只是给工业上带来小的变化，尝试帮它去消除不确定性。
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工业大数据行业的分类

实验室接触了也做了很多与工业大数据的应用，并将其分为了三个层次。

个层次是单元级。即针对工业设备，不于设备的远程运维，还包括对设备故障的提前预警、故障分析，以及设备的优化运行、资产管理等等。首先我们需要将设备的运行状态进行精确的数字化测量，这种测量手段其实是将工业大数据的连续空间离散化。

第二个层次是工厂层次。这个层次不是关注单体设备，而关注整个工厂的运营效率、产品质量和安全、环保问题。工业讲求的是包括人、物料、工艺、设备、环境在内的因素，在复杂的动态系统中能够协同作用。假设把全中国都看作一个大工厂，怎么在产业链条上提升自己的效率？我们做工业大数据，做“智能+”，就是这个用途。首先要回答数据在哪里，其实数据在任何一个地方。

第三层次是怎么拿到其他人的数据？比如说挖掘机要自动化施工，需要了解GIS数据、环境数据，但这些都不是传统制造业企业拥有的数据。这说明工业大数据的内涵，比传统的数据内涵要大得多。自动化以及跨界整体的数据，构成工业大数据的体系。 工业大数据采集分析，武汉安弘智能。湖南安全数据采集分析

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工业大数据：从智能制造到工业互联网

    清华大学大数据系统软件国家工程实验室总工程师、工业互联网产业副秘书长王晨在由清华大学全球股权研究院举办的“‘智能+’时代新机遇”论坛上发表了以《工业大数据：从智能制造到工业互联网》为题的演讲

他所在的清华大学大数据系统软件国家工程实验室，是2017年由国家发改委正式批复、清华大学一个在大数据方面的实验室。在演讲中，他介绍了实验室对于工业大数据的理解，工业大数据如何赋能智能制造，以及如何在智能制造的基础上未来走向工业互联网。

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