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**、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，广东安全数据采集系统，广东安全数据采集系统，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，广东安全数据采集系统，尝试帮它去消除不确定性。
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我对工业大数据时代有个自己的定义：工业大数据时代就是（基本上）不必要考虑数据多了怎么办的时代。我们主要去考虑它能带来什么价值、怎么用好数据就行了，而不必要过于纠结于数据存储、传输、查找过程的麻烦——因为这些麻烦总会有办法解决。
工业大数据的价值在什么地方？大处说有两个层次：一个层次就是让企业的管控更好，另外一个层次是对企业的业务再造和重构。我们主要谈个层次：因为企业重构的问题太复杂、个性化太强。
企业管控更好，也就尽量是将不必要的成本、质量、效率损失降低到小。所谓的小，就是保持当前的小，再通过持续改进来降低。也就是基于当前技术条件的、不是跳跃性的，是PDCA 持续改进、精益管理的思想结合在一起的。这个出发点的依据是一个调研结果：企业由于管理不善导致的损失，一般会占到成本的20%左右。
关于推进的路径，我曾经提出一个原则：从可追溯、到透明化、再到智能化。可追溯指的是：出来问题可以追溯发生问题的过程；透明化指的是：出了问题可以立刻让管理者知道，并尽快做出决策，管理者的注意力不会淹没在数据的海洋中。智能化指的是：让计算机去实时决策。
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工业互联网更多关注产业互联网的边界，而不关注企业内部的生产环节，它可以被总结成三个融合跨界：一是业务融合跨界，通过对产业链上下游业务边界的拓展，企业可以尝试整合上游的上游，也可以服务于下游的下游，我们是一个产业链协同视角下的大工厂；二是数据链条融合跨界，业务的拓展带来了数据边界的拓展，的数据不局限于企业原有的数据。比如说要服务于建造商，需要环境数据、操作数据、气象数据；三根本的是技术改变，相比IT技术的发展，工业软件和IT产业不在一条发展曲线，但现在通过云计算技术可以轻量级地让用户做这样的开发，对于激励、知识的沉淀，可以在很多领域产生了技术溢出机会。工业互联网平台的出现，让工业企业能将花大量时间研发的仿真模型有可能沉淀成小而精的新形态工业软件。
现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反生产规定、零部件故障）等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会降低能耗。 工业数据采集平台，武汉安弘智能。
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。 工业数据采集分析软件，武汉安弘智能。广东安全数据采集系统
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采集、汇聚工业数据，是发挥工业数据价值的基本前提和基础。江西省部分重点行业工业企业数量较多，高质量采集工业数据是当前推进工业大数据发展过程中较为紧迫的任务。此外，工业数据汇聚之后进行开放和共享，也是发挥数据价值的重要途径。为此，《实施意见》设置了4项重点任务，通过推动工业数据采集，加快工业设备互联互通，建设工业大数据融合平台，推动工业数据开放共享。主要是：支持工业企业实施设备数字化改造，升级各类信息系统，推动研发、生产、经营、运维等全流程的数据采集；持续推进工业互联网建设，支持企业建设数据汇聚平台，组织开展工业数据资源调查；构建具备海量数据采集、汇聚、分析服务的工业大数据融合平台，建立省级工业企业大数据库；鼓励省内优势企业面向行业开放业务系统、共享工业数据，培育工业数据流通、交易市场。 广东安全数据采集系统
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