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,广东工业数据采集,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,广东工业数据采集、交易市场,广东工业数据采集。 智能数据采集工具,武汉安弘智能装备有限公司。广东工业数据采集
近年来物联网技术快速发展,装备物联网成为工业大数据新的、增长快的来源,它实时自动采集了生产设备和交付产品的状态与工况数据。一方面,机床等生产设备物联网数据为智能工厂生产调度、质量控制和绩效管理提供了实时数据基础;另一方面,2012年美国通用电气公司提出的工业大数据(狭义的),专指装备使用过程中由传感器采集的大规模时间序列数据,包括装备状态参数、工况负载和作业环境等信息,可以帮助用户提高装备运行效率,拓展制造服务。 上海数据采集分析软件工业互联网数据采集系统,武汉安弘智能。
当前,工业大数据已成为推动制造业数字化、网络化、智能化发展的关键生产要素。在日趋激烈的国际竞争面前,谁掌握了工业大数据,谁就掌握了促进市场发展的战略资源。赛迪顾问等机构发布的《2020中国工业大数据产业创新与投资趋势》显示,在政策和技术的驱动下,工业大数据市场将成为下一个蓝海,人工智能、边缘计算等新兴技术将持续助力工业变革和制造商业模式变革。
发展工业大数据是一项复杂的系统工程,既需要在宏观层面加强体系化布局,建立系统的工业大数据生态,也需要在微观层面务实着力,提升企业的数据管理能力。这些都亟须推动《意见》尽快落地生根。据悉,工信部将与各地工业和信息化主管部门做好对接,建立纵向联动、横向协同的推进工作机制,落实《意见》相关措施。
俊建议部分企业在数据应用上深入探索,解决中小微企业“不想用、不敢用”问题,通过在供给端培育海量工业APP、工业大数据解决方案供应商、向中小企业开放数据服务能力等手段,降低企业数据应用的成本投入和专业壁垒,共同推动工业大数据深度应用。
传统的数据采集方法包括人工录入、调查问卷、电话随访等方式,大数据时代到来后,一个突出的变化是数据采集的方法有了质的飞跃,下面所介绍的数据采集方式的突破直接改变着大数据应用的场景。
1、传感器
传感器是一种检测装置,能感受到被测量的信息,并能将检测感受到的信息,按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出,以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。在生产车间中一般存在许多的传感节点,24小时监控着整个生产过程,当发现异常时可迅速反馈至上位机,可以算得上是数据采集的感官接受系统,属于数据采集的底层环节。
2、RFID技术
RFID(Radio Frequency Identification,射频识别)技术是一种非接触式的自动识别技术,通过射频信号自动识别目标对象并获取相关的数据信息。利用射频方式进行非接触双向通信,达到识别目的并交换数据。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签,操作快捷方便。
在工作时,RFID读写器通过天线发送出一定频率的脉冲信号,当RFID标签进入磁场时,凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的产品信息(Passive Tag,无源标签或被动标签)。
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通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具,通过历史数据的多维度组合,可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及常见的组合形式、消费者的层次等,以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现,在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多,这样我们可以加大对这些城市经销商的促销,吸引他们在开学季多订货,同时在开学季之前一两个月开始产能规划,以满足促销需求。对产品开发方面,通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整,如几年前大家喜欢用音乐手机,而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等,手机的拍照功能提升就是一个趋势,4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析,可以找到更多的潜在销售机会。 智能数据采集平台,武汉安弘智能。广东智能数据采集
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在工业生产和监控管理过程中无时无刻不在产生海量的数据,比如生产设备的运行环境、机械设备的运转状态、生产过程中的能源消耗、物料的损耗、物流车队的配置和分布等。而且随着传感器的推广普及,智能芯片会植入到每个设备和产品中,如同飞机上的“黑匣子”将自动记录整个生产流通过程中的一切数据。
我们认为,包括人、财、物、信息、知识、服务等在内的生产要素在制造全系统和全生命周期中的组合、流动会持续不断地产生Volume( 体量浩大) 、Variety( 模态繁多) 、Velocity( 生成快速) 和Value( 价值密度低) 的大数据。
企业信息系统存储了高价值密度的业务数据。上世纪60 年代以来信息技术加速应用于工业领域,形成了产品生命周期管理(PLM )、企业资源规划(ERP )、供应链管理(SCM )和客户关系管理(CRM )等企业信息系统。这些系统中积累的产品研发数据、生产制造数据、物流供应数据以及客户服务数据,存在于企业或产业链内部,是工业领域传统数据资产。
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