5月，工信部发布《关于工业大数据发展的指导意见》，提出加快数据汇聚、推动数据共享，广东智能数据采集、深化数据应用、完善数据治理、强化数据安全、促进产业发展、加强组织保障等七方面21条指导意见。工业大数据已日渐成为工业发展宝贵的战略资源，广东智能数据采集，是推动制造业数字化、网络化、智能化发展的关键生产要素。如何收集、合理存储、充分使用这些工业大数据，广东智能数据采集，是我国推动工业互联网发展，建立数据驱动的新型工业发展模式的关键！ 工业大数据采集系统，武汉安弘智能。广东智能数据采集
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。 安徽大数据采集大数据采集系统，武汉安弘智能。
生产计划与排程
制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体（工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据）。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么？而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。
随着工业互联网理念的不断发展，我国新一代信息技术与工业融合不断深化，数据驱动的工业新模式新业态也在不断涌现。相较于互联网服务领域大数据应用的普及和成熟，中国工业数据化总体上仍处于探索和起步阶段。基于此工业和信息化部近期发布《关于工业大数据发展的指导意见》，一方面，致力于加快推动我国工业大数据发展步伐，另一方面也对数据驱动的现代供应链服务体系提出新的要求。
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。但发展工业大数据无疑也是一项复杂的系统工程，不仅需要在微观层面务实着力，提升企业的数据管理能力；更需要在宏观层面强化整体的服务体系布局，建成系统的工业大数据生态群。
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当前江西省大多数工业企业数据管理意识薄弱，工业数据没有得到妥善管理，导致数据质量较低，无法保障数据可用可管、真实可靠。为此，《实施意见》设置了2项重要任务，通过开展数据管理能力评估贯标和探索工业数据分类分级管理，强化数据管理能力，主要是：探索开展DCMM评估试点示范，鼓励各地开展DCMM贯标、人员培训、效果评估等工作；引导更多企业建立工业数据分类分级管理体系，实现数据科学管理。 工业互联网数据采集系统，武汉安弘智能。广东智能数据采集
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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。 广东智能数据采集
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