工业和信息化部日前发布《关于工业大数据发展的指导意见》（以下简称《指导意见》），提出促进工业数据汇聚共享、融合创新，提升数据治理能力，加强数据安全管理，着力打造资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序的工业大数据生态体系。
工业大数据是工业领域产品和服务全生命周期数据的总称，包括工业企业在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中生成和使用的数据，以及工业互联网平台中的数据等。当前，工业大数据是推动制造业数字化、网络化、智能化发展的关键生产要素，全球主要国家和企业都在积极发展数据驱动的新型工业发展模式。
我国是全球制造大国，工业大数据资源因此极为丰富。工信部信息技术发展司相关负责人表示，近年来，我国工业大数据应用迈出了从理念研究走向落地实施的关键步伐，在需求分析、流程优化、能源管理等环节，广东数据采集分析，数据驱动的工业新模式新业态不断涌现。但是与互联网服务领域大数据应用的普及和成熟相比，工业大数据更加复杂，还面临数据采集汇聚不，广东数据采集分析，广东数据采集分析、流通共享不充分、开发应用不深化、治理安全短板突出等问题，总体上仍处于探索和起步阶段。 大数据采集器，武汉安弘智能装备有限公司。广东数据采集分析
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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实现工业4.0，需要高度的工业化、自动化基础。工业大数据是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。
论是德国工业4.0、美国工业互联网还是《中国制造2025》，各国制造业创新战略的实施基础都是工业大数据的搜集和特征分析，及以此为未来制造系统搭建的无忧环境。
不论智能制造发展到何种程度，数据采集都是生产中实际频的需求，也是工业4.0的先决条件。
但数据采集一直是困扰着所有制造工厂的传统痛点，自动化设备品牌类型繁多，厂家和数据接口各异，国外厂家本地支持有限，不同采购年代。即便产量停机数据自动采集了，也不等于整个制造过程数据都获得了，只要还有其他人工参与环节，这些数据就不完整。
首先是智能制造。比如某个机床的良品率下降，那么机床可以猜到刀具可能磨损了，主动提出要换刀，或者炉温过热，就自主将温度往下调两度。如果设备可以自主告知、自主变化，而不是按照事先设定的逻辑来操作，这才是智能化。 真正的数字化车间应该是什么样的？分了三个层次：层是大数据集成。以攀钢为例，它做钢轨的问题是产品质量，很多钢轨表面不平整，必须要修正。如果发现表面不平整会怎么办？调整工会猜测原因、调试、再生产，经过很多迭代之后调稳。而大数据能够建立数据集成体系，让决策者看到每个钢轨发生了什么、控制参数是什么、检测参数是什么。这样一个以物料为中心、以工序流程为轴的数据集成体系，能够为调整工提供更多更好的决策信息； 第二层是大数据统计分析。能不能将好的批次的数据和差的批次的数据进行叠加对比，看控制参数的差异？大数据可以猜测造成问题的原因，至少可以排序，让调整工按照排序来做检查和调整； 第三层是机理模型。通过大量的数据和反馈，工业企业可以构建一个相对准确、正向的仿真模型，并在数字孪生体、数字空间进行调试，在工厂里进行测试，这就是数字孪生带来的智能化体系。 智能数据采集系统，武汉安弘智能。
数据安全是推进工业大数据发展的必要保障，守住数据安全是发展工业大数据的底线，也决定了工业大数据发展的上限。为此，《实施意见》设置了2项重要任务，通过完善工业数据安全管理体系，提升工业数据安全防护能力，主要是：明确企业安全主体责任和各级监督管理责任，构建工业数据安全责任体系；运用大数据手段，收集并及时发布工业安全漏洞、风险和预警信息；利用江西省工业互联网安全态势感知平台，提升安全感知、风险防范、威胁处置能力。 大数据采集分析，武汉安弘智能。广东数据采集分析
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这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例，看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10 TB数据。这些数据不仅*是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气（GE）的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断（M&D）中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。 广东数据采集分析
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