工业大数据之数据采集

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，浙江环境数据采集系统.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，浙江环境数据采集系统，厂家和数据接口各异，国外厂家本地支持有限，浙江环境数据采集系统，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。

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     推动数据共享

     推动工业数据开放共享。支持优势产业上下游企业开放数据，加强合作，共建安全可信的工业数据空间，建立互利共赢的共享机制。引导和规范公共数据资源开放流动，鼓励相关单位通过共享、交换、交易等方式，提高数据资源价值创造的水平。  

     激发工业数据市场活力。支持开展数据流动关键技术攻关，建设可信的工业数据流通环境。构建工业大数据资产价值评估体系，研究制定公平、开放、透明的数据交易规则，加强市场监管和行业自律，开展数据资产交易试点，培育工业数据市场。

四、深化数据应用

    推动工业数据深度应用。加快数据全过程应用，发展数据驱动的制造新模式新业态，引导企业用好各业务环节的数据。  

     开展工业数据应用示范。组织开展工业大数据应用试点示范，总结推广工业大数据应用方法，制定工业大数据应用水平评估标准，加强对地方和企业应用现状的评估。

    提升数据平台支撑作用。发挥工业互联网平台优势，提升平台的数据处理能力。面向中小企业开放数据服务资源，提升企业数据应用能力。加快推动工业知识、技术、经验的软件化，培育发展一批面向不同场景的工业APP。

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《推进工业大数据发展的实施意见》三是深化数据融合应用。

     大数据在工业企业的应用上还需进一步强化和深入，为此，《实施意见》设置了3项重要任务，通过推动工业数据应用，打造数据平台支撑，构建数据应用生态，主要是：大力促进数据全过程应用，加快实施智能制造，引导企业用好各业务环节的数据；引进和建设一批工业数据平台构建数据应用生态；强化省内大数据企业、平台服务商、工业企业、科研院所与研究机构的合作，培育和发展一批的工业大数据应用和解决方案供应商

   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。 大数据采集软件，武汉安弘智能装备有限公司。

《推进工业大数据发展的实施意见》四是提升数据治理能力。

     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。 大数据采集工具，武汉安弘智能装备有限公司。浙江环境数据采集系统

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工业数据分析与应用。

打通工业企业数据上的七经八脉，让数据的流动更加顺畅，需要在企业业务链路上的各个环节实现数据价值的嵌入。用友数据中台智能分析产品，能够帮助工业企业实现数据价值可视。它不仅能够**的作为企业的专业化数据分析平台，也能被企业的各种业务管理和执行系统集成，实现场景化的、现场化的即时分析。与此同时，用友数据中台提出数据智能双中台的“智慧大脑”，与人工智能深度融合，以适应整个工业领域人工智能技术快速迭代和发展的节奏。 浙江环境数据采集系统

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