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安徽安全数据采集分析 欢迎咨询 武汉安弘智能装备供应

上传时间:2020-12-02 浏览次数:
文章摘要:祛除工业大数据“顽疾”有新招当前,中国工业大数据在采集过程中存在不少问题,比如,安徽安全数据采集分析,因企业信息化基础差、设备接口不开放等造成数据难以采集;企业数据底账不清,安徽安全数据采集分析,不知道自己有哪些数据,大部分工业数

祛除工业大数据“顽疾”有新招


当前,中国工业大数据在采集过程中存在不少问题,比如,安徽安全数据采集分析,因企业信息化基础差、设备接口不开放等造成数据难以采集;企业数据底账不清,安徽安全数据采集分析,不知道自己有哪些数据,大部分工业数据处于“睡眠”状态;数据孤岛、数据失真等现象普遍。

在中国社科院工业经济研究所研究员贺俊看来,出现上述问题的主要原因在于,当前工业大数据的积累程度严重不足,同时,很多企业尤其是中小微企业仍心存疑虑,将工业大数据视为企业机密,数据开放积极性不强,“不想用、不敢用”倾向严重。“这就需要发挥职能,统筹建设国家工业大数据平台,积极引导企业意识到采集工业大数据的好处,安徽安全数据采集分析。”贺俊说


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工业大数据:从智能制造到工业互联网


    清华大学大数据系统软件国家工程实验室总工程师、工业互联网产业副秘书长王晨在由清华大学全球股权研究院举办的“‘智能+’时代新机遇”论坛上发表了以《工业大数据:从智能制造到工业互联网》为题的演讲

他所在的清华大学大数据系统软件国家工程实验室,是2017年由国家发改委正式批复、清华大学一个在大数据方面的实验室。在演讲中,他介绍了实验室对于工业大数据的理解,工业大数据如何赋能智能制造,以及如何在智能制造的基础上未来走向工业互联网。


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工业产生转型升级作用的路径

大数据系统软件国家工程实验室将工业产生转型升级的作用的路径,总结为加减乘除四个象限。

所谓加和减就是智能制造。智能制造更关注于企业内部的事情,狭义的智能制造关注制造,即生产环节,广义的智能制造则包含企业的全寿生命周期,从研发设计到生产制造再到运维服务。智能制造不外乎在在现有流程上加了一些东西、减了一些东西,它基本可以被总结为八个字:提质、增效、降本、控险。,智能制造做的事情就是加法和减法。

但在这个时代光做加减法是不够的,比如股权机构投资一个企业,企业每年做一点加法,投资人可能不会满意,而是希望企业实现指数级的增长。如何实现?工业互联网可能就是实现乘法和除法的路径。乘法就是平台效应。比如淘宝,容纳无数的商店在它的平台上开店挣钱,就是一个案例。但是在工业领域,是否可以构建一个工业互联网平台?以服装行业为案例。传统的代的服装企业,比如雅戈尔,有自己的设计、工厂、店面,即完整的产业链条。第二代服装企业,比如海澜之家,舍弃工厂选择全代工生产,转为做营销,以门店为资产。

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,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,尝试帮它去消除不确定性。
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从采集到应用用友基于中台架构全流程赋能

用友专注企业服务31年,基于丰富的行业领域经验,构建了一套全新的数据解决方案,赋能工业企业应用创新,推动工业领域企业数智化转型。

其中,用友数据中台采用云原生、微服务架构,帮助企业进行数据的深度运用,打通企业各业务系统,并支持工业企业围绕数据中台构建企业的智能。同时,提供了数十种数据源的数据连接和采集能力、批流一体的数据架构、一体化的数据管理能力,可以实现企业数据运维的自动化、数据运营的资产化。此外,其内置的能力,还包括报表、图表、预测、决策、自助式的分析、图谱分析、机器学习算法进行高阶的数据价值挖掘,帮助实现工业企业实现业务的智能化。用友数据中台从工业数据采集、存储,到管理、分析与应用,赋能,帮助工业企业真正盘活、用好工业大数据。 工业大数据采集软件,武汉安弘智能。北京安全数据采集分析平台

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数据采集的方法

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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