《推进工业大数据发展的实施意见》六是构建产业生态体系

强化大数据技术和产品的开发，北京环保数据采集平台，北京环保数据采集平台、提升，是推动大数据高水平融合应用的前提。为此，《实施意见》设置了2项重要任务，北京环保数据采集平台，通过开展产业协同创新，推动工业数据产品和服务开发来构建产业生态体系。主要是：建设工业大数据创新平台，围绕数据汇聚、建模分析、应用开发、资源调度和监测管理等共性技术进行研发和应用，加速技术创新成果产业化；大力培育数据资源服务提供商和数据服务**企业，推动工业大数据采集、存储、加工、分析和服务等环节相关产品开发。 大数据采集分析软件，武汉安弘智能。北京环保数据采集平台

   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。 广东环保数据采集平台工业互联网数据采集工具，武汉安弘智能。

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。

工业大数据推动工业生产革新，全球数据占比超50% 

近年来，随着全球工业化的发展，全球工业大数据的规模不断增加。如今，工业大数据占全球大数据总规模超过50%，已经成为全球大数据行业发展的主要的领域，它的发展成为未来我国工业发展要向着智能化转变的重要推动因素。

在工业生产中，数据是不时生成的。尤其是当前随着信息技术、电子与数学技术、传感器、物联网等技术的发展，一批智能化、高精度、长时间导航、高性价比、微型传感器应运而生，数据收集量飞速扩张。而围绕工业大数据等新型数据处理基础设施降低了工业数据处理的技术门槛和成本支出。

工业大数据的价值属性实质上是基于工业大数据采集、存储、分析等关键技术，对工业生产、运维、服务过程中数据实现价值的提升或变现；工业大数据的产权属性则偏重于通过管理机制和管理方法帮助工业企业明晰数据资产目录与数据资源分布，确定所有权边界，为其价值的深入挖掘提供支撑。

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工业大数据应用之加速产品创新

     够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给近的智能电话。这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。 大数据采集软件，武汉安弘智能。北京环保数据采集分析

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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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