工业数据资产管理

对工业企业来说，数据资产处于一个独特的位置，它是整个数据湖的数据运营和管理的入口，也是数据触达、访问的中心。用友数据中台不仅为工业企业提供了传统的数据治理的能力，包括数据目录、元数据管理、数据质量、数据标准，安徽安全数据采集分析平台、数据安全，还提供完整的数据运营能力，支持数据湖中的数据从工业业务价值出发，安徽安全数据采集分析平台，包装为数据主题，通过多样化的方式和途径，包括JDBC、WEB、FTP等，开放给用户访问。而且，随着机器学习技术的发展，安徽安全数据采集分析平台，用友数据中台智能化的数据资产管理工具也越来越完善，使得工业数据资产的管理，可以通过人工智能技术高效完成。 工业互联网数据采集工具，武汉安弘智能。安徽安全数据采集分析平台

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。 湖南环保数据采集平台工业数据采集平台，武汉安弘智能。

《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、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，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。

制造企业的工业大数据系统建设原则

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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   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。 智能数据采集分析软件，武汉安弘智能。湖南环保数据采集平台

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数据采集技术难点

1、数据量巨大

任何系统，在不同的数据量面前，需要的技术难度都是完全不同的。

如果单纯是将数据采到，可能还比较好完成，但采集之后还需要处理，因为必须考虑数据的规范与清洗，因为大量的工业数据是“脏”数据，直接存储无法用于分析，在存储之前，必须进行处理，对海量的数据进行处理，从技术上又提高了难度。

2、工业数据的协议不标准

互联网数据采集一般都是我们常见的HTTP等协议，但在工业领域，会出现ModBus、OPC、CAN、ControlNet、DeviceNet、Profibus、Zigbee等等各类型的工业协议，而且各个自动化设备生产及集成商还会自己开发各种私有的工业协议，导致在工业协议的互联互通上，出现了极大地难度。

很多开发人员在工业现场实施综合自动化等项目时，遇到的问题及时面对众多的工业协议，无法有效的进行解析和采集。

3、视频传输所需带宽巨大

传统工业信息化由于都是在现场进行数据采集，视频数据传输主要在局域网中进行，因此，带宽不是主要的问题。

但随着云计算技术的普及及公有云的兴起，大数据需要大量的计算资源和存储资源，因此工业数据逐步迁移到公有云已经是大势所趋了。

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武汉安弘智能装备有限公司是一家智能自动化设备、计算机软硬件、新能源产品的技术开发、技术转让、技术咨询、技术服务；网络系统集成；弱电工程设计与安装；公共安全设备设计；安防监控产品、电子产品、机械产品、仪器仪表、办公用品、家电产品、机电设备、电脑耗材、软件产品的销售；非标自动化设备、夹具设备、金属包装容器、五金交电、金属材料、化工产品（不含危险化学品）、汽车零部件设计、制造、销售及技术开发；货物进出口业务（不含国家限制或禁止进出口的货物）。（依法须经审批的项目，经相关部门审批后方可开展经营活动）的公司，是一家集研发、设计、生产和销售为一体的专业化公司。武汉安弘智能深耕行业多年，始终以客户的需求为向导，为客户提供***的物联网工业设备远程预警，工业大数据采集分析软件，智慧工业可视化信息平台，工业安全预警管理平台。武汉安弘智能不断开拓创新，追求出色，以技术为先导，以产品为平台，以应用为重点，以服务为保证，不断为客户创造更高价值，提供更优服务。武汉安弘智能始终关注机械及行业设备市场，以敏锐的市场洞察力，实现与客户的成长共赢。