“工业大数据的采集汇聚过程中面临的痛点较多。” 据工信部信息技术发展司相关负责人介绍,比如,因企业信息化基础差、设备接口不开放等造成数据采集不上来;企业数据底账不清,不知道自己有哪些数据、分布在哪里,大部分工业数据处于“睡眠”状态;因设备不互联,通信协议不兼容等造成不同数据不匹配、不互认,数据孤岛现象普遍;数据失真、失准及一致性差等因素导致数据汇聚质量不高,等等,浙江工业大数据采集,浙江工业大数据采集。
针对这些问题,《指导意见》部署了3项重点任务来推动采集、高效互通和高质量汇聚,包括加快工业企业信息化“补课”、推动工业设备数据接口开放、推动工业通信协议兼容化、组织开展工业数据资源调查“摸家底”、加快多源异构数据的融合和汇聚等具体手段,浙江工业大数据采集,目的是为了形成完整贯通的高质量数据链,为更好地支撑企业在整体层面、在产业链维度推动全局性数字化转型奠定基础。 智能数据采集分析软件,武汉安弘智能。浙江工业大数据采集
多种采集方案
客户端(前端)
支持 iOS、安卓、Web/H5、微信小程序,主要用于分析 UV、PV、点击量等基本指标。
服务器日志
采集后端业务服务器打印的日志。更强的采集能力,更好的支撑精细化分析场景。
业务数据库
采集存储在各个关系型数据库中的业务数据。让用户行为数据与业务数据结合,满足复杂分析场景。
历史数据
支持历史数据一次性导入,过往数据,挖掘潜在价值。
第三方数据
对接 CRM、ERP、客服、物流等第三方系统数据,实现一个平台上,多维度、多部门的数据分析需求。
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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。
当前,中国工业大数据在采集过程中存在不少问题,比如,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,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。”贺俊说
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宽带网络、数据中心等基础设施的建设时刻制约着工业大数据的发展,为此,《实施意见》设置了2项重要任务,通过加快网络基础设施建设和推进数据中心建设两个方面来具体实施。主要是:持续深入实施网络提速降费,推进全光网络建设,部署IPV6。依托通信运营商建设高质量工业互联网外网,推动工业企业接入。深入推进5G基站选址和建设,推动5G网络在工业园区、厂区的覆盖。合理布局省内各区域大数据中心,避免盲目重复建设。 工业数据采集工具,武汉安弘智能。江苏大数据采集
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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。
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