工业数据采集类型

1、海量的Key-Value数据

在传感器技术飞速发展的，包括光电、热敏、气敏、力敏、磁敏、声敏、湿敏等不同类别的工业传感器在现场得到了大量应用，而且很多时候机器设备的数据大概要到ms的精度才能分析海量的工业数据，因此，这部分数据的特点是每条数据内容很少，但是频率较高。

2、文档数据

包括工程图纸、仿真数据、设计的CAD图纸等，还有大量的传统工程文档。

3、信息化数据

由工业信息系统产生的数据，一般是通过数据库形式存储的，这部分数据是采集的。

4、接口数据

由已经建成的工业自动化或信息系统提供的接口类型的数据，包括txt格式、JSON格式、XML格式等。

5、视频数据

工业现场会有大量的视频监控设备，这些设备会产生大量的视频数据。

6，广东环境安全数据采集平台、图像数据

包括工业现场各类图像设备拍摄的图片（例如，巡检人员用手持设备拍摄的设备、环境信息图片）。

7、音频数据

包括语音及声音信息（例如，操作人员的通话、设备运转的音量等）。

8、其他数据

例如遥感遥测信息，广东环境安全数据采集平台、三维高程信息等等，广东环境安全数据采集平台。 大数据采集器，武汉安弘智能装备有限公司。广东环境安全数据采集平台

    装备物联网成为工业大数据新的、增长快的来源

   近年来物联网技术快速发展，装备物联网成为工业大数据新的、增长快的来源，它实时自动采集了生产设备和交付产品的状态与工况数据。一方面，机床等生产设备物联网数据为智能工厂生产调度、质量控制和绩效管理提供了实时数据基础；另一方面，2012年美国通用电气公司提出的工业大数据（狭义的），专指装备使用过程中由传感器采集的大规模时间序列数据，包括装备状态参数、工况负载和作业环境等信息，可以帮助用户提高装备运行效率，拓展制造服务。 江西环境安全数据采集分析工业互联网数据采集分析软件，武汉安弘智能装备有限公司。

工业供应链的分析和优化

当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。美国较大的OEM供应商超过千家，为制造企业提供超过1万种不同的产品，每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量，如**、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。利用**、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，工业制造企业便可准确地预测全球不同区域的需求。

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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工业大数据的来源

在工业生产和监控管理过程中无时无刻不在产生海量的数据，比如生产设备的运行环境、机械设备的运转状态、生产过程中的能源消耗、物料的损耗、物流车队的配置和分布等。而且随着传感器的推广普及，智能芯片会植入到每个设备和产品中，如同飞机上的“黑匣子”将自动记录整个生产流通过程中的一切数据。

我们认为，包括人、财、物、信息、知识、服务等在内的生产要素在制造全系统和全生命周期中的组合、流动会持续不断地产生Volume( 体量浩大) 、Variety( 模态繁多) 、Velocity( 生成快速) 和Value( 价值密度低) 的大数据。

企业信息系统存储了高价值密度的业务数据。上世纪60 年代以来信息技术加速应用于工业领域，形成了产品生命周期管理（PLM ）、企业资源规划（ERP ）、供应链管理（SCM ）和客户关系管理（CRM ）等企业信息系统。这些系统中积累的产品研发数据、生产制造数据、物流供应数据以及客户服务数据，存在于企业或产业链内部，是工业领域传统数据资产。

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工业大数据技术应用场景

工业大数据也是一个全新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。 广东环境安全数据采集平台