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专家、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，上海安全数据采集分析系统，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，上海安全数据采集分析系统，上海安全数据采集分析系统，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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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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工业大数据行业的分类

实验室接触了也做了很多与工业大数据的应用，并将其分为了三个层次。

个层次是单元级。即针对工业设备，不于设备的远程运维，还包括对设备故障的提前预警、故障分析，以及设备的优化运行、资产管理等等。首先我们需要将设备的运行状态进行精确的数字化测量，这种测量手段其实是将工业大数据的连续空间离散化。

第二个层次是工厂层次。这个层次不是关注单体设备，而关注整个工厂的运营效率、产品质量和安全、环保问题。工业讲求的是包括人、物料、工艺、设备、环境在内的因素，在复杂的动态系统中能够协同作用。假设把全中国都看作一个大工厂，怎么在产业链条上提升自己的效率？我们做工业大数据，做“智能+”，就是这个用途。首先要回答数据在哪里，其实数据在任何一个地方。

第三层次是怎么拿到其他人的数据？比如说挖掘机要自动化施工，需要了解GIS数据、环境数据，但这些都不是传统制造业企业拥有的数据。这说明工业大数据的内涵，比传统的数据内涵要大得多。自动化以及跨界整体的数据，构成工业大数据的体系。

基于中台架构 用友释放工业大数据价值

5月，工信部发布《关于工业大数据发展的指导意见》，提出加快数据汇聚、推动数据共享、深化数据应用、完善数据治理、强化数据安全、促进产业发展、加强组织保障等七方面21条指导意见。工业大数据已日渐成为工业发展宝贵的战略资源，是推动制造业数字化、网络化、智能化发展的关键生产要素。如何收集、合理存储、充分使用这些工业大数据，是我国推动工业互联网发展，建立数据驱动的新型工业发展模式的关键！ 大数据采集平台，武汉安弘智能装备有限公司。

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*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、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，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，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。湖南大数据采集分析

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工业大数据发展的指导意见，加快数据汇聚

（一）推动工业数据采集。支持工业企业实施设备数字化改造，升级各类信息系统，推动研发、生产、经营、运维等全流程的数据采集。支持重点企业研制工业数控系统，引导工业设备企业开放数据接口，实现数据采集。  

（二）加快工业设备互联互通。持续推进工业互联网建设，实现工业设备的全连接。加快推动工业通信协议兼容统一，打破技术壁垒，形成完整贯通的数据链。

（三）推动工业数据高质量汇聚。组织开展工业数据资源调查，引导企业加强数据资源管理，实现数据的可视、可管、可用、可信。整合重点领域统计数据和监测数据，在原材料、装备、消费品、电子信息等行业建设数据库。支持企业建设数据汇聚平台，实现多源异构数据的融合和汇聚。

（四）统筹建设国家工业大数据平台。建设国家工业互联网大数据中心，汇聚工业数据，支撑产业监测分析，赋能企业创新发展，提升行业安全运行水平。建立多级联动的国家工业基础大数据库，研制产业链图谱和供应链地图，服务制造业高质量发展。 上海安全数据采集分析系统