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工業(yè)大數據關(guān)系著(zhù)制造業(yè)轉型升級的成敗

2019-07-193463

智能制造是源于人工智能的研究,也是一種由智能機器和人類(lèi)專(zhuān)家共同組成的人機一體化智能系統,它在制造過(guò)程中能進(jìn)行智能活動(dòng),諸如分析、推理、判斷、構思和決策等。而工業(yè)大數據則是智能制造轉型的關(guān)鍵。

以工業(yè)4.0為核心的智能制造,已經(jīng)成為目前全球制造業(yè)者共同發(fā)展的方向。有別于一般消費性市場(chǎng)需求,在工業(yè)生產(chǎn)制造領(lǐng)域的發(fā)展上,不僅有強調以工業(yè)應用為主的工業(yè)人工智能,在數據數據的搜集上,自然也有所謂的工業(yè)大數據。做為工業(yè)人工智能的基礎,怎樣獲取正確的工業(yè)大數據,也關(guān)系著(zhù)制造業(yè)轉型升級的成敗。

除了與一般大數據以強調數量(Volume)、速度(Velocity)、多樣性(Variety),及真實(shí)性(Veracity)的“4V要素”之外,工業(yè)大數據還特別強調所謂的可見(jiàn)性(Visibility)及價(jià)值(Value)。對于大數據及工業(yè)大數據之間的差異,一般認為,數據的數量、獲取的速度/頻率、數據的多樣性與真實(shí)性,是制造業(yè)在導入數字化與自動(dòng)化之后,會(huì )自然演化出現的數據。但對于工業(yè)4.0或制造制造,要從設備制造端向使用者服務(wù)端的轉型而言,可見(jiàn)性及價(jià)值,則代表了對工業(yè)大數據所追求的目的與意義。

不過(guò)數字轉型及產(chǎn)業(yè)升級的風(fēng)潮,很多制造業(yè)者在著(zhù)手進(jìn)行往智能制造轉型的過(guò)程中,是伴隨著(zhù)數字化與自動(dòng)化同步進(jìn)行,由于數字化與自動(dòng)化之后,機臺設備可以快速的產(chǎn)生大量數據,業(yè)者如果沒(méi)有完整個(gè)規劃或從事階段性的建設,很容易在初期就走錯方向。

相關(guān)業(yè)者表示,一般的商業(yè)大數據可以在累積大量數據數據后,再固定或周期性的進(jìn)行數據的處理與分析;但是智能制造要能創(chuàng )造價(jià)值,最佳的方式則是必須要將相關(guān)的工業(yè)大數據,就近的在機臺設備端,進(jìn)行實(shí)時(shí)的分析處理,并且執行反饋。同時(shí),也需要將這些實(shí)時(shí)處理分析的結果進(jìn)行視覺(jué)化的展示。

業(yè)者表示,工業(yè)大數據與一般商業(yè)大數據的一項重要差異,就在于對于精準度的要求。對一般商業(yè)場(chǎng)域中應用的大數據及人工智能而言,準確率能達到90%左右,就已經(jīng)將驚人,因為對消費者的年齡判別失準,或是推播了錯誤的廣告,一般并不會(huì )造成太大的影響;不過(guò),如果應用在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域,工業(yè)大數據結合工業(yè)人工智能被要求的準確度,可能是需要到99.9%甚至更高的準確率,因為一旦工業(yè)生產(chǎn)制造上的數據出現誤差,對于產(chǎn)品后續生產(chǎn)各方面,都將帶來(lái)難以估計的損失。

也因為工業(yè)大數據需要就近進(jìn)行高速而精準的分析與處理,因此,在智能制造風(fēng)潮崛起之際,連帶掀起了對邊緣運算架構的需求。相關(guān)業(yè)者指出,就近在機臺設備端收集的工業(yè)大數據,先將必須優(yōu)先處理反饋的部分進(jìn)行分析處理,不僅可以達到快速反應的目的,同時(shí)也可以將數據量有效的縮減,對之后傳輸、儲存等部分也都會(huì )相對較為有利。

就制造業(yè)轉型智能制造,相關(guān)業(yè)者認為,從現場(chǎng)的數據采集規劃開(kāi)始、邊緣運算架構的搭建,一直到完整解決方案的提供,如果沒(méi)有工業(yè)大數據支撐,結果可能會(huì )有極大的差異。當然,相關(guān)業(yè)者不否認,智能制造的規模若再進(jìn)一步的發(fā)展后,工業(yè)大數據的范圍一方面將持續擴大,但同時(shí)對于數據來(lái)源則將持續細化,即便如此,工業(yè)大數據在智能制造轉型上扮演的角色越來(lái)越重要。


文章來(lái)源:信息化和軟件服務(wù)網(wǎng)


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