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工业大数据的搜集与分析是转型智能制造的关键

放大字体  缩小字体 发布日期:2019-11-15 14:20  浏览次数:29
 以工业4.0为核心的智能制造,已经成为目前全球制造业者共同发展的方向。有别于一般消费性市场需求,在工业生产制造领域的发展上,不仅有强调以工业应用为主的工业人工智能,在数据数据的搜集上,自然也有所谓的工业大数据。做为工业人工智能的基础,怎样获取正确的工业大数据,也关系着制造业转型升级的成败。

 

  除了与一般大数据以强调数量(Volume)、速度(Velocity)、多样性(Variety),及真实性(Veracity)的“4V要素”之外,工业大数据还特别强调所谓的可见性(Visibility)及价值(Value)。对于大数据及工业大数据之间的差异,一般认为,数据的数量、获取的速度/频率、数据的多样性与真实性,是制造业在导入数字化与自动化之后,会自然演化出现的数据。但对于工业4.0或制造制造,要从设备制造端向使用者服务端的转型而言,可见性及价值,则代表了对工业大数据所追求的目的与意义。

  不过数字转型及产业升级的风潮,很多制造业者在着手进行往智能制造转型的过程中,是伴随着数字化与自动化同步进行,由于数字化与自动化之后,机台设备可以快速的产生大量数据,业者如果没有完整个规划或从事阶段性的建设,很容易在初期就走错方向。

  相关业者表示,一般的商业大数据可以在累积大量数据数据后,再固定或周期性的进行数据的处理与分析;但是智能制造要能创造价值,最佳的方式则是必须要将相关的工业大数据,就近的在机台设备端,进行实时的分析处理,并且执行反馈。同时,也需要将这些实时处理分析的结果进行视觉化的展示。

工业大数据的搜集与分析是转型智能制造的关键
网址:http://www.wanfaw.com/zixun/show-11745.html
 
 
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