随着新一代信息技术与制造业的深度融合,工业企业的运营管理,越来越依赖工业大数据。工业大数据的潜在价值也日益呈现。随着越来越多的生产设备、零部件、产品以及人力物力不断加入工业互联网,也致使工业大数据呈现出爆炸性增长的趋势。

  对工业企业而言,工业大数据有四种区别于一般大数据应用的特殊用途,能够带来两大价值:

  优化网络:在一个网络系统内实现互联的各种设备或机器,可以通过互联网相互协作,提高网络整体的运营效率。在医疗领域也是如此,如果将到医生和护士等医疗数据互联,数据就可以无缝地传输给医疗机构和病人,等待的时间将会更短,能够更迅速地帮助病人使用正确的医疗设备,从而使得医疗设备利用率更高,医疗服务质量更好。在交通领域也是如此,如果将许多车辆实现互联之后,就会知道自己的位置和目的地,同时能够了解到网络系统内其他车辆的位置和目的地,允许优化路由来寻找到最有效的人工智能解决方案。

  优化运维:通过工业大数据可以实现最优化、低成本,并有利于整个设备或机器的运行维护。例如,将生产设备、零部件都联网之后,将实现一个可监测的生产状态,可以在正确的时间将最优数量的零部件交付到准确的位置,将减少零部件库存需求和维护成本,提升设备或机器的稳定性。

  恢复系统:通过建立广泛的大数据信息,可以帮助网络系统在发生毁灭性打击之后更加快速、有效的进行恢复。例如,当地震或其他自然灾害发生时,可以用智能仪表、传感器和其他智能设备和系统组成的网络来进行快速检测,隔离发生故障的设备或机器,不至于发生串联而导致更大规模的故障发生。

  自主学习:每台设备或机器的操作经验可以聚合为一个大数据,使得整个设备或机器能够自主学习。这种自主学习的方式是不可能在单个机器上来实现的。

  例如,从许多飞机上收集的数据加上位置和飞行的历史数据,才可以提供有关各种环境下飞机性能的信息。当越来越多的机器连接在一个系统中,产生无数只能数据的结果将是网络系统的不断扩大并能自主学习,而且越来越智能化。

  毫无疑问,通过工业大数据的四种用途,能够为工业企业带来两大价值。即:增加收入、降低成本。