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工業(yè)大數據是指工業(yè)設備在生產過程中所產生的大量多樣性的數據，其因物聯(lián)網而廣為人知。工業(yè)大數據因2012年“工業(yè)4.0”概念的出現而被重視，旨在以工業(yè)設備產生的數據為基礎，通過大數據技術進行處理并且挖掘出更多的商業(yè)價值。

01 工業(yè)大數據的特點

工業(yè)大數據利用工業(yè)網絡技術對原始數據進行處理，為管理決策提供依據，達到降低維護成本、改善客戶關系的目的。

　　大數據一般具有3V的特點，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣），因此其以傳統(tǒng)工具難以處理，只能采用新的策略進行存儲分析等。而工業(yè)大數據則還有其自己的兩個V。一個是visibility（可見性），即需要發(fā)現對現有資產和生產過程難以察覺的見解，并且以數據形式變?yōu)榭梢姡涣硪粋€則是Value（價值），由于行業(yè)面臨的風險及影響差異，工業(yè)大數據被要求有更高的精準度，否則其價值將會大打折扣。

　　工業(yè)大數據相比其他大數據來看，其結構化數據更多，相關性和實時性更強，也更易于分析。這是因為工業(yè)數據普遍是由自動化設備在生產過程中產生的，其環(huán)境和操作受到人為因素影響較小，不會產生太多不可控因素。

　　工業(yè)大數據的分析更側重于關系挖掘和現象捕捉。一般來講，工業(yè)大數據可以在現象中提取出的特征會涉及諸多的物理學科等問題，有效的分析將會比普通大數據涉及的知識領域更為寬泛，其分析困難程度可見。

另外，其數據驅動分析系統(tǒng)需要從不同的工作條件中獲取數據。但是在不同來源獲取的數據存在離散和非同步的問題，因此需要預處理以保障數據的完整性、連續(xù)性和同步性。

02 工業(yè)大數據的挑戰(zhàn)

工業(yè)大數據還面臨質量差的難關。通常大數據分析的重點在數據挖掘，以數據的量來彌補數據的質缺陷。可是工業(yè)大數據中，變量通常具有明確的物理意義，數據完整性對于分析系統(tǒng)至關重要，低質量的數據可能徹底改變兩個變量間的關系，對于高精度的分析可能造成災難性的影響。

其與傳統(tǒng)商業(yè)智能不同，傳統(tǒng)BI的處理工作主要集中于數據內部的結構化，并且定期進行周期性處理即可。而工業(yè)大數據的分析系統(tǒng)則要求達到實時分析和可視化處理結果。

　　鑒于這些特點的存在，工業(yè)大數據并不能簡單的移植普通大數據的分析技術直接使用。工業(yè)大數據需要采用的是對于相關領域知識更了解，分析系統(tǒng)功能定義明確，分析速度快并且可以提供更明確的分析策略的大數據分析手段。

03 工業(yè)大數據的技術

工業(yè)大數據的不斷增加為其后續(xù)處理工作制造了麻煩。由于自動化工業(yè)設備的不斷增多，工業(yè)大數據產生的速度和數量都在暴漲，這對大數據的存儲和管理的基礎設施形成挑戰(zhàn)。

其次應當建立適當的數據管理系統(tǒng)。工業(yè)大數據的存儲需要能夠處理大量數據并且做到實時分析，以便于迅速為決策提供支持，為了提高速度，這就需要存儲、管理和處理更為集成化。這對數據存儲基礎設施有較高要求，需要在能夠處理高速度、高數量的數據流的同時進行數據分析，這一步將會是未來工業(yè)大數據行業(yè)的核心和基礎。

信息物理系統(tǒng)（CPS，Cyber-Physical Systems）也是工業(yè)大數據的核心技術。信息物理系統(tǒng)是計算進程和物理進程之間無縫集成的系統(tǒng)。與傳統(tǒng)操作技術有著明顯不同，工業(yè)大數據需要在更廣泛的角度來進行決策，其核心部分在于設備狀態(tài)。重點在于5C架構（Connection，Conversion，Cyber，Cognition，Configuration，即連接，轉換，網絡，認知，配置）。該架構意為將原數據傳輸并轉換為可操作信息，利用分析洞察數據，最終通過知情決策改進流程。這一步將會進一步提高生產力降低成本。

　　在工業(yè)系統(tǒng)中，每時每刻都在由不同設備產生大量的數據。每一條流水線大量的機械會產生不同的數據樣本，例如波音787每天航班都會產生超過5TB的數據，工業(yè)系統(tǒng)所產生的數據遠遠超過了傳統(tǒng)方法的處理能力，因此對于管理和處理都構成了極大的挑戰(zhàn)。

　　為了應對這一挑戰(zhàn)，企業(yè)和研究人員都在收集、統(tǒng)計、存儲和分析工業(yè)大數據集方面做出了努力，將一些數據集公布用于科研。不過即便如此，工業(yè)大數據所面臨的壓力依然巨大。但是，工業(yè)大數據是未來工業(yè)4.0和物聯(lián)網的核心技術之一，工業(yè)大數據的發(fā)展提高生產水平的必要環(huán)節(jié)。

　　麥可思致力于利用大數據、物聯(lián)網、區(qū)塊鏈等技術，構建工業(yè)B2B數字科技平臺，為工業(yè)中小企業(yè)提供線上化集采、供應鏈數字科技服務以及工業(yè)園區(qū)數字化，助力工業(yè)產業(yè)集群的發(fā)展和企業(yè)數字化的轉型升級。