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工業(yè)大數(shù)據(jù)是指工業(yè)設(shè)備在生產(chǎn)過程中所產(chǎn)生的大量多樣性的數(shù)據(jù)，其因物聯(lián)網(wǎng)而廣為人知。工業(yè)大數(shù)據(jù)因2012年“工業(yè)4.0”概念的出現(xiàn)而被重視，旨在以工業(yè)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行處理并且挖掘出更多的商業(yè)價(jià)值。

01 工業(yè)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

      工業(yè)大數(shù)據(jù)利用工業(yè)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，為管理決策提供依據(jù)，達(dá)到降低維護(hù)成本、改善客戶關(guān)系的目的。

　　大數(shù)據(jù)一般具有3V的特點(diǎn)，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(jìn)行存儲(chǔ)分析等。而工業(yè)大數(shù)據(jù)則還有其自己的兩個(gè)V。一個(gè)是visibility（可見性），即需要發(fā)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)有資產(chǎn)和生產(chǎn)過程難以察覺的見解，并且以數(shù)據(jù)形式變?yōu)榭梢?；另一個(gè)則是Value（價(jià)值），由于行業(yè)面臨的風(fēng)險(xiǎn)及影響差異，工業(yè)大數(shù)據(jù)被要求有更高的精準(zhǔn)度，否則其價(jià)值將會(huì)大打折扣。
　　工業(yè)大數(shù)據(jù)相比其他大數(shù)據(jù)來看，其結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)更多，相關(guān)性和實(shí)時(shí)性更強(qiáng)，也更易于分析。這是因?yàn)楣I(yè)數(shù)據(jù)普遍是由自動(dòng)化設(shè)備在生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的，其環(huán)境和操作受到人為因素影響較小，不會(huì)產(chǎn)生太多不可控因素。
　　工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析更側(cè)重于關(guān)系挖掘和現(xiàn)象捕捉。一般來講，工業(yè)大數(shù)據(jù)可以在現(xiàn)象中提取出的特征會(huì)涉及諸多的物理學(xué)科等問題，有效的分析將會(huì)比普通大數(shù)據(jù)涉及的知識(shí)領(lǐng)域更為寬泛，其分析困難程度可見。
      另外，其數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)分析系統(tǒng)需要從不同的工作條件中獲取數(shù)據(jù)。但是在不同來源獲取的數(shù)據(jù)存在離散和非同步的問題，因此需要預(yù)處理以保障數(shù)據(jù)的完整性、連續(xù)性和同步性。

02 工業(yè)大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)

      

工業(yè)大數(shù)據(jù)還面臨質(zhì)量差的難關(guān)。通常大數(shù)據(jù)分析的重點(diǎn)在數(shù)據(jù)挖掘，以數(shù)據(jù)的量來彌補(bǔ)數(shù)據(jù)的質(zhì)缺陷?？墒枪I(yè)大數(shù)據(jù)中，變量通常具有明確的物理意義，數(shù)據(jù)完整性對(duì)于分析系統(tǒng)至關(guān)重要，低質(zhì)量的數(shù)據(jù)可能徹底改變兩個(gè)變量間的關(guān)系，對(duì)于高精度的分析可能造成災(zāi)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(shù)據(jù)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)化，并且定期進(jìn)行周期性處理即可。而工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析系統(tǒng)則要求達(dá)到實(shí)時(shí)分析和可視化處理結(jié)果。
　　鑒于這些特點(diǎn)的存在，工業(yè)大數(shù)據(jù)并不能簡單的移植普通大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)直接使用。工業(yè)大數(shù)據(jù)需要采用的是對(duì)于相關(guān)領(lǐng)域知識(shí)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(shù)據(jù)分析手段。

03 工業(yè)大數(shù)據(jù)的技術(shù)

      工業(yè)大數(shù)據(jù)的不斷增加為其后續(xù)處理工作制造了麻煩。由于自動(dòng)化工業(yè)設(shè)備的不斷增多，工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度和數(shù)量都在暴漲，這對(duì)大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理的基礎(chǔ)設(shè)施形成挑戰(zhàn)。
      其次應(yīng)當(dāng)建立適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)管理系統(tǒng)。工業(yè)大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)需要能夠處理大量數(shù)據(jù)并且做到實(shí)時(shí)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(chǔ)、管理和處理更為集成化。這對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施有較高要求，需要在能夠處理高速度、高數(shù)量的數(shù)據(jù)流的同時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，這一步將會(huì)是未來工業(yè)大數(shù)據(jù)行業(yè)的核心和基礎(chǔ)。
      信息物理系統(tǒng)（CPS，Cyber-Physical Systems）也是工業(yè)大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)。信息物理系統(tǒng)是計(jì)算進(jìn)程和物理進(jìn)程之間無縫集成的系統(tǒng)。與傳統(tǒng)操作技術(shù)有著明顯不同，工業(yè)大數(shù)據(jù)需要在更廣泛的角度來進(jìn)行決策，其核心部分在于設(shè)備狀態(tài)。重點(diǎn)在于5C架構(gòu)（Connection，Conversion，Cyber，Cognition，Configuration，即連接，轉(zhuǎn)換，網(wǎng)絡(luò)，認(rèn)知，配置）。該架構(gòu)意為將原數(shù)據(jù)傳輸并轉(zhuǎn)換為可操作信息，利用分析洞察數(shù)據(jù)，最終通過知情決策改進(jìn)流程。這一步將會(huì)進(jìn)一步提高生產(chǎn)力降低成本。
　　在工業(yè)系統(tǒng)中，每時(shí)每刻都在由不同設(shè)備產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。每一條流水線大量的機(jī)械會(huì)產(chǎn)生不同的數(shù)據(jù)樣本，例如波音787每天航班都會(huì)產(chǎn)生超過5TB的數(shù)據(jù)，工業(yè)系統(tǒng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了傳統(tǒng)方法的處理能力，因此對(duì)于管理和處理都構(gòu)成了極大的挑戰(zhàn)。
　　為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，企業(yè)和研究人員都在收集、統(tǒng)計(jì)、存儲(chǔ)和分析工業(yè)大數(shù)據(jù)集方面做出了努力，將一些數(shù)據(jù)集公布用于科研。不過即便如此，工業(yè)大數(shù)據(jù)所面臨的壓力依然巨大。但是，工業(yè)大數(shù)據(jù)是未來工業(yè)4.0和物聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)之一，工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展提高生產(chǎn)水平的必要環(huán)節(jié)。
　　麥可思致力于利用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術(shù)，構(gòu)建工業(yè)B2B數(shù)字科技平臺(tái)，為工業(yè)中小企業(yè)提供線上化集采、供應(yīng)鏈數(shù)字科技服務(wù)以及工業(yè)園區(qū)數(shù)字化，助力工業(yè)產(chǎn)業(yè)集群的發(fā)展和企業(yè)數(shù)字化的轉(zhuǎn)型升級(jí)。