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工业大数据是大数据行业发展过程中出现的一个分支技术,而今天我们就一起来了解一下,工业大数据都有哪些技术特点。
工业大数据的挖掘就是把工业物联网数据与跨产业链数据以及企业信息化数据相结合,把分散在企业各个角落里的数据进行整合,挖掘这些数据融合所能产生的价值。
工业大数据的特点:多模态、高通量以及强关联
多模态。
在工业系统里数据种类、数据格式以及数据结构非常多,结构关系复杂。一个汽轮机里面会有上万个零部件,一个复杂装备的制造企业,它的数据种类多达三百余种,所以在工业领域里会存在数据多模态特征。
高通量。
即无论是生产设备还是智能装备有可能是24小时不间断产生数据的,我们以分、秒的频率采集数据,在很多应用场合甚至是毫秒级的数据。这些数据的数据量非常大,海量的设备与测点,数据采集频度高、数据吞吐总量大、数据的实时性要求高,呈现出工业大数据的“高通量”特征。
强关联。
真正做一个产品设计的时候,它涉及到学科与专业是非常多的,比如设计复杂装备的时候,不仅仅是涉及到结构分析,流体力学、声学、动力学、电磁辐射等等各个学科的数据都要进行关联。数据之间的“强关联”反映的就是工业的系统性及其复杂的动态关系。
基于工业大数据的特点,工业大数据的数据分析与消费互联网领域里的数据分析是有相当大的差别的。消费互联网大数据的分析对象更多的是以互联网为支撑的交互,工业大数据实际上是以物理实体和物理实体所处的环境为分析对象,物理实体就是我们的生产设备以及生产出来的智能装备及复杂装备。在商业数据里面关注数据的相关性关系,但是在工业领域里面一定要强调数据因果性,以及模型的可靠性,一定要提升分析结果的准确率才能把分析结果反馈到真正的工业控制过程中。
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