⑴ 工業數據資產化解決方案
一、工業數據資產化治理痛點
工業數據作為新型生產要素，其重要性日益凸顯。然而，復雜多變的工業場景，異構多源的數據特性，以及交織存在的時序、關系和非結構化數據，帶來了多方面的挑戰。實現工業數據的有效採集、整合、治理和利用，推動其資產化進程，需要面對以下挑戰：
數據採集與匯聚難
復雜性挑戰：生產流程、設備種類、工藝要求的多樣性，導致數據在採集、傳輸和存儲過程中存在差異性和不兼容性。
異構多源問題：時序數據、關系數據和非結構化數據並存，這些數據來源於不同的物理設備和信息系統，格式、結構和語義的顯著差異性，使得數據治理和轉換困難。
外部因素干擾：設備老化、網路故障、環境干擾等，可能導致數據丟失、錯誤或延遲，加大數據採集難度。
數據質量問題突出
數據標准不統一：採集到的數據存在標准差異，需要進行有效的清洗、預處理和標准化。
數據完整性問題：缺失、重復和錯誤的數據需要進行有效的處理，以提高數據質量。
數據流通交易障礙
安全性與隱私保護：數據交易需要確保數據的安全性和隱私性，防止泄露和濫用。
合規性管理：建立完善的交易規則和監控機制，利用平台化手段進行數據交易和管理，促進合規流通。
數據共享應用瓶頸
商業機密與技術秘密：企業在數據共享方面存在顧慮，推動數據資產化有助於建立共享平台，實現安全共享和高效利用。
利益分配方案：制定合理的數據共享機制和利益分配方案，平衡各方利益，推動數據共享應用的深入發展。
綜上所述，實現工業數據資產化需克服多方面挑戰。通過標准化、模塊化數據採集、高效匯聚技術、完善治理體系、安全交易規則、合理共享機制和利益分配方案，推動工業數據資產化進程。
二、工業數據資產化解決方案
1. 數據資源到數據資產的冶煉過程
轉換與形成數據能力
將原生數據（MetaData）轉化為數據產品，通過標准化、模塊化的轉換，形成數據資產。
數據源與聯邦互聯引擎層
IT域、OT域和互聯網域的數據融合：集中管理業務系統、設備層系統和供需鏈數據，通過聯邦互聯引擎層實現協議轉換和數據格式統一。
數據力元件發布：邊緣設備層生成標准XML數據報文，形成基礎數據資產。
數據資產冶煉與API發布
數據力元件處理：通過聯邦互聯引擎層輸出的數據力元件進行融合、拆分、合並、聚合和計算，生成更高價值的數據力元件。
API發布與監控：數據力元件以API形式對外發布，形成數據資產目錄，確保第三方合規使用。
數據產品開發與應用商店
第三方應用開發：基於API的調用，開發數據應用APP，如大屏報表、設備管理、質量管理等。
數據應用商店：提供數據產品獲取和使用平台，推動工業數字經濟。
三、數字空間物模型與可信工業數據空間構建
1. 物模型定義與數字空間映射
物模型概念：實體模型，定義物理世界實體在數字空間的表示和交互方式。
數字空間映射：建立物理世界實體與數字空間模型之間的對應關系，實現數實融合。
四、CPS信息物理融合系統數據模型
1. 數據空間關系模型核心作用
全面反映工業活動：構建多維數據模型，揭示工業活動的全貌和各要素間聯系。
數據一致性管理：統一工業要素定義，確保數據空間內各系統數據一致性。
五、工業數據資產與要素標識解析融合
1. 數據要素標識解析體系
企業級體系建立：統一數據要素標識，解析內在含義與關聯關系，強化數據治理與分析。
數據治理與分析：實施數據治理，深入挖掘數據要素價值，為決策提供支持。
六、數據資產應用方案整體架構
1. 架構概述
數據採集與匯聚、處理與分析、交易與應用，實現數據要素的全面管理。
七、數據資產應用場景
1. 配置數據資產化前置機與交易平台，促進數據資產化交易。
八、工業數據與通用大模型結合實現工業大模型
1. 多智能體與模型集成
調度智能體：負責多智能體能力調度與編排。
通用大模型：用於推理和決策。
CPS融合互聯數字底座：數據轉換與發布。
本地行業知識庫：行業專業知識提供。
對話與圖表智能體：交互與數據呈現。
九、數據交易治理平台
1. 平台功能
數據治理、服務管控、生命周期管理、協議轉換、報文轉換、日誌監控等。
十、中科斯歐解決方案
1. 技術與產品
工業互聯網和智能網聯汽車技術領先，提供一站式解決方案。
數智運營平台，解決數據要素管理問題。
廣泛應用於企業數字化轉型，提供持續的技術支持與服務。
通過上述解決方案，工業數據資產化得以有效推進，釋放數據價值，驅動工業經濟的創新發展。
⑵ 工業大數據開啟新時代 七大應用分析
工業大數據開啟新時代 七大應用分析
工業大數據的典型應用包括產品創新、產品故障診斷與預測、工業生產線物聯網分析、工業企業供應鏈優化和產品精準營銷等諸多方面。本文我們講就工業大數據在製造企業的應用場景進行逐一梳理。
隨著信息化與工業化的深度融合，信息技術滲透到了工業企業產業鏈的各個環節，條形碼、二維碼、RFID、工業感測器、工業自動控制系統、工業物聯網、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技術在工業企業中得到廣泛應用，尤其是互聯網、移動互聯網、物聯網等新一代信息技術在工業領域的應用，工業企業也進入了互聯網工業的新的發展階段，工業企業所擁有的數據也日益豐富。工業企業中生產線處於高速運轉，由工業設備所產生、採集和處理的數據量遠大於企業中計算機和人工產生的數據，從數據類型看也多是非結構化數據，生產線的高速運轉則對數據的實時性要求也更高。因此，工業大數據應用所面臨的問題和挑戰並不比互聯網行業的大數據應用少，某些情況下甚至更為復雜。
工業大數據應用將帶來工業企業創新和變革的新時代。通過互聯網、移動物聯網等帶來的低成本感知、高速移動連接、分布式計算和高級分析，信息技術和全球工業系統正在深入融合，給全球工業帶來深刻的變革，創新企業的研發、生產、運營、營銷和管理方式。這些創新不同行業的工業企業帶來了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。
1.加速產品創新
客戶與工業企業之間的交互和交易行為將產生大量數據，挖掘和分析這些客戶動態數據，能夠幫助客戶參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中，為產品創新作出貢獻。福特公司是這方面的表率，他們將大數據技術應用到了福特福克斯電動車的產品創新和優化中，這款車成為了一款名副其實的「大數據電動車」。第一代福特福克斯電動車在駕駛和停車時產生大量數據。在行駛中，司機持續地更新車輛的加速度、剎車、電池充電和位置信息。這對於司機很有用，但數據也傳回福特工程師那裡，以了解客戶的駕駛習慣，包括如何、何時以及何處充電。即使車輛處於靜止狀態，它也會持續將車輛胎壓和電池系統的數據傳送給最近的智能電話。
這種以客戶為中心的大數據應用場景具有多方面的好處，因為大數據實現了寶貴的新型產品創新和協作方式。司機獲得有用的最新信息，而位於底特律的工程師匯總關於駕駛行為的信息，以了解客戶，制訂產品改進計劃，並實施新產品創新。而且，電力公司和其他第三方供應商也可以分析數百萬英里的駕駛數據，以決定在何處建立新的充電站，以及如何防止脆弱的電網超負荷運轉。
2.產品故障診斷與預測
這可以被用於產品售後服務與產品改進。無所不在的感測器、互聯網技術的引入使得產品故障實時診斷變為現實，大數據應用、建模與模擬技術則使得預測動態性成為可能。在馬航MH370失聯客機搜尋過程中，波音公司獲取的發動機運轉數據對於確定飛機的失聯路徑起到了關鍵作用。我們就拿波音公司飛機系統作為案例，看看大數據應用在產品故障診斷中如何發揮作用。在波音的飛機上，發動機、燃油系統、液壓和電力系統等數以百計的變數組成了在航狀態，這些數據不到幾微秒就被測量和發送一次。以波音737為例，發動機在飛行中每30分鍾就能產生10TB數據。
這些數據不僅僅是未來某個時間點能夠分析的工程遙測數據，而且還促進了實時自適應控制、燃油使用、零件故障預測和飛行員通報，能有效實現故障診斷和預測。再看一個通用電氣（GE）的例子，位於美國亞特蘭大的GE能源監測和診斷（M&D）中心，收集全球50多個國家上千台GE燃氣輪機的數據，每天就能為客戶收集10G的數據，通過分析來自系統內的感測器振動和溫度信號的恆定大數據流，這些大數據分析將為GE公司對燃氣輪機故障診斷和預警提供支撐。風力渦輪機製造商Vestas也通過對天氣數據及期渦輪儀表數據進行交叉分析，從而對風力渦輪機布局進行改善，由此增加了風力渦輪機的電力輸出水平並延長了服務壽命。
3.工業物聯網生產線的大數據應用
現代化工業製造生產線安裝有數以千計的小型感測器，來探測溫度、壓力、熱能、振動和雜訊。因為每隔幾秒就收集一次數據，利用這些數據可以實現很多形式的分析，包括設備診斷、用電量分析、能耗分析、質量事故分析（包括違反生產規定、零部件故障）等。首先，在生產工藝改進方面，在生產過程中使用這些大數據，就能分析整個生產流程，了解每個環節是如何執行的。一旦有某個流程偏離了標准工藝，就會產生一個報警信號，能更快速地發現錯誤或者瓶頸所在，也就能更容易解決問題。利用大數據技術，還可以對工業產品的生產過程建立虛擬模型，模擬並優化生產流程，當所有流程和績效數據都能在系統中重建時，這種透明度將有助於製造商改進其生產流程。再如，在能耗分析方面，在設備生產過程中利用感測器集中監控所有的生產流程，能夠發現能耗的異常或峰值情形，由此便可在生產過程中優化能源的消耗，對所有流程進行分析將會大大降低能耗。
4.工業供應鏈的分析和優化
當前，大數據分析已經是很多電子商務企業提升供應鏈競爭力的重要手段。例如，電子商務企業京東商城，通過大數據提前分析和預測各地商品需求量，從而提高配送和倉儲的效能，保證了次日貨到的客戶體驗。RFID等產品電子標識技術、物聯網技術以及移動互聯網技術能幫助工業企業獲得完整的產品供應鏈的大數據，利用這些數據進行分析，將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
以海爾公司為例，海爾公司供應鏈體系很完善，它以市場鏈為紐帶，以訂單信息流為中心，帶動物流和資金流的運動，整合全球供應鏈資源和全球用戶資源。在海爾供應鏈的各個環節，客戶數據、企業內部數據、供應商數據被匯總到供應鏈體系中，通過供應鏈上的大數據採集和分析，海爾公司能夠持續進行供應鏈改進和優化，保證了海爾對客戶的敏捷響應。美國較大的OEM供應商超過千家，為製造企業提供超過1萬種不同的產品，每家廠商都依靠市場預測和其他不同的變數，如銷售數據、市場信息、展會、新聞、競爭對手的數據，甚至天氣預報等來銷售自己的產品。
利用銷售數據、產品的感測器數據和出自供應商資料庫的數據，工業製造企業便可准確地預測全球不同區域的需求。由於可以跟蹤庫存和銷售價格，可以在價格下跌時買進，所以製造企業便可節約大量的成本。如果再利用產品中感測器所產生的數據，知道產品出了什麼故障，哪裡需要配件，他們還可以預測何處以及何時需要零件。這將會極大地減少庫存，優化供應鏈。
5.產品銷售預測與需求管理
通過大數據來分析當前需求變化和組合形式。大數據是一個很好的銷售分析工具，通過歷史數據的多維度組合，可以看出區域性需求佔比和變化、產品品類的市場受歡迎程度以及最常見的組合形式、消費者的層次等，以此來調整產品策略和鋪貨策略。在某些分析中我們可以發現，在開學季高校較多的城市對文具的需求會高很多，這樣我們可以加大對這些城市經銷商的促銷，吸引他們在開學季多訂貨，同時在開學季之前一兩個月開始產能規劃，以滿足促銷需求。對產品開發方面，通過消費人群的關注點進行產品功能、性能的調整，如幾年前大家喜歡用音樂手機，而現在大家更傾向於用手機上網、拍照分享等，手機的拍照功能提升就是一個趨勢，4G手機也占據更大的市場份額。通過大數據對一些市場細節的分析，可以找到更多的潛在銷售機會。
6.生產計劃與排程
製造業面對多品種小批量的生產模式，數據的精細化自動及時方便的採集（MES/DCS）及多變性導致數據劇烈增大，再加上十幾年的信息化的歷史數據，對於需要快速響應的APS來說，是一個巨大的挑戰。大數據可以給予我們更詳細的數據信息，發現歷史預測與實際的偏差概率，考慮產能約束、人員技能約束、物料可用約束、工裝模具約束，通過智能的優化演算法，制定預計劃排產，並監控計劃與現場實際的偏差，動態的調整計劃排產。幫我們規避「畫像」的缺陷，直接將群體特徵直接強加給個體（工作中心數據直接改變為具體一個設備、人員、模具等數據）。通過數據的關聯分析並監控它，我們就能計劃未來。雖然，大數據略有瑕疵，只要得到合理的應用，大數據會變成我們強大的武器。當年，福特問大數據的客戶需求是什麼？而回答是「一匹更快的馬」，而不是現在已經普及的汽車。所以，在大數據的世界裡，創意、直覺、冒險精神和知識野心尤為重要。
7.產品質量管理與分析
傳統的製造業正面臨著大數據的沖擊，在產品研發、工藝設計、質量管理、生產運營等各方面都迫切期待著有創新方法的誕生，來應對工業背景下的大數據挑戰。例如在半導體行業，晶元在生產過程中會經歷許多次摻雜、增層、光刻和熱處理等復雜的工藝製程，每一步都必須達到極其苛刻的物理特性要求，高度自動化的設備在加工產品的同時，也同步生成了龐大的檢測結果。這些海量數據究竟是企業的包袱，還是企業的金礦呢？如果說是後者的話，那麼又該如何快速地撥雲見日，從「金礦」中准確地發現產品良率波動的關鍵原因呢？這是一個已經困擾半導體工程師們多年的技術難題。
某半導體科技公司生產的晶圓在經過測試環節後，每天都會產生包含一百多個測試項目、長度達幾百萬行測試記錄的數據集。按照質量管理的基本要求，一個必不可少的工作就是需要針對這些技術規格要求各異的一百多個測試項目分別進行一次過程能力分析。如果按照傳統的工作模式，我們需要按部就班地分別計算一百多個過程能力指數，對各項質量特性一一考核。這里暫且不論工作量的龐大與繁瑣，哪怕有人能夠解決了計算量的問題，但也很難從這一百多個過程能力指數中看出它們之間的關聯性，更難對產品的總體質量性能有一個全面的認識與總結。然而，如果我們利用大數據質量管理分析平台，除了可以快速地得到一個長長的傳統單一指標的過程能力分析報表之外，更重要的是，還可以從同樣的大數據集中得到很多嶄新的分析結果。
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⑶ 工業大數據工程師是做什麼的
工業大數據工程師的核心職責在於數據集成、處理與分析，具體包括：從多個源頭收集數據，進行清洗和過濾，確保數據的准確性；運用數據挖掘和機器學習等技術，從海量數據中提取有價值的信息；構建和優化工業大數據平台，進行數據模型的開發與測試，確保平台的穩定運行；對數據進行深度分析，發現數據中的規律和異常，支持數據驅動的決策；協助研發和業務部門實現數據產品的功能，並處理復雜的數據問題。
他們還需要根據企業的具體業務需求，優化系統或應用的技術架構，確保系統的穩定性與安全性。為了勝任這些職責，工業大數據工程師通常需要掌握大數據相關的技術工具，如Hadoop和Spark等。此外，深入理解工業大數據的特點和需求，對於完成好這項工作至關重要。
工業大數據工程師的工作不僅限於技術層面，還需要與業務部門緊密合作，確保數據產品能夠滿足實際業務需求。他們需要具備良好的溝通協調能力，以便更好地理解業務需求，並將其轉化為具體的技術解決方案。
此外，工業大數據工程師還需要關注數據安全和隱私保護，確保在處理和分析數據的過程中，遵守相關法律法規，保護企業及用戶的合法權益。隨著工業互聯網的發展，對工業大數據工程師的需求將持續增長，他們在推動企業數字化轉型和智能化升級中扮演著重要角色。
為了適應這一領域的發展趨勢，工業大數據工程師需要不斷學習和提升自己的技能，緊跟技術前沿，以更好地應對復雜多變的數據環境和業務挑戰。