⑴ 工业数据资产化解决方案
一、工业数据资产化治理痛点
工业数据作为新型生产要素，其重要性日益凸显。然而，复杂多变的工业场景，异构多源的数据特性，以及交织存在的时序、关系和非结构化数据，带来了多方面的挑战。实现工业数据的有效采集、整合、治理和利用，推动其资产化进程，需要面对以下挑战：
数据采集与汇聚难
复杂性挑战：生产流程、设备种类、工艺要求的多样性，导致数据在采集、传输和存储过程中存在差异性和不兼容性。
异构多源问题：时序数据、关系数据和非结构化数据并存，这些数据来源于不同的物理设备和信息系统，格式、结构和语义的显着差异性，使得数据治理和转换困难。
外部因素干扰：设备老化、网络故障、环境干扰等，可能导致数据丢失、错误或延迟，加大数据采集难度。
数据质量问题突出
数据标准不统一：采集到的数据存在标准差异，需要进行有效的清洗、预处理和标准化。
数据完整性问题：缺失、重复和错误的数据需要进行有效的处理，以提高数据质量。
数据流通交易障碍
安全性与隐私保护：数据交易需要确保数据的安全性和隐私性，防止泄露和滥用。
合规性管理：建立完善的交易规则和监控机制，利用平台化手段进行数据交易和管理，促进合规流通。
数据共享应用瓶颈
商业机密与技术秘密：企业在数据共享方面存在顾虑，推动数据资产化有助于建立共享平台，实现安全共享和高效利用。
利益分配方案：制定合理的数据共享机制和利益分配方案，平衡各方利益，推动数据共享应用的深入发展。
综上所述，实现工业数据资产化需克服多方面挑战。通过标准化、模块化数据采集、高效汇聚技术、完善治理体系、安全交易规则、合理共享机制和利益分配方案，推动工业数据资产化进程。
二、工业数据资产化解决方案
1. 数据资源到数据资产的冶炼过程
转换与形成数据能力
将原生数据（MetaData）转化为数据产品，通过标准化、模块化的转换，形成数据资产。
数据源与联邦互联引擎层
IT域、OT域和互联网域的数据融合：集中管理业务系统、设备层系统和供需链数据，通过联邦互联引擎层实现协议转换和数据格式统一。
数据力元件发布：边缘设备层生成标准XML数据报文，形成基础数据资产。
数据资产冶炼与API发布
数据力元件处理：通过联邦互联引擎层输出的数据力元件进行融合、拆分、合并、聚合和计算，生成更高价值的数据力元件。
API发布与监控：数据力元件以API形式对外发布，形成数据资产目录，确保第三方合规使用。
数据产品开发与应用商店
第三方应用开发：基于API的调用，开发数据应用APP，如大屏报表、设备管理、质量管理等。
数据应用商店：提供数据产品获取和使用平台，推动工业数字经济。
三、数字空间物模型与可信工业数据空间构建
1. 物模型定义与数字空间映射
物模型概念：实体模型，定义物理世界实体在数字空间的表示和交互方式。
数字空间映射：建立物理世界实体与数字空间模型之间的对应关系，实现数实融合。
四、CPS信息物理融合系统数据模型
1. 数据空间关系模型核心作用
全面反映工业活动：构建多维数据模型，揭示工业活动的全貌和各要素间联系。
数据一致性管理：统一工业要素定义，确保数据空间内各系统数据一致性。
五、工业数据资产与要素标识解析融合
1. 数据要素标识解析体系
企业级体系建立：统一数据要素标识，解析内在含义与关联关系，强化数据治理与分析。
数据治理与分析：实施数据治理，深入挖掘数据要素价值，为决策提供支持。
六、数据资产应用方案整体架构
1. 架构概述
数据采集与汇聚、处理与分析、交易与应用，实现数据要素的全面管理。
七、数据资产应用场景
1. 配置数据资产化前置机与交易平台，促进数据资产化交易。
八、工业数据与通用大模型结合实现工业大模型
1. 多智能体与模型集成
调度智能体：负责多智能体能力调度与编排。
通用大模型：用于推理和决策。
CPS融合互联数字底座：数据转换与发布。
本地行业知识库：行业专业知识提供。
对话与图表智能体：交互与数据呈现。
九、数据交易治理平台
1. 平台功能
数据治理、服务管控、生命周期管理、协议转换、报文转换、日志监控等。
十、中科斯欧解决方案
1. 技术与产品
工业互联网和智能网联汽车技术领先，提供一站式解决方案。
数智运营平台，解决数据要素管理问题。
广泛应用于企业数字化转型，提供持续的技术支持与服务。
通过上述解决方案，工业数据资产化得以有效推进，释放数据价值，驱动工业经济的创新发展。
⑵ 工业大数据开启新时代 七大应用分析
工业大数据开启新时代 七大应用分析
工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。
随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。
工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。
1.加速产品创新
客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。
这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。
2.产品故障诊断与预测
这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例，看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。
这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气（GE）的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断（M&D）中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析，从而对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。
3.工业物联网生产线的大数据应用
现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反生产规定、零部件故障）等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。
4.工业供应链的分析和优化
当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。美国较大的OEM供应商超过千家，为制造企业提供超过1万种不同的产品，每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量，如销售数据、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。
利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，工业制造企业便可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存，优化供应链。
5.产品销售预测与需求管理
通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现，在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多，这样我们可以加大对这些城市经销商的促销，吸引他们在开学季多订货，同时在开学季之前一两个月开始产能规划，以满足促销需求。对产品开发方面，通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整，如几年前大家喜欢用音乐手机，而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等，手机的拍照功能提升就是一个趋势，4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析，可以找到更多的潜在销售机会。
6.生产计划与排程
制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集（MES/DCS）及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体（工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据）。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么？而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。
7.产品质量管理与分析
传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢？如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢？这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。
某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐，哪怕有人能够解决了计算量的问题，但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性，更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与总结。然而，如果我们利用大数据质量管理分析平台，除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外，更重要的是，还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。
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⑶ 工业大数据工程师是做什么的
工业大数据工程师的核心职责在于数据集成、处理与分析，具体包括：从多个源头收集数据，进行清洗和过滤，确保数据的准确性；运用数据挖掘和机器学习等技术，从海量数据中提取有价值的信息；构建和优化工业大数据平台，进行数据模型的开发与测试，确保平台的稳定运行；对数据进行深度分析，发现数据中的规律和异常，支持数据驱动的决策；协助研发和业务部门实现数据产品的功能，并处理复杂的数据问题。
他们还需要根据企业的具体业务需求，优化系统或应用的技术架构，确保系统的稳定性与安全性。为了胜任这些职责，工业大数据工程师通常需要掌握大数据相关的技术工具，如Hadoop和Spark等。此外，深入理解工业大数据的特点和需求，对于完成好这项工作至关重要。
工业大数据工程师的工作不仅限于技术层面，还需要与业务部门紧密合作，确保数据产品能够满足实际业务需求。他们需要具备良好的沟通协调能力，以便更好地理解业务需求，并将其转化为具体的技术解决方案。
此外，工业大数据工程师还需要关注数据安全和隐私保护，确保在处理和分析数据的过程中，遵守相关法律法规，保护企业及用户的合法权益。随着工业互联网的发展，对工业大数据工程师的需求将持续增长，他们在推动企业数字化转型和智能化升级中扮演着重要角色。
为了适应这一领域的发展趋势，工业大数据工程师需要不断学习和提升自己的技能，紧跟技术前沿，以更好地应对复杂多变的数据环境和业务挑战。