工业大数据：制造业数据管理的再认知

1、工业大数据：制造业数据管理的再认知文/美林数据技术总监于洋工业大数据这个词其实并不是标准词汇，更类似于工业+大数据的组合概念。 在工信部下发的智能制造综合标准化体系建设指南提到“工业大数据是工业 领域完成相关信息化（包括企业内部的数据采集和集成，产业链横向的数据采集 和集成，以及客户/用户和互联网上的大量外部数据）所产生的海量数据的基础 上,经过深入分析和挖掘，为制造企业提供看待价值网络的全新视角， 从而为制 造业创造更大价值。”这几年大数据的火爆是互联网行业引燃的， 但制造行业与互联网行业的业务 模式决定了数据特点及利用模式的巨大差异。工业大数据更关注数据本身，例如 数据属性的准确定义，数据

2、与数据之间的联系等。互联网大戢据工业大数据大量样本量尽可能全面地使用样本娠质量更求交低较髙需竇对亦括治理进行瞬啊对教惬国住意义朗無读不考樁性的意义*只分析册 own遇调特征之间的物联关联分折手段以銃计分析为主，通过扌盛样本 中售个届性之间的相关苗a行预 9R昼有疋磐辑的流吆线式製据流分 析手限强调跨学科技术的融合# 包描数据.物理、拎制、人T智能、 机器学习等分析结黑准确性宴求较低较高工业大数据的除了具备4V特性外，还在微观层面体现在产品全属性，在宏 观层面体现在产品全生命周期，在社会层面体现在上下游数据交换，在技术层面 体现在基于物联网的虚拟物理数据融合。全竇盍口关注产韶数翳的 肓幣离rt,

3、如设 计頑忤（二黑樽 曜） 制造厲性、 试验匡件霁全过程 闌直 程r如询计、工 艺、制法、检见、 堆沪尊环节全方位关注产同的设廿 劃造、采购、使 州峯上下萨数据全融合万砌目联帚识,笑注餐业善业労的全面英联及駆合工业大数据的价值和意义不言而喻,但面对种类繁多、尺度不一、模态多样的数据，如何进行有效管理和利用是对企业很大的考验。从数据管理角度，我们 将数据分为公共类数据、管理类数据、产品类数据和实时类数据公共类数据：主要指企业内静态不变且跨业务部门共享的数据， 如客户、 供应商、产品、物料等数据，也就是主数据。目前由于MBDI勺概念兴起, 如电子元气件、标准件等三维模型也作为制造企业主数据进行管理

4、。企业管理类数据：主要指企业运营过程中的，财务、人力、物资等管理 数据，传统的商务智能和数据仓库的应用领域就集中在企业管理领域。 这里的数据以结构化数据为主。产品工程类数据：主要指在设计、工艺、制造等环节生成的各类 BOM 包括BOM吉构、物料属性信息、相关图文档信息等。以非结构化数据为 主。物联实时类数据：产品制造过程中，在制品、生产线、人员等制造资源 的状态数据；产品服役过程中，外部环境、操作使用和产品运营数据等。 以实时数据和音视频监控数据为主。r公共资癖鹿经吃釜锲其企业管理琳一 -*w IMQT蹄9師曲S uw备按照企业信息化建设阶段，一般分为单点建设、集成应用、集中管控等三个 阶段。

5、正如在数据集成应用阶段，SOA和物联网技术风起云涌，在数据集中管控 阶段Hadoop和机器学习等技术正在兴起。各企业的大数据应用在数据集成和数 据集中阶段，所以制造企业一方面通过建设应用系统集成平台，利用SOA技术实现异构业务系统间、异种智能设备间的主数据和BOM数据的管理；另一方面通过 建设大数据环境，利用Hadoop Spark等工具实现海量数据的采集、存储、管理 和利用。如下图所示，构建集中的数据管理和应用环境，实现分布在企业各处的数据 采集和集成。企业故据库业蚕爺*fi人力资源研衣设计呦目育理市场茸销局丰買理尿隹-AS*也朝尸十丄韭卿晞* XR工累* Fff企业贵吐映工程!则库爭努數据库作者简介：于洋，美林数据技术股份有限公司技术总监，国家信标