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工业大数据的收集与剖析是转型发展智能制造系统的关键

日期:2019-07-25 人气:47

    【容商智能制造网 今日要闻】与一般的消费性市场的需求不同,在工业生产制造领域的发展中,不仅强调以工业应用为中心的工业人工智能,在数据的收集中当然也有所谓的工业大数据。

工业4.0为核心的智能制造,现在已经成为世界制造业者共同发展的方向。 与一般消费性市场的需求不同,在工业生产制造领域的发展中,不仅强调了以工业应用为中心的工业人工智能,数据的收集当然也有所谓的工业大数据,也关系着制造业转型升级的成败。

 除了与一般大数据以强调数量(Volume)、速度(Velocity)、多样性(Variety),及真实性(Veracity)的“4V要素”之外,工业大数据还特别强调所谓的可见性(Visibility)及价值(Value)。对于大数据及工业大数据之间的差异,一般认为,数据的数量、获取的速度/频率、数据的多样性与真实性,是制造业在导入数字化与自动化之后,会自然演化出现的数据。但对于工业4。0或制造制造,要从设备制造端向使用者服务端的转型而言,可见性及价值,则代表了对工业大数据所追求的目的与意义。

 然而,随着数字化转型和产业升级的趋势,许多制造商正在数字化和自动化的同时向智能制造转型。因为在数字化和自动化之后,如果操作者没有一个完整的计划或处于不同阶段,机器和设备可以快速生成大量数据,业者如果没有完整个规划或从事阶段性的建设,很容易在初期就走错方向。

 相关业者表示,一般业务数据在积累大量数据后,可以进行固定或周期性的数据处理和分析,但智能制造为了创造价值,最好的方法是在附近的机台设备方面对相关的工业数据进行实时分析处理,并且执行反馈。同时,也需要将这些实时处理分析的结果进行视觉化的展示。

  业者表示,工业大数据与一般商业大数据的一项重要差异,就在于对于精准度的要求。对一般商业场域中应用的大数据及人工智能而言,准确率能达到90%左右,就已经将惊人,因为对消费者的年龄判别失准,或是推播了错误的广告,一般并不会造成太大的影响;不过,如果应用在工业生产领域,工业大数据结合工业人工智能被要求的准确度,可能是需要到99.9%甚至更高的准确率,因为一旦工业生产制造上的数据出现误差,对于产品后续生产各方面,都将带来难以估计的损失。

  也因为工业大数据需要就近进行高速而精准的分析与处理,因此,在智能制造风潮崛起之际,连带掀起了对边缘运算架构的需求。相关业者指出,就近在机台设备端收集的工业大数据,先将必须优先处理反馈的部分进行分析处理,不仅可以达到快速反应的目的,同时也可以将数据量有效的缩减,对之后传输、储存等部分也都会相对较为有利。

 关于制造业变革的智能制造,相关业者认为,从现场的数据收集计划到边缘计算体系结构的构筑,提供完整的解决方案,如果没有工业上的大数据支持,结果有可能有很大的不同。 当然,相关业者并没有否认智能制造的规模更大

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