关于大数据的文章.pdf

科技的进步在很多的时候总会超出我们的想象，试想如果未

来我们一个人拥有的电脑设备超过现在全球现在计算能力的总和，

一个人产生的数据量超过现在全球数据量的总和，大数据已经越

来越被人们重视!下面是为大家整理的关于的相关资料，供您参考!

篇1：看懂工业大数据不得不读的一篇文章!

工业大数据是互联网、大数据和工业产业结合的产物，是中

国制造2025、工业40等国家战略在企业的落脚点。

对于企业而言，了解工业大数据产生的背景，归纳工业企业

大数据的分类和特点，从数据流推动工业价值创造的视角看待、

重造工业价值流程，将具有很强的现实意义。文章最后，笔者分

享几个在工业领域数据驱动价值创造的案例，希望起到抛砖引玉

的作用。

工业大数据产生的背景

在工业生产中，无时不刻都在产生数据。生产机床的转速、

能耗，食品加工的温湿度，火力发电机组的燃烧和燃煤消耗，汽

车的装备数据，物流车队的位置和速度等，都是在生产过程中的

数据。

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自从工业从社会生产中独立成为一个门类以来，工业生产的

数据采集、使用范围就逐步加大。从泰勒拿着秒表计算工人的用

铁锹送煤到锅炉的时间开始，是对制造管理数据的采集;福特汽车

的流水化生产，是对汽车生产过程的工业数据的采集和工厂内使

用;丰田的精益生产模式，将数据的采集和使用扩大到工厂和上下

游供应链;核电站发电过程中全程自动化将生产过程数据的自动化

水平提高到更高程度。

任何数据的采集和使用都是有成本的，工业数据也不例外。

但随着信息、电子和数学技术的发展，传感器、物联网等技术的

发展，一批智能化、高精度、长续航、高性价比、微型传感器面

世，以物联网为代表的新一代网络技术在移动数据通信的支持下，

能做到任何时间、任何地点采集、传送数据。以云计算为代表的

新型数据处理基础架构，大幅降低工业数据处理的技术门槛和成

本支出。

社会需求变革是最大拉动力。在商品过剩经济时代，以个性

化为代表的消费文化，使得工业企业的产出物，要最大限度匹配

个性需求。从服装定制，车辆选配，到T恤印花和个性化教育。

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国策方针是重要影响力。完成了工业自动化过程的德国工业

界，在自动化基础上，以工业数据为基础，引入云计算和人工智

能技术，提升工业的智能化水平，以满足大批量个性化定制的社

会生产需求;美国拥有强大的云计算、互联网及数据处理能力，基

于此，提出工业互联网战略，将单个设备、单条生产线、单个工

厂的数据联网，通过大数据处理后，在诊断、预测、后服务等方

面挖掘工业服务的价值。

中国相对于德国、美国而言，在工业自动化、在云计算等领

域都处于发展期，因此提出中国制造2025计划，通过工业化和信

息化融合发展的方式，将工业化和信息化整体规划，并制定一系

列的重点工程和推进计划。

工业大数据的特点和分类

随着行业发展，工业企业收集的数据维度不断扩大。主要体

现在三个方面：

一是时间维度不断延长。经过多年的生产经营，积累下来历

年的产品数据、工业数据、原材料数据和生产设备数据;

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二是数据范围不断扩大。随着企业信息化建设的过程，一方

面积累了企业的财务、供应商数据，也通过CRM系统积累了客户

数据，通过CAD等积累了研发过程数据，通过摄像头积累了生产

安全数据等，另一方面越来越多的外部数据也被收集回来，包括

市场数据、社交网络数据、企业舆情数据等;

三是数据粒度不断细化。从一款产品到多款、多系列产品使

得产品数据不断细化，从单机机床到联网机床，使得数据交互频

率大大增强;，从5分钟每次的统计到每5秒的全程监测，都使得

采集到的数据精细度不断提升。

以上三个维度最终导致企业所积累的数据量以加速度的方式

在增加，构成了工业大数据的集合。不管企业是否承认，这些数

据都堆砌在工厂的各个角落，而且在不断增加。

再从企业经营的视角来看待这些工业数据。可以按照数据的

用途分成三类：

第一类是经营性数据，如财务、资产、人事、供应商基础信

息等数据，这些数据在企业信息化建设过程中陆陆续续积累起来，

表现了一个工业企业的经营要素和成果。