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上海交大江志斌大数据推动工业创新与变革

2021年08月18日 陕西机械设备网

上海交大江志斌:大数据推动工业创新与变革

工业的发展历经三次革命,当前,第四次工业革命正在袭来,大数据、新材料、新能源、生物科技被视为是将对第四次产业革命产生重要影响的四大领域,而大数据或将引领第四次工业革命的发展。工业领域中,从工业产品的研发、工业产品的设计与生产,到工业生产污染物排放监控、工业运行分析等环节,都需要借助工业数据的分析来实现。利用工业大数据实现传统工业与现代信息技术的深度融合,将推动工业领域迎来创新与变革。

全球新一轮科技革命和工业变革的影响下,世界各国正努力推动制造业转型,实现产业结构优化升级。同时,基于未来工业的发展,德国、美国等西方发达国家纷纷实施新的工业发展战略,我国则制定了中国制造2025规划,努力实现工业大国向工业强国转变。工业大数据将为制造业转型升级、实施中国制造2025发挥怎样的作用?本刊专访了上海交通大学工业工程与管理系主任、教育部长江学者特聘教授江志斌博士。他认为,工业大数据是我国制造业实现转型升级的重要抓手,德国“工业4.0”、美国工业互联网以及中国制造2025的“两化”深度融合中,大数据发挥着基础性、不可或缺的作用,智能制造将是中国制造2025的主攻方向。

依托大数据,工业生产实现精准化、定制化

关于大数据的概念,学界和业界尚未形成共识。大数据涉及通信、医疗、交通、金融、工业等众多领域,涵盖范围广泛,因而有着不同的分类方式。

“大数据可以按照大数据产生的环境或场景划分,如Web和社交媒体数据、机器数据、大体量交易数据等;也可以应用领域为划分依据,包括医疗卫生大数据、金融大数据、教育大数据等。显然工业大数据则是就应用领域而言的,是工业领域信息化应用所产生的各类数据。”江志斌指出,工业大数据具有大体量(Volume)、多样性(Variety)、时效性(Velocity)、准确性(Veracity)以及大价值(Value)等“5V”特点。

目前,关于大数据的利用,大都停留于商业领域数据的挖掘、分析与处理,注重“人为数据或与人相关的数据”,“机器数据或工业数据”则较为忽视。有分析人士指出,工业大数据与商业大数据存在着较大的差异,利用的思路与方式也有所不同。

工业大数据、商业大数据有哪些不同点?江志斌认为,两者的差异主要体现在四个方面:一是,数据分析的目的不同。工业大数据重在业务流程的优化;商业活动的大数据是为了对用户的行为数据进行细粒度的分析,从而为商业活动提供依据。二是,对分析结果的质量要求不同。数据分析结果不可靠或不精确将削弱工业生产率,甚至造成极大的损失,因而工业界对数据分析结果的精度和可靠度要求高;商业大数据分析是为了产生更好的用户体验以提升商业价值,数据分析的精准度要求相对较低。三是,数据分析的难度不同。工业大数据之间存在高度的关联关系,这使得主要发现关联关系的工业大数据分析相对于商业大数据分析而言,难度更大。四是,数据分析可揭示的信息量不同。相对于商业领域,工业领域通过数据分析可揭示的隐含信息较少。

商业领域的大数据有着巨大的利用价值,因而是社会各界关注的热点。实际上,工业大数据渗透于工业企业的研发、生产、运营、营销和服务等价值链的各个环节,其利用价值不容忽视。当前,工业领域特别是钢铁、煤炭、水泥等传统工业普遍存在产能过剩,面临较大的去库存压力。基于大数据分析,实现精准化、定制化生产,有利于应对工业领域的这一困局。江志斌指出,利用大数据对市场和客户进行分析,能够实现工业企业的大规模精准化、定制化生产。

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