工业大数据是什么？应用工业大数据时面临哪些挑战？

在当今快速发展的工业领域，大数据已成为推动企业转型升级的核心动力。工业大数据，以其独特的价值和潜力，正逐渐改变着传统的生产、管理和决策模式。然而，伴随着大数据的快速发展，一系列挑战也随之浮现。本文将深入探讨工业大数据的来源、面临的挑战以及应对策略，为工业企业在大数据时代的探索与实践提供指导。

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一、什么是工业大数据

工业大数据的来源可以主要归纳为三大类：管理系统数据、生产系统数据和外部数据。

1、管理系统数据

管理系统数据源自于工业自动化控制和信息系统，涵盖了企业运作的多个关键领域。这包括产品生命周期管理（PLM）、企业资源计划（ERP）、生产执行系统、供应链管理（SCM）以及客户关系管理（CRM）等核心的企业信息系统。这些系统记录并积累了从产品研发、生产制造到物流供应和客户服务的全面数据。作为企业或其产业链内部的数据资产，它们不仅承载着企业的历史和经验，也是工业领域中不可或缺的传统数据资源。

2、生产系统数据

生产系统数据源自工业生产一线，主要由生产线上的设备、机器和产品生成，通过传感器和仪器设备的持续监测而采集得到。随着物联网技术的迅猛发展，来自机器设备的数据显示出工业大数据中增长最迅速的趋势，这些数据通常是实时自动采集，反映了生产设备和产品的当前状态与工作条件。

一方面，生产设备通过物联网产生的数据为智能工厂的调度、质量控制及绩效管理提供了即时的信息支持。这些数据使得工厂能够更加灵活和精确地响应生产需求，优化生产流程。另一方面，传感器收集的大量时间序列数据，涵盖了设备状态参数、工作负载和作业环境等详细信息，这些数据对于提升设备运行效率、增强生产过程的可靠性和预测性维护具有重要意义。

3、外部数据

外部数据泛指那些源自工厂围墙之外的各类信息与数据，它们涵盖了互联网上可获取的市场动态、环境变化、客户需求、政府政策以及供应链状态等多方面的数据。在当今互联网与工业界深度融合的背景下，企业外部的互联网资源已成为工业大数据的一个关键且不可忽视的数据来源。

例如，小米手机团队就曾巧妙利用社交媒体上的大数据进行市场洞察，从而成功推动了产品的创新研发。除此之外，互联网中还蕴藏着大量跨界数据，这些数据对工业生产同样具有重要价值。气象数据能够影响设备的作业条件，宏观经济指标对产品市场预测至关重要，环境法规的变动则可能直接影响到企业的生产成本。

二、工业大数据应用面临什么挑战

数据已成为推动工业转型升级的核心动力，这不仅是整个行业在宏观层面上达成的共识，更在微观层面为企业带来了实实在在的经济效益。然而，在工业大数据的应用实践中，我们仍面临着一系列挑战：大数据资源的不足、数据治理体系的不健全，以及数据孤岛现象的普遍存在，这些问题都制约着大数据潜力的充分发挥。解决这些挑战，需要行业内外共同努力，建立更加完善的大数据管理和应用机制。

1、大数据资源不丰富

大数据在工业领域的潜力巨大，理论上应拥有丰富的数据资源。然而，真正具有分析价值的数据并不像预期那样充裕。在工业实践中，往往只有在机器发生故障时产生的数据才包含了所谓的“坏”样本，这些数据才具有较高的分析价值。此外，为了捕捉设备状态的微小变化，需要在短时间内收集大量的测量数据，这就需要依赖于先进的时序数据库和流处理平台等新一代数据存储技术。