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工业大数据采集难点主要有哪些

2021-02-24 15:50:47

工业大数据采集这个名词非常火爆,在我们探索与实践过程中发现:实际上想要应用工业大数据采集是非常困难的。可以说工业大数据采集的价值很高。但是同时,价值密度很低。今天单单从工业大数据采集应用的一个小小的方向-工业装备制造商的服务化转型业务中涉及到的部分应用,和大家一起探讨一下工业大数据采集的应用。

前不久的工业大数据采集白皮书把数据来源分为,设备,业务系统,外部来源几个维度,我这里只是按照目前我们有涉及的方向,简单分享一下,这个分类更像是描述业务场景,自然也不是非常的严谨。

设备:主要关心设备的安全,故障,能耗,部分会牵涉到工艺,应该说这是工业大数据采集应用的原点。很多人在谈工业大数据采集的时候都会先关注这一块。目前在这块我们涉及比较多。当然,即使是只为了提高设备的使用效能,当从设备上利用传感器和控制器采集的数据也是不够的,在设备这个小单元,仍然需要一些人工录入或者三方的数据,才能把一个设备刻画清晰

系统:综合绩效,综合的故障,工艺,排产,如何让一个产线或者工厂效率高这是这个维度主要考量的问题

也可以包含研发设计数据,例如TDM数据,CRM数据等,这一块我们目前涉及有部分,主要在TDM这块,其他例如MES之类都涉及比较少。CRM由于在2C端更具显著相应,所以我们更涉及的少。

企业;如何让一个企业的的财务目标高,规避相应的风险,目前我们公司也有一些探索,例如做风险控制,企业征信,等等这块我们今天暂时不分享。

产业链:产业链的数据我个人认为未来是非常有价值的,毕竟现在企业上下游合作越来越紧密,产业链整体的竞争力越来越重要。在我们的探索过程中,也遇到过一个产业链上下游数据整合的例子,当时客户的行业是电子行业,上下游合作很紧密。我个人觉得汽车应该也会有相应的应有。不过这块也不是我们重点,所以也一笔带过。

工业大数据采集的价值相信已经不用赘述,但是工业数据的应用之路确没有那么容易,想轻松利用工业大数据采集也有很多难点。在这里,我仅以一个自动化行业的大数据圈外人,和大家分享一些我们在做业务过程中遇到的一些问题。

1、数据采集难:工业数据想要采集,本身就具备相当的难度,有些难度是由于历史原因,未来也许不难,比如设备的通讯接口,通讯协议,协议点表,是否需要新增传感器,传感器的性能是否能够满足业务需求。另外一些是业务难度,也就是说需要很多的隐性知识才能把数据采集上来,比如传感器的位置(都是压力传感器应该装在哪里),采集的周期如何设定等等。针对数据的采集,我等下再和大家分享一下。

2、数据维度:同一个设备(产线)的维度难确定,采集哪些参数才够用,哪些数据采集了又没有用?实际上是非常难,不仅仅需要业务专家,还需要不断的探索和实践。还有就是有些维度的数据没有(需要人眼看的,记录的,研发设计数据,或者原材料数据,这类数据广义上也可以理解为难度高),

3、不同的人才:一个大数据项目可能需要多重复合型人才1类懂业务的人,1类懂数据的人,1类懂IT技术的人,每一种人才的细分专业又很多,同时不同人才的沟通语言又不一样。造成数应用难度大。

4、周期长:越是设备级的数据约需要长时间的积累,同时需要不断的训练,另一方面来讲,目前国内缺乏数据,或者数据不全,或者没做结构化处理,但是目前很多上大数据项目的时候,领导往往要求很快能够出结果,从侧面增加的项目失败的风险。

5、分析精度要求:工业大数据采集对精度要求很高,精度过低几乎没用,反而是累赘,可以举例振动分析的例子。另外就是不仅仅要求需要知道相关性,还需要知道为什么。

6.控制难:反向控制难,需要改造设备,当然,这也许是中国特色,很多行业充斥着老旧不准的设备,自动化水平堪忧。特别是针对很多做工艺分析或者节能控制的设备。另外就是针对很多控制的实时性要求,一个工艺可能花了1分钟就做完了,如果不能及时的计算出控制条件即使分析出结果也没有多大价值。

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