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數據是工業(yè)互聯(lián)與長(cháng)沙無(wú)塔供水設備智能化的核心

2021-12-8 11:55:14??????點(diǎn)擊:

數據是工業(yè)互聯(lián)與長(cháng)沙無(wú)塔供水設備智能化的核心


    工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)無(wú)塔供水設備智能化,是長(cháng)沙無(wú)塔供水設備企業(yè)數字化轉型的不同形態(tài),但對兩者關(guān)系的認識,關(guān)系到工業(yè)數字化轉型的路徑與效果。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是互聯(lián)網(wǎng)和新一代信息技術(shù)與工業(yè)系統全方位深度融合形成的產(chǎn)業(yè)和應用生態(tài),是工業(yè)智能化發(fā)展的關(guān)鍵綜合信息基礎設施。
工業(yè)數據的特點(diǎn)
    “數據是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心,通過(guò)工業(yè)數據全周期的感知、采集和集成應用,形成基于數據的系統性智能,推動(dòng)無(wú)塔供水設備工業(yè)向智能化方向發(fā)展?!?/span>
    無(wú)塔供水設備生產(chǎn)的數據就是工業(yè)數據,來(lái)源于工業(yè)產(chǎn)品生命周期各個(gè)環(huán)節,包括生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)相關(guān)業(yè)務(wù)數據、設備物聯(lián)數據和無(wú)塔供水設備制造企業(yè)外的數據等等。
    隨著(zhù)云計算、大數據等新一代信息技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的運用,工業(yè)數據逐漸從簡(jiǎn)單、離散、孤立的數據,發(fā)展為與人、云和應用互聯(lián)的海量大數據,有更多類(lèi)型更多龐大的數據需要傳輸處理,數據處理的鏈條也變得更長(cháng),無(wú)塔供水設備制造企業(yè)工業(yè)數據逐步打通,形成工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。
    工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)三大核心要素,第一就是智能化的設備,加上智能化的系統,收集生產(chǎn)過(guò)程中的數據。第二是智能設備的協(xié)同運行維護與學(xué)習優(yōu)化。第三,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)提供決策,要能面向復雜大數據輔助決策。
    工業(yè)數據有三個(gè)特點(diǎn),一是多源異構,來(lái)源很多,而且數據結構是異構,特別是非結構化的數據,分析起來(lái)很困難。二是數據關(guān)聯(lián)性強,是全生命周期,基本上對連續生產(chǎn)的企業(yè),要24小時(shí)持續采集,要保證實(shí)時(shí)性、連續性、穩定性、動(dòng)態(tài)性。三是數據相關(guān)領(lǐng)域非常復雜,包括故障檢測、預測管理、可靠性等都涉及不同的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域。
    在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中網(wǎng)絡(luò )是基礎,通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)實(shí)現工業(yè)全系統的互聯(lián)互通,促進(jìn)工業(yè)數據充分流動(dòng)和無(wú)縫集成?!暗侨绾螌?shí)現數據的充分流動(dòng)和無(wú)縫集成,要求很高?!?/span>
工業(yè)互聯(lián)與無(wú)塔供水設備智能的關(guān)鍵技術(shù)
    “無(wú)塔供水設備工業(yè)智能就是工業(yè)知識庫,沒(méi)有知識談不上智能?,F在很多企業(yè)搞智能化但沒(méi)談到知識,沒(méi)有知識的智能就是空架子,最多是一個(gè)自動(dòng)化、數字化、信息化,談不上智能化。智能化一定是建立在知識庫的基礎上,而且這個(gè)知識不是死的,需要動(dòng)態(tài)傳感?!?/span>
    那么,如何判斷智能化呢?智能化的標準就是自主決策——機器根據不同的工況能自主決策,這是工業(yè)智能最核心的部分。工業(yè)智能的發(fā)展經(jīng)歷五個(gè)階段,第一是工業(yè)生產(chǎn)系統的管理與改善。第二以數據為標準的管理體系。第三數據驅動(dòng)的綠色性建模。第四支持決策的知識系統。第五實(shí)體的景象對稱(chēng)映射建模。
    數據是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心,也是工業(yè)智能的核心。從工業(yè)數據到工業(yè)智能涉及到六大技術(shù)。第一是數據挖掘技術(shù),要從大量的、不完全的、有噪聲、模糊的隨機的實(shí)際數據中,提取隱含其內的、人們事先不知道但又具有潛在價(jià)值的信息和知識,來(lái)揭示數據之間有意義的聯(lián)系、趨勢和模式。
    數據挖掘還要不斷對數據深度進(jìn)行提取,這有三個(gè)要點(diǎn),第一洞悉工業(yè)數據特征背后的物理意義,以及特征之間關(guān)聯(lián)性的機理邏輯。第二覆蓋工業(yè)過(guò)程中的各類(lèi)場(chǎng)景條件,提取能反映對象真實(shí)狀態(tài)的全面工業(yè)數據信息。第三在大數據的前提下,保證工業(yè)數據的質(zhì)量,冗余的數據要去掉。
    第二是數據匹配技術(shù)。第三是機器學(xué)習,這涉及到算法,目前國內還在應用層面。第四是知識工程,包括知識獲取、知識表達及知識使用三個(gè)層面。第五是模式識別。第六是數字孿生。



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