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推进工业互联网 还要逾越哪些数据障碍

随着这几年工业互联网的不时深化展开，大数据在工业范畴的应用取得了可喜的庞大进步。但是，我们也应该看到，成功案例仍然只是星星之火。由点及面构成燎原之势，任重道远，还需求逾越“缺数”“低质”“浅层”“孤岛”等障碍。

一是“缺数”。理论上，工业范畴的数据应该是非常丰厚的。麦肯锡2009年的报告显现，美国的离散制造业是一切行业中数据储量**的。而我国情况如何呢？根据中国信息通讯研讨院和工业互联网产业联盟2018年底对国内74家工业企业的调研，我国工业企业的数据资源存量普遍不大，66%的企业数据总量都在20TB以下，还不到一个省级电信运营商日增数据量的十分之一。这背后的缘由主要是我国工业互联网展开还处于起步阶段，企业数字化网络 化程度普遍较低，数据资源的积聚尚需时日。而目前工业系统协议七国八制现象非常突出，很多软件系统的接口不开放，也增加了数据采集的技术难度。

二是“低质”。警惕“渣滓进，渣滓出”。数据质量问题是长期烦扰数据分析工作的难题。工业范畴对数据分析的可靠性恳求更高，因而对数据质量的恳求也就更高。美国2016年《联邦大数据研发战略计划》还特地把确保数据质量、提升数据分析可信性作为七大战略之一。从信息化程度较高的金融、电信、互联网等行业的阅历看，假设不展开特地的数据管理，就难以确保数据质量。调查标明，我国工业企业只需不到1/3的企业展开了数据管理，51%的企业仍在运用文档或更原始的方式中止数据管理。在数据管理方面，大部分工业企业还需加快补课。

三是“孤岛”。数据孤岛是几乎一切企业都面临的困 境。从单一企业内部来看，存在着不同时期由不同供应商 树立的客户管理、消费管理、销售采购、订单仓储、财务 人力等众多IT系统，烟囱林立，而要深度推进智能制造， 更要打通IT和OT，推进难度非常大，而且越大的企业包袱越重。从全行业看，展开工业互联网，完成从单一企业内部的局部优化，逾越到整个产业链的全局优化，必然要完成产销与供应链上不同企业之间的数据流通，进一步面 临着安全合规、商业方式和技术标准的更大应战。调查显现，超越半数的企业表示需求运用外部数据或对外提供数据，仅有2.7%企业觉得不会触及数据协作。德国工业4.0计划曾经把数据流通作为重点议题，国内促进工业数据流通方面工作还需加快。

四是“浅层”。大数据在工业范畴的作用，纵向可以从三个层次来看：*基础的，是可以根据数据来描画工业产线、营销和企业运营活动的历史与现状；进一步的，可以基于数据预测设备、车间和整个企业的未来状况；**层次，是根据数据分析结果，绕过人工干预，自动的直接指导企业运作，构成智能化的数据闭环。横向则可以逾越设计、消费、销售、效劳等全链条。但推进情况如何呢？ *近，工业互联网联盟对国内外366个工业互联网平台应用案例中止了分析，40%的平台应用集中在产品或设备数据的检测、诊断与预测性分析范畴，而在触及数据范围更广、分析复杂度更高的运营管理优化和资源匹配协同等场景中，多数平台现有数据分析才干还无法满足应用恳求， 需求进一步推进数据分析技术创新以及完生长期的工业学问积聚。工业数据分析的深度还需加快爬坡升级。

工业互联网的长期目的，是构建“数字双胞胎”， 使得物理世界的万物得以在数字世界重现，经过数字世界里的计算、分析、预测、优化，来指导物理世界的**化运转。这就恳求在物理和数字这对双胞胎之间架设畅通的 “大动脉”。数据就是这大动脉里流淌的血液。只需工业数据越来越丰厚、**，质量越来越高，“数字双胞胎”才干长得像。在这基础上，对工业数据的分析应用，还需 要别离对物理机理模型的透彻理解，以致教员傅几十年积聚的阅历，不时迭代，走向深化。做好了这些，数据对制造业转型的基础资源作用和创新引擎作用就能真正发挥出来。



资讯来源：汕头罗克自动化  

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