數據是工業互聯網的核心,即通過工業數據全周期的感知、采集和集成應用,形成基于數據的系統性智能,實現機器彈性生產、運營管理優化、生產協同組織與商業模式創新,推動工業智能化發展。
面向工業互聯網的大數據相關應用系統,從功能視角看,主要由數據采集與交換,數據預處理與存儲、建模、分析和數據驅動下的決策與控制應用四個層次五大部分組成。
數據采集與交換層主要實現工業各環節數據的采集與交換,數據源既包含來自傳感器、SCADA、MES、ERP等內部數據,也包含來自企業外部的數據,主要包含對象感知、實時采集與批量采集、數據核查、數據路由等功能。
數據預處理與存儲層的關鍵目標是實現工業互聯網數據的初步清洗、集成,并將工業系統與數據對象進行關聯,主要包含數據預處理、數據存儲等功能。
數據建模層根據工業實際元素與業務流程,在數據基礎上建構用戶、設備、產品產線、工廠、工藝等數字模型,并結合數據分析層提供數據報表、可視化、知識庫、數據分析工具及數據開放功能,為各類決策的產生提供支持。
決策與控制應用層主要是基于數據分析結果,生成描述、診斷、預測、決策、控制等不同應用,形成優化決策建議或產生直接控制指令,從而實現個性化定制、智能化生產、協同化組織與服務化制造等創新模式,并將結果以數據化形式存儲下來,最終構成從數據采集到設備、生產現場及企業運營管理持續優化閉環。
工業大數據的應用覆蓋工業生產的全流程和產品的全生命周期。中國工程院院長周濟表示,可以這樣認為,智能制造系統包含了三個不同層次:第一個層次是數字化制造,第二個層次是智能制造1.0系統。而未來真正意義上的智能制造,是智能制造2.0系統。但不管是哪個層次,它的根基都是工業大數據。現在之所以提出來智能制造2.0,也是因為人工智能技術在近幾年發生了戰略性、突破性進展,產生了第二代人工智能。新一代人工智能技術我們稱之為人工智能2.0技術,它實際上是新一代科技革命的變革和核心技術。它之所以可以實現這個突破,它的根基和關鍵也是工業大數據。