工业互联网、工业物联网、工业大数据、工业4.0到底有什么区别？工业大数据如何更好落地

本文目录

• 工业互联网、工业物联网、工业大数据、工业4.0到底有什么区别
• 工业大数据如何更好落地
• 工业物联网，如何进行工业生产设备数据采集
• 工业数据分析主要有哪些应用
• 工业数据用sql server 和mysql
• 工业大数据是什么
• 工业大数据是什么，及其对企业未来发展的作用
• 工业通信中“数据”的概念
• 工业大数据有什么特征
• 工业大数据特征有哪些 大数据工程师来告诉你

工业互联网、工业物联网、工业大数据、工业4.0到底有什么区别

毓美美作答：工业互联网不是工业的互联网，而是工业互联的网。它把工业生产过程中的人、数据和机器连接起来，使工业生产流程数字化、自动化、智能化和网络化，实现数据的流通，提升生产效率、降低生产成本，工业互联网最重要的是实现企业信息的数字化。

工业物联网是工业互联网中的基建，它连接了设备层和网络层，为平台层、软件层和应用层奠定了坚实的基础。工业物联网涵盖了云计算、网络、边缘计算和终端，全面打通工业互联网中的关键数据流。

工业互联网是要实现人、机、物的全面互联，强调的是数字化；而工业物联网强调的是物与物的连接，追求的是自动化。工业物联网是物联网和互联网的交叉网络系统，同时也是自动化与信息化深度融合的突破口。

在工业互联网体系内，工业软件是灵魂，是整体控制编排的中枢；工业物联网则是以数据为血液，为工业互联网提供各种有用的信息和养分。

工业大数据即工业数据的总和，分成三类，即企业信息化数据、工业物联网数据，以及外部跨界数据。人和机器是大数据产生主体，人产生的数据有设计数据、业务数据、产品数据，机器数据有生产设备和工业产品数据。

工业4.0是发展阶段，本质是产业互联网，“互联网+制造”的融合，核心是智能制造，互联工业4.0的核心是连接，要把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地联系在一起。工业4.0九大技术支柱包括人工智能，工业互联网，工业云计算，工业大数据，工业机器人，3D打印，知识工作自动化，工业网络安全，虚拟现实。

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工业大数据如何更好落地

工业大数据是大数据应用的重点领域之一，要想了解大数据如何完成工业生产领域的落地应用，首先应该从整体结构上对于工业大数据有一个全面的认知。

所谓的工业大数据是智能化制造模式的一个组成部分，而智能化制造是以客户为核心，从产品的设计到最终的交付全流程的智能化运营。简单的说，这个过程涉及到产品的设计、生产、物流、销售和服务，与这个流程匹配的是一系列信息化系统的协同工作，可以简单概括为物理信息系统（CPS）、管理信息系统（MIS）和互联网平台（协同层）。

具体到工业企业，要想完成工业大数据的落地，应该做好以下三件事：

第一：梳理企业生产流程。工业大数据落地应用的第一件事就是建立智能化生产的概念，能够完成整个企业生产流程的数字化和协同化，清晰每个角色在智能化生产模式下的职责。智能制造的进程可以循序渐进，可以根据企业的实际情况进行分阶段实施。简单的说，可以一边生产，一边升级。

第二：从搭建物联网开始。工业大数据的数据来源有三个渠道，其一是自身的传统信息系统（记录企业的生产经营数据），其二是物联网系统，其三是Web系统（以行业数据为主）。通常情况下，大部分企业已经具备了较为完善的传统信息系统（ERP等），而Web系统的数据价值往往在于行业整体情况，因此重点就在于企业自身的物联网系统建设。物联网建设涉及到产品的设计和生产两个重要环节。

第三：人才结构升级。对于生产企业来说，工业大数据能否落地一个重要的因素就是企业员工的知识结构。所以在工业大数据落地应用阶段，人才结构的升级必须同步进行。人才结构升级一方面需要进行已有员工的培养，另一方面也要招聘一批新的技术型人才。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

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工业物联网，如何进行工业生产设备数据采集

（原创）文 | 刘成军，工业互联网研习社发起人，造奇智能新媒体创始人兼主编

工业互联网是基于数据驱动的各要素的重新组合与重构，数据是基础，平台是核心，安全是保障。工业互联网的发展推动离不开数据的收集和汇聚，尤其是工业生产设备数据。

那什么是生产设备数据的采集呢？

数据采集（DAQ），是指从传感器和其他待测设备等模拟和数字装备中自动采集所需信号，传递给上位机进行分析和处理的过程。工业生产设备数据采集是利用泛在感知技术对各种生产设备进行实时高效采集和云端汇聚的过程。

三种工业生产设备数据采集方式：

具体包括数据系统直接联网通信，通过工业网关进行采集和通过远程IO进行采集

1、直接联网通信：是指借助自身的通信协议、通信网口，不添加任何硬件，直接与车间的局域网进行连接，与数据采集服务器进行通信，服务器上的软件进行数据的展示、统计、分析，一般可实现对设备开机、关机、运行、暂停、报警状态的采集，及报警信息的记录。比如高端数控机床系统；

2、工业网关采集：对于没有以太网通信接口，或不支持以太网通信的数控系统，可以借助工业以太网关的方式连接数控机床的PLC控制器，工业通信网关可以在各种网络协议间做报文转换；

3、远程IO采集：所谓远程IO模块，是工业级远程数据采集与控制模块，可提供无源节点的开关量输入采集，通过对设备电气系统的分析，确定需要的电气信号，接入远程IO模块，由模块将电气系统的开关量、模拟量转化为网络数据，通过车间局域网传送给数据采集服务器。

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工业数据分析主要有哪些应用

1、从被动式到主动式维修

制造系统往往在超负荷状态下运行，任何工作中断都可能导致螺旋式上升的损失。即便如此，大部分公司采用的解决停机问题的最佳方案只不过是等故障发生后再解决的方式。到目前为止，这种反应性系统还在被采用，是因为显然缺少更好的替代方案。

2、提高机器利用率和有效性

制造商遇到的最大问题之一是进入低效运转的境况。虽然主观上他们希望构建高效的制造链，但由于安装不当、使用不当或仅缺乏停机时间协调，各种不同的因素都可能会成为降低生产线整体效率中的关键。

通过将现有的物联网系统与强大的制造业预测分析相结合，企业可以实时洞察其生产线在微观和宏观上的运行状况。追踪单台机器的停机时间如何影响整个制造链，或者探索不同的配置如何提高整体效率，这不是“痴人说梦”，而是必须要做到的。生成可操作的数据以使企业在整个制造过程中实现真正的改进，是将分析应用于制造业的主要优势。

3、更好地产品需求预测

每个制造商都知道他们不仅在为当前已有的订单生产产品，而且还在为不久的将来可能出现的需求订单生产产品。需求预测很重要，因为它们能够指导生产链，如果预测失误，可能产生“一边是强劲的销售量”，而“另一边却是工厂缺乏大量的相应配件库存，无法满足需求”。对于大多数公司而言，预测是基于前几年的历史数据价值，而不是基于更具可行性的前瞻性数据。但是，制造商可以将现有数据与预测分析相结合，以更精确地预测购买趋势。这些预测性见解不仅基于先前的销售，还基于流程以及生产线的运行状况，从而可以更明智地进行风险管理并减少生产浪费。

4、质量预测提高良率

质检是对已经生产出来的产品的质量检测，一方面可以保障企业能够对外提供合格产品，另一方面也能通过质检反映生产过程的疏漏。质检出的残次品无论多少对企业都是损失，如果能够在产品产出之前就通过产线状态及相关生产数据分析预测出产品质量，并将生产流程调整为最佳产出状态以避免残次品，这就是质量预测。质量预测的场景在半导体等高端制造领域是刚需，属于虚拟量测的范畴。

工业数据用sql server 和mysql

工业数据用mysqlSQL-Server比较好。
优点：1、易用性、适合分布式组织的可伸缩性、用于决策支持的数据仓库功能、与许多其他服务器软件紧密关联的集成性、良好的性价比等；
2、为数据管理与分析带来了灵活性，允许单位在快速变化的环境中从容响应，从而获得竞争优势。从数据管理和分析角度看，将原始数据转化为商业智能和充分利用Web带来的机会非常重要。SQLServer是一个具备完全Web支持的数据库产品，提供了对可扩展标记语言(XML)的核心支持以及在Internet上和防火墙外进行查询的能力。

工业大数据是什么

工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。其以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。

工业大数据是什么，及其对企业未来发展的作用

我国工业大数据处于起步阶段

工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据，是工业互联网的核心，是工业智能化发展的关键。工业大数据是基于网络互联和大数据技术，贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。

工业大数据从类型上主要分为现场设备数据、生产管理数据和外部数据。

工业大数据数据架构功能

工业互联网数据架构，从功能视角看，主要由数据采集与交换、数据预处理与存储、数据建模、数据分析和数据驱动下的决策与控制应用四个层次。

在国家引导建设和相关政策大力扶持的背景下，政府及各工业企业将加快数字生产技术在工业领域的应用，工业企业的数字化转型进程也将加速，而工业智能化转型需求的增长也将推动工业大数据产品的商业化落地。

直属于工业和信息化部中国电子信息产业发展研究院的赛迪咨询预计未来三年中国工业大数据市场规模将保持30%以上的增长速度持续增长，到2022年将达到346.1亿元，工业大数据将持续促进传统制造产业转型升级，助力工业智能化发展。

未来随着相关政策的落地、5G和人工智能等新型技术的快速发展与新基建的稳步推进，前瞻预计到2025年中国工业大数据行业收益规模有望达到497.6亿元，行业发展空间巨大，未来可期。

——以上数据来源于前瞻产业研究院《中国工业大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

工业通信中“数据”的概念

工业数据通信指的是在工业生产过程中，计算机及其外围设备，检测工艺参数数值与状态的变送器和控制设备生产过程的控制设备，而在各种设备与计算机之间，设备与设备之间，各个设备的不同功能单元之间相互遵照通信规约，利用数据传输技术传输数据信息的过程。
工业数据通信是计算机和通信技术结合的产物，是软硬件的结合体。借助某种传输介质将数据准确，及时的传送到正确的目的地是数据通信系统的基本任务，数据通信技术主要涉及有通信协议，接口，同步，信号编码，数据交换，安全，通信控制与管理等问题。工业数据通信系统中，具有通信能力的现场测量控制仪表和监控计算机是主要的通信设备，是构成控制网络的节点。工业数据通信系统由数据信息的发送设备，接收设备，传输报文，通信协议，传输介质等几部分组成。

工业大数据有什么特征

数据容量大：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。工业数据体量比较大，大量机器设备的高频数据和互联网数据持续涌入，大型工业企业的数据集将达到PB级甚至EB级别。
多样：指数据类型的多样性和来源广泛。工业数据分布广泛，分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等各个环节，并且结构复杂，既有结构化和半结构化的传感数据，也有非结构化数据。
快速：指获得和处理数据的速度。工业数据处理速度需求多样，生产现场级要求分析时限达到毫秒级，管理与决策应用需要支持交互式或批量数据分析。
价值密度低：工业大数据更强调用户价值驱动和数据本身的可用性，包括：提升创新能力和生产经营效率及促进个性化定制、服务化转型等智能制造新模式变革。
时序性：工业大数据具有较强的时序性，如订单、设备状态数据等。

工业大数据特征有哪些 大数据工程师来告诉你

【导语】工业大数据是智能制造的核心，以“大数据+工业互联网”为基础，用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术引领工业生产方式的变革，拉动工业经济的创新发展，那么工业大数据特征有哪些呢?下面大数据工程师来告诉你吧。

1、准确性(accuracy)：

主要指数据的真实性、完整性和可靠性，更加关注数据质量以及处理、分析技术和方法的可靠性。对数据分析的置信度要求较高，仅依靠统计相关性分析不足以支撑故障诊断、预测预警等工业应用，需要将物理模型与数据模型结合，挖掘因果关系。

2、闭环性(closed-loop)：

包括产品全生命周期横向过程中数据链条的封闭和关联以及智能制造纵向数据采集和处理过程中，需要支撑状态感知、分析、反馈、控制等闭环场景下的动态持续调整和优化。

3、多样(variety)：

指数据类型的多样性和来源广泛。工业数据分布广泛，分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等各个环节，并且结构复杂，既有结构化和半结构化的传感数据，也有非结构化数据。

4、数据容量大(volume)：

数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。工业数据体量比较大，大量机器设备的高频数据和互联网数据持续涌入，大型工业企业的数据集将达到PB级甚至EB级别。

5、快速(velocity)：

指获得和处理数据的速度。工业数据处理速度需求多样，生产现场级要求分析时限达到毫秒级，管理与决策应用需要支持交互式或批量数据分析。

6、强关联性(strong-relevance)：

一方面，产品生命周期同一阶段的数据具有强关联性，如产品零部件组成、工况、设备状态、维修情况、零部件补充采购等;另一方面，产品生命周期的研发设计、生产、服务等不同环节的数据之间需要进行关联。

7、价值密度低(value)：

工业大数据更强调用户价值驱动和数据本身的可用性，包括：提升创新能力和生产经营效率及促进个性化定制、服务化转型等智能制造新模式变革。

8、时序性(sequence)：

工业大数据具有较强的时序性，如订单、设备状态数据等。

关于工业大数据特征，就和大家分享到这里了，中国社会发展至今，大数据的应用正在逐渐普及，所以未来前景不可估量，希望想从事此行业的人员能够合理选择。