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數(shù)據(jù)是工業(yè)互聯(lián)與長沙無塔供水設(shè)備智能化的核心

2021/12/8 11:55:14??????點擊:

數(shù)據(jù)是工業(yè)互聯(lián)與長沙無塔供水設(shè)備智能化的核心


    工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)無塔供水設(shè)備智能化,是長沙無塔供水設(shè)備企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不同形態(tài),但對兩者關(guān)系的認(rèn)識,關(guān)系到工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)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(tǒng)全方位深度融合形成的產(chǎn)業(yè)和應(yīng)用生態(tài),是工業(yè)智能化發(fā)展的關(guān)鍵綜合信息基礎(chǔ)設(shè)施。
工業(yè)數(shù)據(jù)的特點
    “數(shù)據(jù)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心,通過工業(yè)數(shù)據(jù)全周期的感知、采集和集成應(yīng)用,形成基于數(shù)據(jù)的系統(tǒng)性智能,推動無塔供水設(shè)備工業(yè)向智能化方向發(fā)展?!?/span>
    無塔供水設(shè)備生產(chǎn)的數(shù)據(jù)就是工業(yè)數(shù)據(jù),來源于工業(yè)產(chǎn)品生命周期各個環(huán)節(jié),包括生產(chǎn)經(jīng)營相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、設(shè)備物聯(lián)數(shù)據(jù)和無塔供水設(shè)備制造企業(yè)外的數(shù)據(jù)等等。
    隨著云計算、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的運用,工業(yè)數(shù)據(jù)逐漸從簡單、離散、孤立的數(shù)據(jù),發(fā)展為與人、云和應(yīng)用互聯(lián)的海量大數(shù)據(jù),有更多類型更多龐大的數(shù)據(jù)需要傳輸處理,數(shù)據(jù)處理的鏈條也變得更長,無塔供水設(shè)備制造企業(yè)工業(yè)數(shù)據(jù)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(shè)備,加上智能化的系統(tǒng),收集生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)。第二是智能設(shè)備的協(xié)同運行維護與學(xué)習(xí)優(yōu)化。第三,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)提供決策,要能面向復(fù)雜大數(shù)據(jù)輔助決策。
    工業(yè)數(shù)據(jù)有三個特點,一是多源異構(gòu),來源很多,而且數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是異構(gòu),特別是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),分析起來很困難。二是數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性強,是全生命周期,基本上對連續(xù)生產(chǎn)的企業(yè),要24小時持續(xù)采集,要保證實時性、連續(xù)性、穩(wěn)定性、動態(tài)性。三是數(shù)據(jù)相關(guān)領(lǐng)域非常復(fù)雜,包括故障檢測、預(yù)測管理、可靠性等都涉及不同的專業(yè)領(lǐng)域。
    在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中網(wǎng)絡(luò)是基礎(chǔ),通過物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)實現(xiàn)工業(yè)全系統(tǒng)的互聯(lián)互通,促進工業(yè)數(shù)據(jù)充分流動和無縫集成。“但是如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)的充分流動和無縫集成,要求很高?!?/span>
工業(yè)互聯(lián)與無塔供水設(shè)備智能的關(guān)鍵技術(shù)
    “無塔供水設(shè)備工業(yè)智能就是工業(yè)知識庫,沒有知識談不上智能?,F(xiàn)在很多企業(yè)搞智能化但沒談到知識,沒有知識的智能就是空架子,最多是一個自動化、數(shù)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(chǔ)上,而且這個知識不是死的,需要動態(tài)傳感?!?/span>
    那么,如何判斷智能化呢?智能化的標(biāo)準(zhǔn)就是自主決策——機器根據(jù)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)歷五個階段,第一是工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)的管理與改善。第二以數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)的管理體系。第三數(shù)據(jù)驅(qū)動的綠色性建模。第四支持決策的知識系統(tǒng)。第五實體的景象對稱映射建模。
    數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)到工業(yè)智能涉及到六大技術(shù)。第一是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),要從大量的、不完全的、有噪聲、模糊的隨機的實際數(shù)據(jù)中,提取隱含其內(nèi)的、人們事先不知道但又具有潛在價值的信息和知識,來揭示數(shù)據(jù)之間有意義的聯(lián)系、趨勢和模式。
    數(shù)據(jù)挖掘還要不斷對數(shù)據(jù)深度進行提取,這有三個要點,第一洞悉工業(yè)數(shù)據(jù)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)過程中的各類場景條件,提取能反映對象真實狀態(tài)的全面工業(yè)數(shù)據(jù)信息。第三在大數(shù)據(jù)的前提下,保證工業(yè)數(shù)據(jù)的質(zhì)量,冗余的數(shù)據(jù)要去掉。
    第二是數(shù)據(jù)匹配技術(shù)。第三是機器學(xué)習(xí),這涉及到算法,目前國內(nèi)還在應(yīng)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層面。第五是模式識別。第六是數(shù)字孿生。



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