工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的價值潛力巨大。但是,實現(xiàn)這些價值還有很多工作要做。一個是大數(shù)據(jù)意識建立的問題。過去,也有這些大數(shù)據(jù),但由于沒有大數(shù)據(jù)的意識,數(shù)據(jù)分析手段也不足,很多實時數(shù)據(jù)被丟棄或束之高閣,大量數(shù)據(jù)的潛在價值被埋沒。還有一個重要問題是數(shù)據(jù)孤島的問題。很多工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)分布于企業(yè)中的各個孤島中,特別是在大型跨公司內(nèi),要想在整個企業(yè)內(nèi)提取這些數(shù)據(jù)相當(dāng)困難。因此,工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用一個重要議題是集成應(yīng)用。
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從技術(shù)層面看,工業(yè)大數(shù)據(jù)集成應(yīng)用將基于Hadoop的分布式計算平臺、內(nèi)存計算平臺和實時的流計算平臺來整合搭建。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中存在多種傳感器,存在多種通訊協(xié)議和數(shù)據(jù)格式,各種工業(yè)數(shù)據(jù)的采集和解析將比其他行業(yè)更為復(fù)雜,要求工業(yè)大數(shù)據(jù)采集總線具有更好的集成性。工業(yè)數(shù)據(jù)處理要求從實時、準(zhǔn)實時到離線,Hadoop平臺解決的是大數(shù)據(jù)離線批處理計算的需求,內(nèi)存計算解決的是大數(shù)據(jù)準(zhǔn)實時迭代分析的需求,流計算平臺解決的是生產(chǎn)線實時數(shù)據(jù)分析的需求。工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘與可視化也要符合工業(yè)生產(chǎn)的具體要求,建立工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的優(yōu)化、運(yùn)籌、決策分析模型。工業(yè)大數(shù)據(jù)的安全事關(guān)生產(chǎn)質(zhì)量和安全生產(chǎn),數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性顯得更為重要。
總之,無論從應(yīng)用和技術(shù)角度看,工業(yè)大數(shù)據(jù)集成應(yīng)用將成為兩化深度融合的重點(diǎn)任務(wù),成為建立互聯(lián)網(wǎng)工業(yè)和智慧工業(yè)的基石。
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