工业数据分析-工业数据分析技术

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于工业数据分析的问题，于是小编就整理了1个相关介绍工业数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 工业互联网和人工智能有什么关系？

工业互联网和人工智能有什么关系？

2012年，美国通用电气公司在提出“工业互联网”概念时，是这么说的：“工业互联网，就是把人、数据和机器连接起来。”

也就是说，工业互联网的三要素，是人、数据、机器。

现在我们把这个概念丰富一下，这么说：

工业互联网的本质，就是通过开放的、全球化的通信网络平台，把设备、生产线、员工、工厂、仓库、供应商、产品和客户紧密地连接起来，共享工业生产全流程的各种要素***，使其数字化、网络化、自动化、智能化，从而实现效率提升和成本降低。

5G和工业互联网之间的关系，主要集中在接入层。

高连接速率、超低网络延时、海量终端接入、高可靠性，都是5G所具备的优点。这些优点，将非常有利于5G替代现有的厂区物联网通信技术，尤其是Wi-Fi、蓝牙等短距离通信技术。

一些以往受限于网络接入而不能实现的场景，在5G的加持下，都变得可行。

例如，高精度机械臂加工。如果***用5G对机械臂进行远程控制，时延将缩短到1ms，可以很好地满足加工精度的要求。

5G机器人

还有5G的超高带宽，在***集4K/8K设备监控影像的时候，也将发挥不可替代的作用。除了接入层之外，5G的切片、边缘计算，都可以在工业互联网领域找到不错的应用场景。

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工业互联网与云计算、大数据、人工智能

云计算和工业互联网之间，有什么关系呢？

当只有1个工厂和很少的设备时，在厂房里摆上几台服务器，建个局域网，找几个工程师，就可以管理和维护这个小型工业网络了。

这个网络太小，只能称为工业局域网，而不是互联网。

但如果是几十个工厂，几百个车间，几万个生产设备呢？显然，这个时候应该***用云计算技术。

只有上云，才有强大的运算能力、存储能力和网络带宽，能够对这么庞大的系统进行管理。

也只有通过云计算，才能让更多的企业员工及管理者接入，去使用工业互联网。也能够让开发者有更大的空间，去设计更好的应用。

云计算还可以为企业与企业、工厂与供应链、工厂与经销商之间，提供接口，进行指定数据的共享。甚至还能提供工厂与最终消费者用户之间的接口，方便用户对产品进行个性化定制。

再来看看大数据，前面我们一直都在说数据，不过数据和大数据是两回事。

大家都知道，消费物联网的大数据很大，例如购物数据、出行数据等。但是，实际上，工业互联网产生的数据量，远远超过消费物联网。

工业互联网这个题目很大，包括的内容比较多。不同的人理解也不一样。

这里说一下工业互联网的一个应用模型：柔性供应链，以及柔性供应链和人工智能的关系。

柔性供应链

柔性供应链，实际上是对现有固化供应链的一种升级。

现有的工业工业链，是通过固化的模式运行的：

1. 预计销售规模
2. 预计生产规模
3. 订购原材料
4. 安排生产***
5. 生产
6. 出库交付

虽然***也会随着实际市场需求进行调整，但调整的频率和深度，都是非常有限的。

这有两方面原因：

1、对市场的预测不准确，预测周期过长

2、生产的预测不准确，生产周期过长

那么柔性供应链，就要优化这两个问题。

在市场预测方面，传统是通过人工报表形式来进行的。传递效率慢、预测精度低、数据维度少。

人工智能

这时，人工智能技术可以对市场预测进行优化。

现有的方式是建立大数据仓库。将所有可以搜集到的，可能影响市场需求的数据因子，全部考虑在内。

然后设计预测模型和不断拟合优化。

人工智能技术，可以处理远超人工的数据***和关系。理论上可以更加精准的产生市场预测模型数据。

当预测模型数据产生，并且验证有效后，就可以引导后期的生产更加符合市场的需求。

同理，生产的预测和生产工序本身，也可以建立数据模型。结合不同生产地区、生产节点、生产损耗等数据，帮助人们设计更加低成本高效率的生产模型，并且应用在实际的生产场景中。

到此，以上就是小编对于工业数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于工业数据分析的1点解答对大家有用。