新时期工业互联网的大数据中心建设研究

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　　摘  要：新时期，信息技术和工业技术的飞速发展，随之指明了工业化发展新方向，建设工业互联网的大数据中心，对于深入推进工业化发展进程有着极为重要的作用。工业企业建立大数据中心，能够合理优化资产、大幅提升运行效率，可以将生产和管理有效结合起来，从而能够深入挖掘数据的实际价值，为管理者的战略决策提供依据，从而能够实现管控一体化，确保工业企业持续提升管理水平。文章就新时期工业互联网的大数据中心建设进行深入研究。
　　关键詞：工业企业建设;互联网;大数据中心;建设思路
　　中图分类号：TP393         文献标志码：A      文章编号：2095-2945（2020）15-0071-02
　　Abstract： In the new era， the rapid development of information technology and industrial technology points out the new direction of industrialization. The construction of big data center of industrial Internet plays a very important role in promoting the development process of industrialization. The establishment of big data center in industrial enterprises can reasonably optimize assets， greatly improve operational efficiency， and effectively combine production and management， thus deeply excavating the actual value of data and providing a basis for managers' strategic decision-making. Thus， it can realize the integration of management and control and ensure the continuous improvement of the management level of industrial enterprises. This paper makes an in-depth study on the construction of big data center of industrial Internet in the new era.
　　Keywords： industrial enterprise construction; Internet; big data center; construction ideas
　　新时期我国的信息化和工业化发展不断加速，工业化发展有了新的发展方向，在工业发展中广泛应用现代化信息技术，显著提升了工业行业的发展速度。中国制造2025的核心理念是实现智能化工业，互联网大数据+工业制造也就是实现工业4.0，能够推动中国工业积极转型。建设互联网的大数据中心，能够对数据进行充分的汇总、分析和整合，充分发挥工业企业的信息化能力，建立完善的服务信息系统[1]。建设大数据中心，为我国传统工业转型指明了发展新方向，对实现新型工业化建设有着积极的作用。
　　1 简述国外大数据和工业联合发展现状
　　1.1 德国工业4.0概念
　　德国是全球领先的工业生产国，具有全球领先的先进设备供应。金融危机后德国也在积极寻找积极增长点，继而提出工业4.0，是指建设信息系统，将资源、信息、生产品和人员有效结合，建立智能化的生产模式，改变集中生产，实现分散生产和个性定制。工业4.0的核心技术为互联网和大数据技术。
　　1.2 美国工业互联网概念
　　金融危机后，美国政府积极促进大数据和制造业的有效融合，对传统的制造业进行积极改革。美国工业互联网联盟将实现“通用蓝图”作为核心目标，联盟会员能够实现数据共享[2]。制定相应标识，打破技术关卡，利用互联网给传统工业注入新的活力，实现了大数据和制造业的有效融合。
　　1.3 日本互联工业概念
　　日本近些年提出，单纯的自动化产品附加价值不高，因此调整了自身的机器人革命战略，提出互联工业概念。互联工业最大特点就是实现互联，具体为人类、机器和信息技术之间的有效融合。日本认为，只有将数字化和自动化融合才能使日本制造业获得的附加值更高，并明确日本制造业未来方向为实现互联工业。
　　2 工业互联网大数据中心总体结构和实现技术
　　2.1 总体结构方案设计
　　大数据中心利用分层结构，能够将各个系统生成和管理中产生的数据全部汇总到大数据中心，应用云计算和大数据分析技术，对数据进行整合处理，能够作为管理层的战略决策提供有效依据，从而实现优化资产、预防失效以及智能化工业等能力。
　　2.2 处理方案和主流平台
　　大数据具有容量大、多样化、价值高和速度快4个特性，因此建设大数据中心和传统的数据处理模式具有较大的差异化。大数据具有多维性和复杂性，因此通常会在集群物理设施平台上实施解决方案，对海量的数据利用分布式处理系统进行处理和分析，最常用的为英特尔公司的hadoop。
　　3 工业互联网和大数据结合的重要意义
　　（1）将工业互联网和大数据进行融合能够为工业企业发展注入新活力，利用工业互联网能够汇总大数据中心的信息，从而以产品技术的需求为依据分析数据，能够挖掘出其中具有价值的信息。大数据则可以实现跨学科的技术融合，汇总和管理产品信息，从而提炼出有价值的信息。利用互联网和其他传播渠道相结合，找出新的投资目标，寻找行业发展新趋势，能够找出解决复杂问题的新方向[3]。 　　（2）工业互联网是智能化制造和互联网的交合点，将融合大数据作为前提，全面提升产品的智能属性，并且能够将行业的应用进行有效拓展。实现智能化的产品，必须要在生产过程中充分利用机器处理和导出系统，从而确保提升产品的感知和存储能力，才能使产品实现信息化定位、信息化识别和信息化复原。现阶段，互联网汽车、工程器械、智能化生活家电等都是产品智能化的主要领域。工业互联网和大数据中心还能在企业管理平台中使用网络办公，能够利用信息服务系统例如视频远程故障诊断等对生产过程进行实施监控和操作，可以对问题和故障及时的进行预警。
　　（3）进入工业互联网时代后，收集工业产业链上游和下游以及跨领域的数据，从而将工业数据化管理变为大数据管理。工业互联网和大数据中心主要具有以下几个特点：第一，全要素。也就是要确保提供完整的产品数据，主要包括产品的尺寸、制作工艺、制造流程和售后服务等信息。第二，全过程。是指为了提升产品的整体质量，设计和使用数据的时候，必须要从产生的设计和生产整体阶段全方位考虑。第三，全方位。是指产品在生产前，需要全方位关注产品设计、制造流程和材料采购等相关信息后，在实行流程化生产。第四，全融合。指的是要以信息技术支持为基础，对企业相关业务的全面管理和融合方式给予极大关注。
　　4 工业互联网的大数据中心建设主要内容
　　4.1 提供有效依据用于工业企业管控经营
　　传统工业企业中决策时通常会以主要领导的经验为依据，建立大数据中心能够对传统以管理者的理论、思想和经验为基础进行决策的方式进行改善。利用大数据的精准的数据分析代替直觉和经验，确保从问题出发提出决策，避免因为数据问题导致决策重心绕回原有问题，企业领导的主要任务则变为主动发现并提出具有正确性的问题[4]。对于领导者和企业员工来说，能够便捷的获取决策所需要的信息依据，从而大大增强了整体的决策能力。并且，在全面开展大数据分析并做出重大决策后，实施前必须要合理预测决策产生的影响效果以及影响的范围，从而能够在事前对重大决策进行有效评估。
　　4.2 提升数据管理、服务和分析能力
　　工业互联网的大数据中心通常对数据进行管理和服务主要包括对企业运行中的各类数据进行接收、处理和存储[4]。能够实现接收多渠道和多种类型的数据，并能实时及批量接收数据。数据处理主要指标签化处理传感器数据，将资产数据和企业资源计划数据结合起来。数据存储是指根据实际需要选择合理的存储方式，例如传感器的实时数据由时间序列存储，图片数据由类文件对象存储，其他数据由关系型数据库存储。数据分析服务也就是指全面分析实时数据，从而对企业的设备状态、预防故障和优化生产等方面发挥积极的作用。并且能够实现迭代提升，有能力整合和分析历史数据，主要为生产异常检测数据、事项处理、运行环境分析、界面分析、工作日志分析等多个项目，从而能够实现预测模型工业化发展，能够提升生产和经营效率。和数据本身的特点相比，从技术层面上来看，数据分析服务能够更好的满足企业和客户的实际需求，能够将专业化的数字信息转化为容易理解的商业需求。
　　4.3 全面提升设备效能，优化资产管理
　　对于工业生产，离不开机械设备和耗用能源，机械设备的正常运行直接决定了企业的生产效率。建立大数据中心并且进行有效分析，就能对设备的运行状态进行动态监控，从而能够及时发现问题并进行调整和维护，从而确保设备能够高效使用，从而降低生产能耗和成本，能够实现优化管理资产以及最大限度的合理使用资源[5]。开展库存优化管理，还能降低短期运营成本，并且能够提升设备的生命周期，并能确保及时的供应关键资产的部件，全面提升生产效率。
　　4.4 预防意外失效，全面提升运营效率
　　利用大数据中心实现获取、存储和分析生产数据。根据关键设备运行数据能够实时分析其运行状态，一旦设备失效可以立即进行预警，便于工程技术人员进行停机并检修，从而能够有效降低平均失效间隔，避免失效不断扩大。大数据中心具有极强的计算和分析能力，能够汇总设备运行或是管道内检测所反馈的数据，从而能够对其进行科学分析，能够及时的发现安全隐患或是可能引发严重事故的问题，从而能够及时的采取有效措施进行处理和就诊，能够节省大量的人工检测时间，直接能够准确的预测出容易发生问题的环节，从而能够提前做好应对措施，准备好修复所用物品，或是进行提前的维护和保养，尽量降低设备失效或是关键设备突然损坏的几率，避免引发严重的生产事故。
　　4.5 将机器和智慧相结合，提升机器的智能化能力
　　借助先进的大数据技术以及智能机器技术，能够利用新的方法将机器、设备、网络和工作人员有机结合起来。利用物理分析法、预测法、机械自动、材料科学和相关学科的专业知识构建機器和智能化系统融合运行的新模式[6]。实现持续的提升数据整合、深入学习不断提升自身的洞察能力，利用新型信息化技术做到智能化生产。收集生产数据后，能够通过大数据科学得判断这些数据应用于何处，如何才能提高数据的有效利用率，从而将预测和大数据产生密切联系，使机器和智慧相结合，提升机器的智能化能力，持续提高生产效率。
　　5 结束语
　　我国已经进入信息化时代，大数据将广泛应用于各个行业中，工业企业的商业模式和管理举措等势必会在大数据背景下进行颠覆性的改革。目前很多工业企业都在积极的建设互联网大数据中心。对于企业来说想要更好发展就需要深入挖掘数据的实际价值，因此企业需要合理、有效的利用大数据技术对数据进行分析，依靠数据作为决策依据，从而促进工业企业更为长足的发展。
　　参考文献：
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　　[2]易芳，梁莉萍.圣瑞思：大数据时代的智能工厂缔造者[J].中国纺织，2018（04）：90-91.
　　[3]郭伟.模德宝智造科技公司.模具工业互联网新时代：模云SaaS云端赋能模具智造转型[J].智慧工厂，2019（8）：23-24.
　　[4]赵伟.鞍钢工业互联网平台建设及大数据应用的探索[J].中国钢铁业，2019（7）：43-46.
　　[5]吴朋.大数据引领服务工业互联网智能装备产业[J].中国科技产业，2018（11）：17-19.
　　[6]中国电子报.深化互联网、大数据、人工智能与实体经济融合提升工业信息安全保障能力[J].网络安全和信息化，2018（12）：4-6.
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