浅谈基于工业互联网背景的大数据平台建设
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【摘 要】随着我国的社会、经济的不断发展和进步，工业企业面临的挑战也在不断增多，如果单纯依靠传统的管理办法，工业企业的整体产业链就无法得到更好更快的发展。在互联网的影响下，工业大数据平台已经逐渐形成，工业企业的智能化和协同发展得到了提高。继第三次工业革命以后，工业互联网、大数据、云计算成为现代发展的新宠儿。基于此，论文对基于工业互联网背景的大数据平台建设展开了研究。
【Abstract】With the continuous development and progress of China's society and economy， industrial enterprises are facing more and more challenges. If only relying on traditional management methods， the overall industrial chain of industrial enterprises can no longer get better and faster development. Under the influence of the internet， industrial big data platform has gradually formed， and the intelligent and collaborative development of industrial enterprises has been improved. After the third industrial revolution， industrial internet， big data and cloud computing have become the new favorite of modern development. Based on this， this paper studies the construction of big data platform based on the background of industrial internet.
【關键词】工业互联网;大数据;平台建设
【Keywords】industrial internet; big data; platform construction
【中图分类号】TP393.09 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2020）06-0111-02
1引言
伴随着第三次工业革命的结束和互联网的高速发展，物联网、人工智能、大数据、云计算，互联网+、5G、区块链等新技术应运而生，工业互联网、大数据和云计算等成为工业发展的新浪潮，推动了第四次工业革命的到来。第四次工业革命也就是利用信息化技术促进产业变革的时代，进入了智能化时代。
2 大数据平台的总体设计
大数据的建设是采用分层结构建设的，将生产过程中的数据和经营管理数据进行汇总处理，利用云计算技术进行大数据分析，通过服务连接，提供管理对策，实现了智能系统、产业优化、失效预防的效果。
大数据平台的4V特征（规模性、高速性、多样性、价值性）和传统的数据采集和储存处理不同，大数据具有多维的特征，操作内容比较复杂烦琐，可通过分布处理系统的方式来解决海量的数据分析及处理。
3 大数据平台设计的内容
通过云计算技术将大量数据进行高度的集中和融合分析，通过分析数据满足控制和管理的作用，通过对大量数据的处理来提高管理的效果，从而呈现科学依据，将产品优化和失效预防等作用体现出来，帮助企业实现节能增效，提升效益。
4 工业互联网和大数据之间的关系
通过利用工业互联网渠道发出的信息汇总，在大数据的平台上根据相应的指标、规则进行过滤、处理，通过利用大数据各类技术寻找到更多有利的信息。
大数据是对信息的二次处理，通过对互联网指定信息的归纳总结，产生一些规律信息，最终获得对工业企业有用的相关信息，帮助企业做出决策[1]。
5 工业互联网与大数据的特征
①全要素。全要素是产品数据的完整性，具有全部的工艺、尺寸、制造和售后使用的基本信息。②全过程。数据的设计和使用要跨越不同的设计和制造阶段。③全方位。关注制造、设计、采购和使用的全部信息。④全融合。所有的互联网的意识和企业所有业务相互融合，相互关联。
6 工业互联网与大数据在企业中的应用
①构建智能网络系统。工业企业搭建了宽带化、广泛化的网络系统，满足智能制造对网络的高效、低延迟、多开发、内容大、消耗低的需要。②助力生产过程的智能化。根据网络的生产控制功能，工业企业控制生产能消耗，通过互联网对能量消耗进行精细计算、监测和处理，通过随时观察调控进行动态管理。③提升产品智能化。 智能化是将传感器、处理器、通信模块、传输系统进行融合，将智能化传送到产品当中，产品具有动态存储和通信功能，产品拥有这些功能就可以定位和识别。这种智能化的应用在汽车、家电和工程机械方面应用较为广泛。④拓展行业应用。工业互联网与大数据通过网络和企业平台相连接，工业企业平台可以利用无线网络、视频远程操控和故障诊断管理信息系统，通过大数据分析和处理等技术，可实现远程监控企业设备的运转情况，根据事故预警进行有针对性的维修和处理工作，实现了服务型制造的过程[2]。⑤探索产业链协同化。产业链协同的核心是数据在不同的企业当中的流转，产业链协同包括了设计协同、供应链协同、制造协同和服务协同等。工业企业采集的设备以及产品的数据、用户使用的信息，建立远程监控和诊断系统，用自身对微信、短信、视频、微博、网页等服务提供了相应的能力，为企业实现了远程的二十四小时服务。 7 工业互联网与大数据的关键技术
① 超级计算终端、大数据的采集技术。超级计算终端就是一些新的智能设备，如汽车或者家电等设备，这些产品的核心就是一个强大的芯片，除了芯片技术以外，这个行业里正在进行着激烈的竞争，在这其中有一些产业正在进行联盟。想要突出分布式的高速可靠数据的采集、高速数据全映像等收集信息技术，以及高速数据解析转换与装载等大数据的整合信息，就需要攻克对大数据的智能识别适配感知传输接入等的技术支撑，提供大数据服务平台所需要的虚拟服务器，结构化、半结构化以及非结构化数据的数据库与互联网资源相互支撑的环境，此外还要重点攻克分布式虚拟储存技术。②知识工作自动化、软件定义机器、大数据预处理技术。知识工作自动化就是信息处理的自动化，信息处理自动化的范围是非常广泛的，包含了常规的互联网信息的相互交错、模式识别、人工智能和机器人学习等。软件定义的机器就是设备智能化，包括了计算机器或智能设备轻松连接互联网，将APP和分析结果输入机器当中，实现了智能化和自我意识，不需要使用硬件改变和升级机器设备，为使用的用户提供智能服务。大数据预处理步骤包括数据预处理、数據清洗、数据集成、数据归约、数据变换、数据离散化和大数据预处理。③跨企业标准制定、工业互联网的系统安全、大数据的信息存储以及数据信息的管理技术。跨企业的标准制定是关于互联网方面的标准制定，也是企业甚至是国家间竞争的一个焦点。掌握了标准的话语权，就掌握了战略部署非常关键的一步。在工业互联网兴起之后，安全问题是需要重视和解决的，如果这个问题不解决，影响会非常大，涉及许多设备、基础设施，如智能家居、智能汽车等，这些都会存在着安全隐患。大数据的储存和管理技术就是把采集到的信息储存起来，建立相关的数据库，并进行管理和调整，把重要的、复杂的信息进行整合和处理，解决大数据库的可处理、可存储、可靠性的问题[3]。④分布式生产和3D打印、大数据挖掘和分析技术。分布式生产和3D打印技术就是将线上设计和线下生产相结合，3D将每个人的创意和想法变为现实，第二个就是产业生产的轻量化，因为3D打印出来的互联网可以使创业的门槛降低，将效应显现出来，细化了业务的分布和生存空间，3D打印第三个趋势就是生产分包形式的多样化。大数据挖掘和分析技术是将已有的数据进行挖掘和机器学习技术。突破了对对象的数据连接相似性连接等数据的融合，突破了用户的兴趣分析、情感语言分析以及行为分析，对这些领域方面面的数据进行深度挖掘。⑤机器和人类意识融合、虚拟网络、大数据的展现和应用实践的技术。 在工业互联网时代，机器技术给我们提供了巨大的想象空间，人类不光可以和机器产生互动，也可以用人类的思想去操控机器。相反，机器也可以读懂人们的想法和意识，从而人类和机器可以产生互动和融合。虚拟世界就是将普通显示器上的2D与3D模型相互融合，利用直观的全息影像表现出来。与物理世界之间的高度互动相关联，这个虚拟世界可以帮我们去预测，去维护现在的物理世界，也可以高于我们的现实对信息的预测和准确做出了更高的判断。利用大数据分析技术，将机器的智能技术相结合，应用一种新的方法，将机器和设备相互连接，运用物理分析的方法进行预测算法，自动将材料和数据进行分析和归类。持续的大数据积累，深度的学习和观察，实现了机器与信息化相结合，通过大数据进行分析判断，有效融合机器和人类技术，实现共同发展，提高工业企业的产品生产效率和质量水平。网络信息化的大数据时代正在快速发展，其价值在不断增大，将推动一场商业模式和管理策略的变革。对于各个工业企业来说，大数据技术的应用和落地将是一场非常大的竞争，工业企业需要更加充分深刻地认识、研究并使用大数据技术，挖掘和利用工业大数据的使用价值，通过构建或积极参与工业大数据平台的建设，使其真正落地并发挥实效，同时进行不断迭代、调整和完善，进而促进工业企业的快速发展，增强企业自身的行业竞争力。
【参考文献】
【1】"新基建"提速为推动工业互联网大数据发展带来重大机遇[J].机械研究与应用，2020，33（1）：1.
【2】陈懿.工业互联网与大数据[J].软件和集成电路，2019（8）：86-87.
【3】王佳，邵枝华，徐砚.工业互联网技术体系研究与应用分析[J].通信技术，2020，53（3）：625-633.
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