01工業大數據介紹工業互聯網微證書-大數據能力

工業互聯網與大數據是現代工業轉型中的雙引擎，前者通過廣泛連接工業設備和系統，源源不斷地生成海量數據，后者則利用先進的分析技術和算法挖掘這些數據的價值，為優化生產流程、提升產品質量、預測維護需求和創新商業模式提供決策支持，共同推動了制造業向更加智能化、高效化和可持續化的方向發展。內容導入1.1工業數據的來源和特點1.2工業大數據的作用1.3工業大數據和傳統大數據區別掌握工業數據的來源和特點了解工業大數據和傳統大數據區別。課程目標1.1工業數據的來源和特點

工業大數據是指工業領域中，圍繞典型智能制造模式，從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發、設計、工藝、制造、采購、供應、庫存、發貨和交付、售后服務、運維、報廢或回收再制造等整個產品全生命周期各個環節所產生的各類數據及相關技術和應用的總稱。(1)工業大數據的定義1.1工業數據的來源和特點(2)工業大數據中數據的來源1.1工業數據的來源和特點①工業信息化數據工業信息化數據

工業信息化的數據自于傳統企業信息化范圍，存儲在企業信息系統內部，包括傳統工業設計和制造類軟件、企業資源計劃(ERP)、產品生命周期管理(PLM)、供應鏈管理(SCM)、客戶關系管理(CRM)和環境管理系統(EMS)等1.1工業數據的來源和特點②機器設備數據

機器設備數據主要指工業生產設備和目標產品在物聯網運行模式下，實時產生收集的涵蓋操作和運行情況、工況狀態、環境參數等體現設備和產品運行狀態的數據。此類數據是工業大數據新的、增長最快的來源。機器設備數據1.1工業數據的來源和特點③產業鏈跨界數據

產業鏈跨界數據指與工業企業生產活動和產品相關的企業外部互聯網來源數據，例如，評價企業環境績效的環境法規、預測產品市場的宏觀社會經濟數據等。產業鏈跨界數據1.1工業數據的來源和特點（2）工業數據的來源工業大數據根據產品全生命周期管理可以分為五個維度的來源，分別為研發數據、生產數據、運維數據、管理數據、外部數據，這五個維度的數據構成了以產品為核心的工業數據流閉環。1.1工業數據的來源和特點(3)工業大數據的特點工業大數據除具有一般大數據的特征4V（數據量大，處理速度快，類型多樣，數據價值密度低）外，還具有時序性、強關聯性、準確性、閉環性等特征。1.2工業大數據的作用創新商業模式降低運維成本優化生產流程通過實時監測和分析生產數據，發現瓶頸和問題，提高生產效率和產品質量。基于工業大數據開發新的產品和服務，拓展企業營收來源。利用大數據預測設備故障，實現預防性維護，減少意外停機和維護成本。1.3工業大數據和傳統大數據區別

工業大數據與傳統大數據在多個方面存在顯著區別，這些差異主要體現在數據源、數據類型、處理技術、應用領域以及對企業的價值創造方式上。1.3工業大數據和傳統大數據區別數據源傳統大數據來自更廣泛的來源，包括社交媒體、網絡活動、交易記錄、客戶互動等，數據更加多樣且可能更多地關注消費者行為和市場趨勢。工業大數據來源于工業設備、傳感器、控制系統、生產流水線等，反映的是工業生產和運營過程中的實時狀態和性能數據。1.3工業大數據和傳統大數據區別數據類型傳統大數據

數據類型：包含文本、圖像、音頻等多種非結構化數據，以及結構化數據，如交易記錄或用戶注冊信息。技術側重于離線分析、歷史趨勢分析和市場預測，雖然也有實時處理需求，但并不像工業大數據那樣對延遲有嚴格要求。工業大數據

數據類型：包含大量實時的、連續的、高精度的數值數據，如溫度、壓力、振動等傳感器數據。技術需要實時性更強的技術，以支持實時監控、預測性維護和優化控制等功能處理技術1.3工業大數據和傳統大數據區別應用領域傳統大數據

應用：包括市場營銷、金融、健康醫療、零售、媒體和娛樂等多個領域，側重于提升用戶體驗、個性化推薦和商業決策。在安全上比較關注個人隱私保護。工業大數據

應用：應用于制造業、能源、交通、物流等行業，聚焦于提高生產效率、產品質量和設備可靠性。安全注重數據的完整性和安全性，防止數據被篡改影響生