工信部力推高質量數據鏈 祛除工業大數據“頑疾”

當前，中國工業大數據在采集過程中存在不少問題，比如，因企業信息化基礎差、設備接口不開放等造成數據難以采集；企業數據底賬不清，湖南數據采集平臺，不知道自己有哪些數據，湖南數據采集平臺，大部分工業數據處于“睡眠”狀態；數據孤島、數據失真等現象普遍。

在中國社科院工業經濟研究所研究員賀俊看來，出現上述問題的主要原因在于，當前工業大數據的積累程度嚴重不足，同時，很多企業尤其是中小微企業仍心存疑慮，將工業大數據視為企業機密，數據開放積極性不強，“不想用、不敢用”傾向嚴重。“這就需要發揮職能，統籌建設國家工業大數據平臺，積極引導企業意識到采集工業大數據的好處。”賀俊說。

比如，在******暴發初期，針對重點物資保障需求不明、底數不清、對接不暢等困難，工信部依托“制造強國產業基礎大數據平臺”快速建成“國家重點醫療物資保障平臺”，運用信息化手段保障重點醫療物資的科學調度、統籌平衡和高效供應，湖南數據采集平臺，為打贏**防控阻擊戰提供有力支撐。

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工業數據采集類型

1、海量的Key-Value數據

在傳感器技術飛速發展的，包括光電、熱敏、氣敏、力敏、磁敏、聲敏、濕敏等不同類別的工業傳感器在現場得到了大量應用，而且很多時候機器設備的數據大概要到ms的精度才能分析海量的工業數據，因此，這部分數據的特點是每條數據內容很少，但是頻率極高。

2、文檔數據

包括工程圖紙、仿真數據、設計的CAD圖紙等，還有大量的傳統工程文檔。

3、信息化數據

由工業信息系統產生的數據，一般是通過數據庫形式存儲的，這部分數據是采集的。

4、接口數據

由已經建成的工業自動化或信息系統提供的接口類型的數據，包括txt格式、JSON格式、XML格式等。

5、視頻數據

工業現場會有大量的視頻監控設備，這些設備會產生大量的視頻數據。

6、圖像數據

包括工業現場各類圖像設備拍攝的圖片（例如，巡檢人員用手持設備拍攝的設備、環境信息圖片）。

7、音頻數據

包括語音及聲音信息（例如，操作人員的通話、設備運轉的音量等）。

8、其他數據

例如遙感遙測信息、三維高程信息等等。 廣東工業大數據采集工業互聯網數據采集平臺，武漢安弘智能。

工業大數據應用之加速產品創新

     夠幫助客戶參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中，為產品創新作出貢獻。福特公司是這方面的表率，他們將大數據技術應用到了福特福克斯電動車的產品創新和優化中，這款車成為了一款名副其實的“大數據電動車”。代福特福克斯電動車在駕駛和停車時產生大量數據。在行駛中，司機持續地更新車輛的加速度、剎車、電池充電和位置信息。這對于司機很有用，但數據也傳回福特工程師那里，以了解客戶的駕駛習慣，包括如何、何時以及何處充電。即使車輛處于靜止狀態，它也會持續將車輛胎壓和電池系統的數據傳送給近的智能電話。這種以客戶為中心的大數據應用場景具有多方面的好處，因為大數據實現了寶貴的新型產品創新和協作方式。司機獲得有用的信息，而位于底特律的工程師匯總關于駕駛行為的信息，以了解客戶，制訂產品改進計劃，并實施新產品創新。而且，電力公司和其他第三方供應商也可以分析數百萬英里的駕駛數據，以決定在何處建立新的充電站，以及如何防止脆弱的電網超負荷運轉。

數據采集的方法

傳統的數據采集方法包括人工錄入、調查問卷、電話隨訪等方式，大數據時代到來后，一個突出的變化是數據采集的方法有了質的飛躍，下面所介紹的數據采集方式的突破直接改變著大數據應用的場景。

1、傳感器

傳感器是一種檢測裝置，能感受到被測量的信息，并能將檢測感受到的信息，按一定規律變換成為電信號或其他所需形式的信息輸出，以滿足信息的傳輸、處理、存儲、顯示、記錄和控制等要求。在生產車間中一般存在許多的傳感節點，24小時監控著整個生產過程，當發現異常時可迅速反饋至上位機，可以算得上是數據采集的感官接受系統，屬于數據采集的底層環節。

2、RFID技術

RFID（Radio Frequency Identification，射頻識別）技術是一種非接觸式的自動識別技術，通過射頻信號自動識別目標對象并獲取相關的數據信息。利用射頻方式進行非接觸雙向通信，達到識別目的并交換數據。RFID技術可識別高速運動物體并可同時識別多個標簽，操作快捷方便。

在工作時，RFID讀寫器通過天線發送出一定頻率的脈沖信號，當RFID標簽進入磁場時，憑借感應電流所獲得的能量發送出存儲在芯片中的產品信息（Passive Tag，無源標簽或被動標簽）。

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《推進工業大數據發展的實施意見》四是提升數據治理能力。

     當前江西省大多數工業企業數據管理意識薄弱，工業數據沒有得到妥善管理，導致數據質量較低，無法保障數據可用可管、真實可靠。為此，《實施意見》設置了2項重要任務，通過開展數據管理能力評估貫標和探索工業數據分類分級管理，強化數據管理能力，主要是：探索開展DCMM評估試點示范，鼓勵各地開展DCMM貫標、人員培訓、效果評估等工作；引導更多企業建立工業數據分類分級管理體系，實現數據科學管理。 工業大數據采集系統，武漢安弘智能裝備有限公司。廣東工業大數據采集

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“工業大數據的采集匯聚過程中面臨的痛點較多。” 據工信部信息技術發展司相關負責人介紹，比如，因企業信息化基礎差、設備接口不開放等造成數據采集不上來；企業數據底賬不清，不知道自己有哪些數據、分布在哪里，大部分工業數據處于“睡眠”狀態；因設備不互聯，通信協議不兼容等造成不同數據不匹配、不互認，數據孤島現象普遍；數據失真、失準及一致性差等因素導致數據匯聚質量不高，等等。

針對這些問題，《指導意見》部署了3項重點任務來推動采集、高效互通和高質量匯聚，包括加快工業企業信息化“補課”、推動工業設備數據接口開放、推動工業通信協議兼容化、組織開展工業數據資源調查“摸家底”、加快多源異構數據的融合和匯聚等具體手段，目的是為了形成完整貫通的高質量數據鏈，為更好地支撐企業在整體層面、在產業鏈維度推動全局性數字化轉型奠定基礎。 湖南數據采集平臺

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