黄东旭解析 TiDB 的核心优势
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2023-06-14
本文讲述了智慧工业大数据平台建设方案,工业互联网平台四大核心功能
观点/趋势
随着工业4.0概念的引入,工业产业进入了新一轮的全球性革命,新型工业体系最核心的特征就是互联网、大数据与工业的融合应用。工业大数据是工业4.0的核心支撑之一,将带来工业生产与管理环节的极大的升级和优化,其价值已经得到了全球的认可,但是反观我国的工业发展现状,工业数据的价值利用极其有限,如何采集、应用、管理工业大数据,快速跟进工业4.0的步伐,是传统的工业企业转型升级中必须要解决的问题。
基于大数据、物联网、云计算等核心技术能力,为全球工业及商业企业提供工业大数据咨询与实施服务,涵盖能效管理、环保监测、资产管理、安全生产、设备生命周期管理、经营管理分析等领域,充分发挥大数据能力,强化工业与大数据的深度紧密融合,为工业升级转型注入新的活力。
工业大数据解决方案是“云、移、物、大、智”深度融合的体现,使得产品与生产设备之间、不同的生产设备之间以及数字世界和物理世界之间能够互联,可以打破传统工业生产中企业、地域、操作习惯、生产经验等多重限制。
因此,需要建设智慧工业大数据平台,在此平台上快速高效地完成工业操作制度的决策、工业大数据的云端数学建模计算、工业信息和标准的快速获取、工业问题的互动咨询。
工业大数据平台痛点
随着大数据分析能力的不断提高,人工智能的重要性被逐步提升。当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法,创建出能够理解、学习、预测、适应,甚至可以自主操作的系统,也将面临诸多现实问题。
目前,工业大数据平台面临如下痛点:
1、存储成本问题:海量数据需要在多环境、多级下重复存储,存储开销大;
2、工业数据资源不足,数据形态问题:应用大多聚焦在经过加工后的再生数据,原始数据无法得到充分利用;
3、数据应用不足,业务响应问题:必须事先进行充分规划和较长周期加工,欠缺运营所需的灵活性和时效性;
4、数据采集量大:工业物联网应用越来越丰富,数据量越来越大,格式多样,对于数据存储、运算能力要求非常高,数据还带有大量的时间属性,数据采集要保证时空信息的准确性和可追溯性,数据采集量大;
5、工业数据孤岛普遍存在,协议标准不统一:目前在工业数据采集领域,存在多种工业协议标准,各个自动化设备生产及集成商还会自己开发各种私有的工业协议,各种协议标准不统一、互不兼容;
难以保证实时性:工业数据采集的一个很大特点是实时性,包括数据采集的实时性以及数据处理的实时性。
当前,工业互联网平台成为全球制造业竞争的新焦点,各个国家均将工业互联网平台作为战略布局的重要方向,逐步构建自主掌控的平台布局能力。工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化和智能化的需求,构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系,支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台。因此,工业互联网应具备分布式IT资源调度与管理,工业资源的泛在连接与优化配置,工业大数据管理与挖掘等四大方面的核心功能,具体说明如下。
一、分布式IT资源调度与管理
工业互联网平台应建立IT软硬件的异构资源池,提供高效的资源调度与管理服务,通过实现IT能力平台化,降低企业信息化建设成本,加速企业数字化进程,推动核心业务向云端迁移,为运营技术和IT的融合和创新应用提供基础支撑。
二、工业资源的泛在连接与优化配置
工业互联网平台应通过在边缘侧部署边缘处理解决方案,接入并广泛汇聚异步的专业技术人员技能、设备设施、业务系统等各类工业资源。另外,将数据化、模型化的工业资源进行加工、组合、优化,形成模块化的制造能力,并通过对工业资源的基础管理、动态调度、优化配置等,促进制造能力的在线交易、动态配置、共享利用。
三、工业大数据管理与挖掘
工业互联网平台应提供具有海量、多源、异构等特点的工业大数据的转换、清晰、分级储存、分析挖掘、可视化处理等功能,支撑海量数据的汇聚利用与核心价值的挖掘。
四、微服务供给、管理与迭代优化
工业互联网平台应支持各类微服务组件提供商,围绕“人机料法环”等方面,快速构建人员技能、设备、生产资源、工业环境等一系列高度解耦、可复用的工业微服务及微组件等,并根据相应的使用情况,对其进行持续的迭代优化。同时,支持平台建设运营主体对各类微服务及微组件进行认证、注销等基础管理,以及微服务和组件的编排、调用等。
上文就是小编为大家整理的智慧工业大数据平台建设方案,工业互联网平台四大核心功能
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