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數(shù)據(jù)是工業(yè)互聯(lián)與長沙無塔供水設(shè)備智能化的核心

    工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)無塔供水設(shè)備智能化，是長沙無塔供水設(shè)備企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不同形態(tài)，但對兩者關(guān)系的認(rèn)識，關(guān)系到工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑與效果。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是互聯(lián)網(wǎng)和新一代信息技術(shù)與工業(yè)系統(tǒng)全方位深度融合形成的產(chǎn)業(yè)和應(yīng)用生態(tài)，是工業(yè)智能化發(fā)展的關(guān)鍵綜合信息基礎(chǔ)設(shè)施。
工業(yè)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)
    “數(shù)據(jù)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心，通過工業(yè)數(shù)據(jù)全周期的感知、采集和集成應(yīng)用，形成基于數(shù)據(jù)的系統(tǒng)性智能，推動無塔供水設(shè)備工業(yè)向智能化方向發(fā)展。”
    無塔供水設(shè)備生產(chǎn)的數(shù)據(jù)就是工業(yè)數(shù)據(jù)，來源于工業(yè)產(chǎn)品生命周期各個環(huán)節(jié)，包括生產(chǎn)經(jīng)營相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、設(shè)備物聯(lián)數(shù)據(jù)和無塔供水設(shè)備制造企業(yè)外的數(shù)據(jù)等等。
    隨著云計算、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的運(yùn)用，工業(yè)數(shù)據(jù)逐漸從簡單、離散、孤立的數(shù)據(jù)，發(fā)展為與人、云和應(yīng)用互聯(lián)的海量大數(shù)據(jù)，有更多類型更多龐大的數(shù)據(jù)需要傳輸處理，數(shù)據(jù)處理的鏈條也變得更長，無塔供水設(shè)備制造企業(yè)工業(yè)數(shù)據(jù)逐步打通，形成工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。
    工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)三大核心要素，第一就是智能化的設(shè)備，加上智能化的系統(tǒng)，收集生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)。第二是智能設(shè)備的協(xié)同運(yùn)行維護(hù)與學(xué)習(xí)優(yōu)化。第三，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)提供決策，要能面向復(fù)雜大數(shù)據(jù)輔助決策。
    工業(yè)數(shù)據(jù)有三個特點(diǎn)，一是多源異構(gòu)，來源很多，而且數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是異構(gòu)，特別是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，分析起來很困難。二是數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性強(qiáng)，是全生命周期，基本上對連續(xù)生產(chǎn)的企業(yè)，要24小時持續(xù)采集，要保證實時性、連續(xù)性、穩(wěn)定性、動態(tài)性。三是數(shù)據(jù)相關(guān)領(lǐng)域非常復(fù)雜，包括故障檢測、預(yù)測管理、可靠性等都涉及不同的專業(yè)領(lǐng)域。
    在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中網(wǎng)絡(luò)是基礎(chǔ)，通過物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)實現(xiàn)工業(yè)全系統(tǒng)的互聯(lián)互通，促進(jìn)工業(yè)數(shù)據(jù)充分流動和無縫集成?！暗侨绾螌崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的充分流動和無縫集成，要求很高?！?/span>
工業(yè)互聯(lián)與無塔供水設(shè)備智能的關(guān)鍵技術(shù)
    “無塔供水設(shè)備工業(yè)智能就是工業(yè)知識庫，沒有知識談不上智能?，F(xiàn)在很多企業(yè)搞智能化但沒談到知識，沒有知識的智能就是空架子，最多是一個自動化、數(shù)字化、信息化，談不上智能化。智能化一定是建立在知識庫的基礎(chǔ)上，而且這個知識不是死的，需要動態(tài)傳感?！?/span>
    那么，如何判斷智能化呢？智能化的標(biāo)準(zhǔn)就是自主決策——機(jī)器根據(jù)不同的工況能自主決策，這是工業(yè)智能最核心的部分。工業(yè)智能的發(fā)展經(jīng)歷五個階段，第一是工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)的管理與改善。第二以數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)的管理體系。第三數(shù)據(jù)驅(qū)動的綠色性建模。第四支持決策的知識系統(tǒng)。第五實體的景象對稱映射建模。
    數(shù)據(jù)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心，也是工業(yè)智能的核心。從工業(yè)數(shù)據(jù)到工業(yè)智能涉及到六大技術(shù)。第一是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，要從大量的、不完全的、有噪聲、模糊的隨機(jī)的實際數(shù)據(jù)中，提取隱含其內(nèi)的、人們事先不知道但又具有潛在價值的信息和知識，來揭示數(shù)據(jù)之間有意義的聯(lián)系、趨勢和模式。
    數(shù)據(jù)挖掘還要不斷對數(shù)據(jù)深度進(jìn)行提取，這有三個要點(diǎn)，第一洞悉工業(yè)數(shù)據(jù)特征背后的物理意義，以及特征之間關(guān)聯(lián)性的機(jī)理邏輯。第二覆蓋工業(yè)過程中的各類場景條件，提取能反映對象真實狀態(tài)的全面工業(yè)數(shù)據(jù)信息。第三在大數(shù)據(jù)的前提下，保證工業(yè)數(shù)據(jù)的質(zhì)量，冗余的數(shù)據(jù)要去掉。
    第二是數(shù)據(jù)匹配技術(shù)。第三是機(jī)器學(xué)習(xí)，這涉及到算法，目前國內(nèi)還在應(yīng)用層面。第四是知識工程，包括知識獲取、知識表達(dá)及知識使用三個層面。第五是模式識別。第六是數(shù)字孿生。