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

    工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)無塔供水設備智能化，是長沙無塔供水設備企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不同形態(tài)，但對兩者關系的認識，關系到工業(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)和新一代信息技術與工業(yè)系統(tǒng)全方位深度融合形成的產(chǎn)業(yè)和應用生態(tài)，是工業(yè)智能化發(fā)展的關鍵綜合信息基礎設施。
工業(yè)數(shù)據(jù)的特點
    “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、采集和集成應用，形成基于數(shù)據(jù)的系統(tǒng)性智能，推動無塔供水設備工業(yè)向智能化方向發(fā)展?！?/span>
    無塔供水設備生產(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)營相關業(yè)務數(shù)據(jù)、設備物聯(lián)數(shù)據(jù)和無塔供水設備制造企業(yè)外的數(shù)據(jù)等等。
    隨著云計算、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術在工業(yè)領域的運用，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)。第二是智能設備的協(xié)同運行維護與學習優(yōu)化。第三，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)提供決策，要能面向復雜大數(shù)據(jù)輔助決策。
    工業(yè)數(shù)據(jù)有三個特點，一是多源異構，來源很多，而且數(shù)據(jù)結(jié)構是異構，特別是非結(jié)構化的數(shù)據(jù)，分析起來很困難。二是數(shù)據(jù)關聯(lián)性強，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)相關領域非常復雜，包括故障檢測、預測管理、可靠性等都涉及不同的專業(yè)領域。
    在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中網(wǎng)絡是基礎，通過物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)等技術實現(xiàn)工業(yè)全系統(tǒng)的互聯(lián)互通，促進工業(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。”
工業(yè)互聯(lián)與無塔供水設備智能的關鍵技術
    “無塔供水設備工業(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上，而且這個知識不是死的，需要動態(tài)傳感。”
    那么，如何判斷智能化呢？智能化的標準就是自主決策——機器根據(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)為標準的管理體系。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。第一是數(shù)據(jù)挖掘技術，要從大量的、不完全的、有噪聲、模糊的隨機的實際數(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)深度進行提取，這有三個要點，第一洞悉工業(yè)數(shù)據(jù)特征背后的物理意義，以及特征之間關聯(lián)性的機理邏輯。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。第三是機器學習，這涉及到算法，目前國內(nèi)還在應用層面。第四是知識工程，包括知識獲取、知識表達及知識使用三個層面。第五是模式識別。第六是數(shù)字孿生。