工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能HFUT12按照制造業(yè)務(wù)流程劃分按照采集類型劃分第二章

工業(yè)大數(shù)據(jù)

鍵值對(duì)數(shù)據(jù)文檔數(shù)據(jù)企業(yè)信息化數(shù)據(jù)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)外部跨界數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)工藝數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)來(lái)源劃分2.2.工業(yè)大數(shù)據(jù)分類及其特征生產(chǎn)執(zhí)行數(shù)據(jù)信息化數(shù)據(jù)產(chǎn)品質(zhì)量記錄數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)維護(hù)和服務(wù)數(shù)據(jù)接口數(shù)據(jù)現(xiàn)場(chǎng)多媒體數(shù)據(jù)工業(yè)大數(shù)據(jù)特征真實(shí)性多模態(tài)強(qiáng)關(guān)聯(lián)時(shí)序性高通量3按照制造業(yè)務(wù)流程劃分工業(yè)大數(shù)據(jù)猶如一條無(wú)形的數(shù)據(jù)鏈，貫穿于產(chǎn)品生命周期的各個(gè)階段，從市場(chǎng)需求洞察、產(chǎn)品構(gòu)思設(shè)計(jì)，到原料采購(gòu)、生產(chǎn)執(zhí)行、質(zhì)量監(jiān)控，直至產(chǎn)品銷售、售后服務(wù)乃至廢棄處置或再利用，每一環(huán)節(jié)都源源不斷地產(chǎn)生并積累著豐富的數(shù)據(jù)。4設(shè)計(jì)工藝數(shù)據(jù)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段，設(shè)計(jì)工藝信息構(gòu)成了設(shè)計(jì)圖紙、計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)（CAD）模型以及工藝流程藍(lán)圖的基礎(chǔ)，幫助企業(yè)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)上精益求精此外，設(shè)計(jì)工藝信息與數(shù)字化制造技術(shù)（如CAD和CAM系統(tǒng)）的結(jié)合，使產(chǎn)品從設(shè)計(jì)到生產(chǎn)的全過(guò)程實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化模擬和精準(zhǔn)操控，這有力地推動(dòng)了生產(chǎn)效率和品質(zhì)的升級(jí)。5生產(chǎn)執(zhí)行數(shù)據(jù)原料使用情況設(shè)備狀態(tài)工序執(zhí)行詳情生產(chǎn)進(jìn)度以及員工操作日志實(shí)時(shí)關(guān)注這類數(shù)據(jù)有助于快速應(yīng)對(duì)生產(chǎn)中出現(xiàn)的問(wèn)題和異常情況6產(chǎn)品質(zhì)量記錄數(shù)據(jù)產(chǎn)品尺寸、外觀特性和物理性能等各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的實(shí)測(cè)結(jié)果以及質(zhì)量檢測(cè)記錄。這類信息為企業(yè)評(píng)估產(chǎn)品質(zhì)量水平提供了有力依據(jù)，并支撐起了質(zhì)量控制和改進(jìn)活動(dòng)。7涵蓋供應(yīng)商管理、原材料采購(gòu)、零部件供應(yīng)、物流配送和倉(cāng)儲(chǔ)管理等多個(gè)環(huán)節(jié)，包含供應(yīng)商資質(zhì)、交貨時(shí)間、準(zhǔn)時(shí)率、庫(kù)存水平、供應(yīng)鏈成本等多種要素。供應(yīng)鏈信息的分析與應(yīng)用在優(yōu)化供應(yīng)商選擇、強(qiáng)化物流效能及推動(dòng)數(shù)字化管理方面展現(xiàn)出巨大價(jià)值。更進(jìn)一步，供應(yīng)鏈信息與數(shù)字技術(shù)的融合促進(jìn)了供應(yīng)鏈管理的可視化與自動(dòng)化進(jìn)程，借助先進(jìn)的管理軟件，可以實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈信息的實(shí)時(shí)監(jiān)控與智能分析。供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)8維護(hù)和服務(wù)數(shù)據(jù)涵蓋設(shè)備維護(hù)保養(yǎng)、故障報(bào)告、維修歷史記錄以及客戶服務(wù)檔案等內(nèi)容這些信息對(duì)于設(shè)備維護(hù)計(jì)劃制定、故障預(yù)防、售后服務(wù)以及客戶關(guān)系管理等方面都極為重要。9按照采集類型劃分——鍵值對(duì)數(shù)據(jù)在鍵值存儲(chǔ)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)以鍵值對(duì)的形式集合在一起，每個(gè)鍵在集合內(nèi)具有唯一性，用戶可以通過(guò)鍵來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的查找或更新。10文檔數(shù)據(jù)文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)家族的一員，尤其擅長(zhǎng)存儲(chǔ)和管理半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如MongoDB、CouchDB、Terrastore等，它們?cè)试S不同結(jié)構(gòu)的文檔存儲(chǔ)在同一數(shù)據(jù)庫(kù)或集合中，并且無(wú)需預(yù)先定義嚴(yán)格的模式。11信息化數(shù)據(jù)體現(xiàn)在研發(fā)、生產(chǎn)、營(yíng)銷、管理等各環(huán)節(jié)，借助信息化技術(shù)對(duì)相關(guān)信息進(jìn)行處理，提升產(chǎn)品設(shè)計(jì)創(chuàng)新能力，提高生產(chǎn)質(zhì)量，強(qiáng)化營(yíng)銷效果，以適應(yīng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和取得更好的經(jīng)濟(jì)效益。企業(yè)信息化過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)來(lái)自諸多子系統(tǒng)，如辦公自動(dòng)化系統(tǒng)（OAS）、企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng)（ERPS）、制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）、客戶關(guān)系管理系統(tǒng)（CRMS）、倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)（WMS）、產(chǎn)品生命周期管理系統(tǒng)（PLMS）。12接口數(shù)據(jù)在邁向智能制造的過(guò)程中，不同信息系統(tǒng)間的協(xié)同需求越來(lái)越強(qiáng)烈，為此，遠(yuǎn)程過(guò)程調(diào)用（RPC）技術(shù)得到廣泛應(yīng)用，隨之產(chǎn)生了XML-RPC、JSON-RPC、SOAP等數(shù)據(jù)交換協(xié)議。13TXT格式TXT格式，全稱為“Text”或“PlainText”，是一種極為基礎(chǔ)且廣泛應(yīng)用的文本文件標(biāo)準(zhǔn)。其核心特征在于其純粹性與簡(jiǎn)潔性，僅包含無(wú)格式的文字信息，摒棄了諸如圖像、表格、字體樣式、顏色等非文本元素，確保內(nèi)容以最原始、最直接的方式呈現(xiàn)。14JSON格式數(shù)據(jù)JSON（JavaScriptObjectNotation）是一種輕量級(jí)的數(shù)據(jù)交換格式，源于JavaScript編程語(yǔ)言。JSON以文本形式表示數(shù)據(jù)，具有簡(jiǎn)潔的層級(jí)結(jié)構(gòu)和較高的讀寫性能，且易于機(jī)器解析和生成。與XML相比，JSON文件體積更小，解析速度更快。值得注意的是，XML和JSON均為開放數(shù)據(jù)交換格式，兩者之間可以互相轉(zhuǎn)換，以滿足不同場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)互操作需求。15XML格式數(shù)據(jù)XML（可擴(kuò)展標(biāo)記語(yǔ)言）作為一種開放的標(biāo)準(zhǔn)化文本格式，促進(jìn)了不同平臺(tái)與系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)互換，確保了信息交流的一致性與普遍適用性。它允許自定義標(biāo)簽以適應(yīng)工業(yè)領(lǐng)域的各種專業(yè)術(shù)語(yǔ)和描述，并支持?jǐn)?shù)據(jù)的部分更新，僅需發(fā)送變動(dòng)部分而非整個(gè)數(shù)據(jù)包。16為了保證工業(yè)生產(chǎn)的安全，方便事故的回溯，在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)一般會(huì)安裝很多圖像設(shè)備、音頻采集器、視頻監(jiān)控設(shè)備等，這些設(shè)備會(huì)產(chǎn)生大量的圖像數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)統(tǒng)稱為現(xiàn)場(chǎng)多媒體數(shù)據(jù)?，F(xiàn)場(chǎng)多媒體數(shù)據(jù)——多媒體數(shù)據(jù)的概念17圖像數(shù)據(jù)源自工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的各類拍攝設(shè)備本質(zhì)上是由不同點(diǎn)上的光照強(qiáng)度和色彩信息構(gòu)成，轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)時(shí)，圖像被分割成像素單元像素值決定了圖像的類型：二值圖像僅含黑白信息，灰度圖像展示從黑到白的多個(gè)灰階，而彩色圖像則通過(guò)RGB三原色組合表達(dá)豐富的色彩。18視頻數(shù)據(jù)主要由廣泛的監(jiān)控設(shè)備捕獲實(shí)質(zhì)上體現(xiàn)為連續(xù)圖像序列，其基礎(chǔ)構(gòu)建塊是幀，進(jìn)而構(gòu)成鏡頭、場(chǎng)景乃至包含完整敘事的故事單元。在工業(yè)電視監(jiān)控系統(tǒng)中，視頻不僅是生產(chǎn)活動(dòng)與環(huán)境的實(shí)時(shí)觀測(cè)媒介，還涉及到復(fù)雜的時(shí)空數(shù)據(jù)管理。19音頻數(shù)據(jù)數(shù)字化聲音信息的載體通過(guò)采樣和模數(shù)轉(zhuǎn)換將模擬音頻信號(hào)處理為可在計(jì)算機(jī)中存儲(chǔ)和處理的形式。此過(guò)程關(guān)鍵在于采樣頻率和采樣位數(shù)：前者決定每秒采樣次數(shù)，影響聲音還原的真實(shí)度與數(shù)據(jù)量；后者確定每次采樣的精度，關(guān)乎聲音細(xì)節(jié)的豐富程度。20按照數(shù)據(jù)來(lái)源劃分——企業(yè)信息化數(shù)據(jù)企業(yè)信息化的核心在于全面數(shù)字化企業(yè)的日常運(yùn)營(yíng)全流程包括產(chǎn)品制造、物料流通過(guò)程、現(xiàn)金流管理、業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)、客戶互動(dòng)、售后服務(wù)等多個(gè)環(huán)節(jié)通過(guò)信息技術(shù)將這些流程集成在網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行綜合處理，使企業(yè)能夠迅速獲取并掌握所有業(yè)務(wù)信息，從而實(shí)現(xiàn)科學(xué)合理的業(yè)務(wù)決策，提升在全球市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)中的優(yōu)勢(shì)。21工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)源自多樣化設(shè)備如數(shù)控機(jī)床、RFID、傳感器等，促進(jìn)人—機(jī)及機(jī)—機(jī)交互，實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與智能決策。隨著技術(shù)成熟與設(shè)備創(chuàng)新，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)量劇增，進(jìn)一步鞏固其在工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的重要地位。22外部跨界數(shù)據(jù)源自廣泛領(lǐng)域的信息如氣候變化、市場(chǎng)趨勢(shì)及政策變動(dòng)，雖非企業(yè)直產(chǎn)，卻可通過(guò)網(wǎng)絡(luò)渠道輕松獲得。企業(yè)巧妙融合此類外部數(shù)據(jù)與內(nèi)部運(yùn)營(yíng)情報(bào)，深入剖析，提煉精華，賦能核心競(jìng)爭(zhēng)力。23工業(yè)大數(shù)據(jù)具體分類如圖所示24工業(yè)大數(shù)據(jù)特征——時(shí)序性在工業(yè)領(lǐng)域中所涉及的數(shù)據(jù)具有時(shí)間順序和時(shí)間相關(guān)性的特征。這意味著數(shù)據(jù)不僅包含關(guān)于特定事件或?qū)ο蟮男畔?，還包含了這些信息隨時(shí)間的變化趨勢(shì)。時(shí)序性數(shù)據(jù)通常以時(shí)間序列的形式存在，其中每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)都與特定的時(shí)間戳相關(guān)聯(lián)。25真實(shí)性精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)如同構(gòu)筑智慧決策的基石，其真實(shí)性與質(zhì)量直接影響著基于數(shù)據(jù)的決策準(zhǔn)確性。工業(yè)環(huán)境中，通過(guò)高速實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)捕獲技術(shù)、跨多個(gè)源頭的數(shù)據(jù)整合以提升準(zhǔn)確性，或是采用數(shù)據(jù)清洗手段，確保數(shù)據(jù)的真實(shí)有效，避免因數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題導(dǎo)致錯(cuò)誤甚至誤導(dǎo)性決策。26多模態(tài)體現(xiàn)在工業(yè)大數(shù)據(jù)來(lái)源多樣且形態(tài)各異。同一對(duì)象經(jīng)由不同方式或角度記錄，形成多樣的數(shù)據(jù)模態(tài)，它們各自承載著獨(dú)特且互補(bǔ)的信息。多模態(tài)數(shù)據(jù)的整合有助于企業(yè)更全面地理解和解析復(fù)雜的現(xiàn)象，尤其是在單一模態(tài)數(shù)據(jù)缺失的情況下。27強(qiáng)關(guān)聯(lián)強(qiáng)調(diào)了對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)在聯(lián)系的深刻理解和精確把握。不同于常規(guī)大數(shù)據(jù)分析中主要關(guān)注統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的關(guān)聯(lián)性，工業(yè)大數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)和決策的精確度有著極為嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)。在工業(yè)環(huán)境中，即便是一次分析誤差也可能引發(fā)嚴(yán)重后果，因此，工業(yè)大