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工业大数据应用的四大挑战

时间:2019-06-05 08:51 来源:未知 编辑:admin

核心提示

以数据为关键要素驱动工业转型升级,不仅成为宏观层面的行业共识,也正在微观层面为企业带来实际收益。然而,工业大数据的发展,还面临数据资源不丰富、数据管理滞后、孤岛普...

以数据为关键要素驱动工业转型升级,不仅成为宏观层面的行业共识,也正在微观层面为企业带来实际收益。然而,工业大数据的发展,还面临数据资源不丰富、数据管理滞后、孤岛普遍存在以及应用深度不足等四大挑战。

大数据39

以数据为关键要素驱动工业转型升级,不仅成为宏观层面的行业共识,也正在微观层面为企业带来实际收益。然而,工业大数据的发展,还面临数据资源不丰富、数据管理滞后、孤岛普遍存在以及应用深度不足等四大挑战。为此,需要在企业层面夯实数据基础,抓住技术创新机遇,在行业层面建立数据互操作与流通的标准与规则。

一、以数据为关键要素驱动工业转型升级

2017年12月,习近平总书记在中央政治局第二次集体学习时强调,要深入实施工业互联网创新发展战略,系统推进工业互联网基础设施和数据资源管理体系建设,发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用,加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济。在2019年两会上,李克强总理在《政府工作报告》中提出,要打造工业互联网平台,拓展“智能+”,为制造业转型升级赋能。

宏观上,大力发展工业互联网,用数据智能助推工业转型升级相结合,已经成为全国上下的高度共识。

微观上,大数据技术的应用也开始为诸多企业带来实际收益。工业互联网产业联盟2019年2月发布的《工业互联网平台白皮书》显示,数据在工业研发设计、工艺优化、设备维护、质量控制、节能减排等方面的作用日益凸显。

中国石化对4600个批次的石脑油原料进行分析建模,优化工艺操作参数,使汽油收率提高0.22%,辛烷值提高0.90。中化能源对泵机群、压缩机、蒸汽轮机等装备进行健康管理,实现了设备故障的诊断、预测性报警及分析,设备维护成本每年减少15%。

航天电器建立多种因素与质量关键KPI的关联关系模型,对设备、工艺、检测等数据进行关因分析,不良品率降低56%。山钢集团对跨工序能效数据进行动态寻优,年化能源降本8000多万元,能耗成本降低11.4%。

酒钢集团经过大数据分析实现能耗的智能化管理,单座高炉每年降低成本2400万元,减少碳排放2万吨,冶炼效率提升10%。

这样的星星之火还有很多。可以说,随着这几年工业互联网的不断深入发展,工业领域的数据分析应用取得了令人可喜的进步。

二、工业大数据发展面临四方面挑战

然而,也应该看到,成功案例仍然只是星星之火。由点及面形成燎原之势,任重道远。

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