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王爱民:大数据技术在工业中应用方式的思考

2022/12/27    来源:微信公众号《智能制造随笔》    作者:王爱民      
关键字:大数据  工业  
工业当中大数据应该很难用于实时,而更多的是一种前瞻预测,或者说事后为下一次的竞争精确控制来提供支持。
       大数据是一杆“大旗”。消费互联网其实已经有很多这方面的应用,应该说所谓的“效果”还是不错的,虽然很多都是大家不喜欢的,比如头条给我们推送消息,比如大数据杀熟等等。(感觉应该给这种应用套上技术伦理的紧箍咒才好)

       工业领域其实一直也在企图和尝试引入这种技术。与轰轰烈烈的大数据宣传相比,其实应用效果方面或者应用方式方面还有很多需要进一步思考的。

       首先,对于我们工业来说,具体的执行还是非常严谨的,绝大部分应该是不允许模糊的(不是那种模糊控制理论)。这方面是大数据技术应该深入思考的,找准这种技术的应用思路和模式。我们现在基于工艺机理的这种控制,如果要借助大数据分析(获得潜在的规则和知识),一般来说应该都是那种体外的,而不会是那种实时的(把这种潜在的规则和知识用于具体的精确性的控制之中)。工业当中大数据应该很难用于实时,而更多的是一种前瞻预测,或者说事后为下一次的竞争精确控制来提供支持。就我们目前的角度来说,夯实工艺机理可能比大数据更加有效。

       其次,大数据经常提的是数据挖掘,寄希望于挖掘一些表面上看不出来的模式与特点。就如同MES系统当中会有SPC这个模块,但是SPC只是在发现问题而不是在解决问题,真正要解决问题,肯定是要建立表面现象之后的一些原因能够定位挖掘甚至形成解决方案和思路。但总体而言大数据的挖掘其实是带有命题性质的,而不是挖掘出意料不到的模式或特点,最起码现在看起来大部分应用能够达到的程度是这个样子的。这是一种在指导下的大数据技术的应用方式。可以给出量化的评估或者说验证性的结果。

       第三,就目前的一些应用来看,大数据有很大程度上其实都是在用一些统计分析的方法。从技术方法的角度来说,虽然现在一提统计分析好像比较弱似的,但其实工业界当中的数据分析很大程度上仍然依赖于统计分析方法,甚至是传统上的那些统计分析方法。从费效比的角度来说,应该让大数据技术再飞一会,可能是工业届务实的一种更好的做法。
责任编辑:程玥
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