京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
工业大数据与工业4.0的关系
现在的世界,已经进入了一个概念满天飞的年代。和工业大数据相关的概念非常多,包括工业4.0、物联网、云计算、人工智能、智能制造等等,接下来,我会追根溯源,把这些概念都理清楚,这样,我们才能更好地理解工业大数据。今天先聊一聊工业4.0是怎么回事。
工业4.0的概念来源比较清晰,不像大数据概念的来源,说不清,道不明。工业4.0是德国联邦教研部与联邦经济技术部在2013年汉诺威工业博览会上提出的概念。它实际上是德国人为了推广他们的工业技术而提出的一个营销概念。这个概念应该说提的非常成功,仿佛一夜之间,全世界都在讲自己的产品符合工业4.0的理念。
当时德国人提的工业4.0概念中,主要是描绘了制造业的未来愿景(注意,是制造业,而不是工业,德国人在这里其实偷换了概念,工业的范畴远比制造业大得多),提出了继蒸汽机、规模化生产、电子信息技术等三次工业革命后,人类即将迎来的以生产高度数字化、网络化、机器自组织为标志的第四次工业革命。
在德国人描述的四次工业革命中,第一次是以蒸汽机为动力的机械生产设备导致的第一次工业革命,该次工业革命与18世纪末基本结束。第二次是基于劳动力分工(即流水线),以电为动力的大规模生产为核心的第二次工业革命,该次革命始于20世纪初,第三次工业革命始于20世纪70年代,其标志是电子信息技术的大规模使用使得工业自动化程度大为提高,现在,德国人认为我们进入了第四次工业革命,在本次工业革命中,软件不再仅仅是为了控制仪器或者执行具体的工作而编写的,也不再仅仅被嵌入到产品和生产系统中。产品和服务借助于互联网和其他网络服务,通过软件、电子及环境的结合,生产处全新的产品和服务。越来越多的产品功能无需操作人员介入,而是可以自主进行生产。
从这个概念可以看出,工业4.0实际上是德国等先进制造业发达国家在进行一次大的制造业升级,以期保持其在国际竞争中的地位。因此,工业4.0概念提出之后,各国纷纷跟进,美国提出了工业物联网,中国提出了工业2025,其实都是想在这一次工业革命中保持或者进一步占领国际市场,获得竞争优势。
工业4.0中涉及到的技术概念有很多,大致可以通过下面这张图来进行描述。
从底层看,工业4.0包括互联网时代的三大底层基础设施,工业物联网(这是美国人的概念)、云计算、工业大数据,在具体应用上,包括两大硬件技术3D打印和工业机器人,两大软件技术工业网络和工作自动化,同时还囊括了未来的两大技术虚拟现实和人工智能。这些技术构成了工业4.0的技术图谱。
由此可以看出,工业大数据是工业4.0的一部分,它是为工业4.0提供软件技术支撑的,也是工业4.0的核心部分。由于工业4.0的最终目的是提高企业的生产力、生产效率及生产的灵活性,但又受制于生产的复杂性和复杂生产带来的超高难度的管理,因此,现代化的生产要求从产品、工具、运输、设备的每一个环节都配备传感器,并更够通过标准协议彼此通讯,在这种情况下,企业生产就必须依赖全新的软件系统,它可以覆盖整个产品生命周期,它可以协调海量的数据流程,它可以自主控制设备进行复杂化的、自定义的生产作业,而这和核心的一切,就是工业大数据。
到今天,工业大数据的概念已将慢慢的超越了工业4.0,工业大数据既是工业4.0的核心,也在独立的发展,既有重合的部分,也有超越的部分。
不管概念如何发展,以人工智能、大数据为标志的第四次工业革命已经在我们的身边展开了,通过这一次的工业革命,我们可以进行超级复杂流程的管理、大规模生产过程的优化和决策的快速执行,实现复杂生产和个性商业活动的高度整合,使人类的生产效率再上升一个数量级,使生产力得到进一步的释放。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30