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
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10