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工业大数据实施需解决哪些问题?

发布时间:2020年11月06日 09:31:28 来源:环球青藤 点击量:33

【摘要】工业大数据由企业信息数据、设备物联网数据和外部互联网数据组成,具有很大的价值。例如,通过分析用户使用数据来改进产品,通过分析现场测量数据来提高工件加工水平等。那么,工业大数据实施需解决哪些问题呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

数据质量控制问题

原始数据(生数据)质量决定分析结果的质量。企业信息系统数据质量仍然存在问题,例如2014年某大型机车企业ERP系统中近20%物料存在“一物多码”问题。装备物联网数据质量堪忧,某大型制造企业1个月的状态工况数据中,无效工况(如盾构机传回了工程车工况)、重名工况(同一状态工况使用不同名字)、时标混乱(当前时间错误或时标对不齐)等数据质量问题约30%。

多源数据关联问题

层次化的物料表(Bill Of Material,BOM)定义了企业信息系统数据的核心语义结构。针对跨生命周期的研制BOM和实例BOM间结构失配问题,我们提出了中性BOM模型,并以此为核心,向前关联设计制造BOM,向后关联服务保障BOM,形成星型结构,极大地降低了数据关联的复杂度。同时,针对装备物联网数据和外部互联网数据,可以根据其绑定的物理对象(零部件或产品)与相应的BOM节点相关联。从而以BOM为桥梁,关联3个不同来源的工业大数据。

大数据系统集成问题

工业大数据其来源更加广泛,并且装备物联网数据(半结构化数据)和外部互联网数据(非结构化数据)都要与企业信息系统(结构化数据)进行集成,因此要重构数据支撑平台,甚至替换“旧”系统。

关于工业大数据实施需解决哪些问题,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

分享到: 编辑:方梦茹

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