産業用ビッグデータのソースの一部は、生産および運用の分野のデータであり、大部分は、生産設備および生産されるハイエンド製品および設備の運用プロセスで生成される機械データです。
そして、実際のビッグデータはデータではなく、データにアクセスしてから保存することができ、インテリジェントな分析最適化システム「インダストリアルブレイン」に基づいて2つを統合することにより、インテリジェントな分析とインテリジェントな決定を行うことができます。対応するインテリジェントな決定を実行します。
これらのインテリジェントな分析と意思決定は、元の情報システムと自動化システムのサポートから切り離すことはできませんが、これらのデータを生成する物理的な機器や機器から切り離すこともできません。 データが統合された環境データに基づいて、情報管理システムと自動化システムに基づいて、インテリジェントな分析と最適化機能を備えたビッグデータシステムが構築され、品質の向上、効率の向上、消費の削減、およびリスクの制御という目的を達成します。 .
産業用ビッグデータは 3 つのカテゴリーに分けられます。 その 1 つは、生産設備、インテリジェント製品、複雑な設備によって 24 時間生成されるデータなど、産業用モノのインターネット データです。 企業の情報化データの一部であり、データの重要な部分は、気象データ、地理データ、および対応する環境データなど、運用プロセスにおける機器の環境データを含む産業チェーン全体の外部データです。 この3つのデータを組み合わせて初めて産業用ビッグデータと呼べる。
データを使って運転する方法。 1つ目は、現在どのようなデータを持っているか、どこから来たのか、持っていない場合はどのように収集するのか、これらのデータの特徴は何なのか、時系列データ、時空間データ、データなどを調べることです。インテリジェントな製品によって生成されるデータと生産設備によって生成されるデータ、および最終的にどれだけのデータが生成されるか。 2 つ目は、データを理解することです。データの保存方法、管理方法、使用方法、さらに重要なことは、データの品質を確保する方法です。 3 つ目は、データ ストレージ、データ管理、データ処理を確実にするために、どのようなシステム、どのようなツールを使用するかということです。 同時に、これらのデータを統合して関連付ける方法は、機器によって生成されたデータを分析および管理するだけでなく、分析の過程で周囲の環境データ、地理データ、およびその他の国境を越えたデータを関連付けることです。
