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工业互联网环境下的工业大数据采集与应用
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刘欣 李向东 1,2 耿立校 孙红桃 1
1. 河北工业大学 2. 国家技术创新方法与实施工具工程技术研究中心
摘 要：工业互联网作为新一代信息技术与工业领域深度融合而形成的新型工业生态体系，促
进了工业大数据的采集分析与深度应用。从工业大数据的特点出发，说明工业互联网环境下的工
业大数据来源及采集方式，结合数据模型与算法，分析工业大数据在制造企业研发设计、生产制造、
远程运维、数字化运营管理方面的应用，给出促进工业大数据深化利用的建议。
关键词：工业互联网；工业大数据；数据采集；数据分析与应用；制造业；数字化转型
在以物联网、人工智能、云计算、区块链、5G等为代表的新 容错率的特征相比，工业领域的大数据更为重视数据特征蕴含
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一代信息技术引领下，与工业领域深度融合而形成的工业互联网 的物理意义以及特征之间的关联机理 ，对分析结果的可靠性
是支撑企业数字化、网络化、智能化转型发展的关键基础设施。 要求较高。工业大数据具有规模大、速度快、类型杂、质量低
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工业互联网实现了工业 领域的人、机器、方法、环境等全要素 的“4V”特征，还具有反应工业机理与逻辑 的多模态、强关
连接，作为一种新兴应用模式，给传统制造业带来了颠覆性的 联、高通量、因果性、价值性等新特征。
变化和影响。我国在《中共中央关于制定国民经济和社会发展第 工业大数据要反映工业系统各方面的要素，强调数据样本
十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中提出要加快建 的全体性。记录全体数据不仅要包含工业软件及系统中的结构
设工业互联网和大数据中心，工信部在《工业互联网创新发展行 化数据，还涉及不同专业的视频、图纸等半结构化、非结构化
动计划（2021—2023年）》中提出要开展数据汇集赋能行动，推 数据，导致数据文件结构复杂和数据内生结构的多模态特征。
动工业互联网快速和高质量发展。这些政策的颁布充分说明了工 工业大数据的强关联体现在工业系统中不同物理对象与过程的
业互联网的重要程度，也为其快速发展奠定了基础。 语义关联，反映了工业系统复杂的动态关系，体现出了产品生
在工业互联网助力制造业转型升级的过程中，工业数据的 命周期内设计、生产、运营、售后等各过程的不同专业数据之
深度分析与应用有助于企业实现高质量产品生产、精细化管理和 间的关联。高通量是指设备与产品利用传感器能够短时间内采
高效率运行的目标。目前，工业领域呈现以“数据+算力+算法= 集大量时间序列数据，这类时间序列数据呈现出吞吐量大、产
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应用”为核心的新一代智能制造技术体系和运营管理模式 。工 生速度快并且持续不断的特征。工业大数据的价值性 体现在
业互联网的出现推动了算力的巨大进步，加快了算法与模型的沉 其应用能够解决企业生产制造过程中的痛点问题，帮助制造企
淀，为工业大数据的应用提供了丰富的工业场景。工业互联网环 业实现数字化转型。工业大数据的因果性体现在通过数据分析
境下，工业大数据的应用涉及产品研发设计、生产制造和运维服 得出可靠的结论和知识，用以指导工业系统运行的过程。在工
务等方面。本文旨在从工业大数据的特点出发，阐明工业大数据 业大数据分析应用过程中追求因果性能够降低不确定性导致的
的来源与采集方式，分析并总结工业大数据在工业互联网环境下 损失。
的应用。最后，为工业大数据助力制造业数字化发展提出建议。
二、工业互联网环境下的工业大数据采集
一、工业大数据的特点 1. 工业大数据来源
与商业领域关注数据之间的关联性以及对数据具有较高 工业大数据作为工业互联网的核心要素和生产资源，让人
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