嘿，提到 “工业大数据”，是不是总觉得它特高深，像裹着一层神秘面纱？其实呀，它就藏在我们身边的工厂、生产线里，跟咱们生活中用到的很多东西都有关系。今天咱们就用一问一答的方式，掰扯掰扯工业大数据的那些事儿，保证听得明明白白，没有半句 “天书”。
- 问：首先得搞清楚，工业大数据到底是啥呀？跟咱们手机里存的照片、视频那种数据不一样吧？
答：还真不一样！咱们手机里的照片、视频叫 “生活数据”，大多是跟个人日常相关的。但工业大数据，听名字就知道，是从工业场景里来的 —— 比如工厂的生产线、矿山的开采设备、电厂的发电机组，甚至是汽车制造时的焊接机器人，它们在运行过程中都会不断 “吐” 出数据。这些数据可能是机器的温度、转速，也可能是产品的尺寸、检测结果，还可能是生产线上的物料运输时间，总之全是跟工业生产、设备运作相关的信息，而且量特别大，比咱们手机里那点数据多得多啦。
- 问：那工业大数据一般都从哪儿来呀？总不能是凭空冒出来的吧？
答：当然不是凭空来的！它的 “老家” 可多了。最主要的就是工厂里的各种设备，像数控机床、传感器、机器人这些，它们在工作时会实时记录自己的状态，比如 “我现在温度 38 度”“我这分钟转了 1500 圈”，这些记录就是数据；然后是生产过程中的数据，比如今天生产了多少个零件、每个零件花了多长时间加工、有没有不合格的产品；还有供应链相关的数据，比如原材料什么时候运到工厂、成品什么时候送到客户手里；甚至连工厂的环境数据也算，比如车间里的温度、湿度、空气质量，这些都可能影响生产，所以也会被收集起来变成工业大数据的一部分。
- 问：收集这么多工业大数据，到底有啥用啊？总不能就是存着看吧？
答：那肯定不是存着看的！用处可大了去了。举个简单的例子，以前工厂里的机器坏了，得等维修师傅过来修，这期间生产线就得停着，耽误生产还赔钱。但有了工业大数据之后，机器在没坏之前，它的温度、转速这些数据就会出现异常，系统通过分析这些数据，就能提前知道 “这台机器可能快坏了”，然后提前通知维修师傅过来修，这样就能避免生产线停工，这就是 “预测性维护”，是不是特别实用？除此之外，还能优化生产效率，比如分析数据发现某个工序花的时间太长，就能调整流程让生产更快；还能提高产品质量，通过数据找到不合格产品的原因，然后改进生产方法，减少废品；甚至还能帮工厂省能源，比如分析设备的能耗数据，找到浪费能源的地方，然后优化让能耗降下来，省不少钱呢。
- 问：那工业大数据是不是只有大工厂才能用啊？小工厂能不能用得起、用得来？
答：以前可能确实大工厂用得多，因为那时候收集、分析数据的成本比较高，小工厂可能觉得不划算。但现在不一样了，随着技术发展，很多做工业大数据的公司都推出了适合小工厂的方案，成本比以前低多了。而且操作也越来越简单，不用专门请特别厉害的技术人才，工厂里的普通员工稍微学一学就能用。比如有些小工厂，就买个简单的传感器装在机器上，然后用手机或者普通电脑就能查看数据，知道机器的状态，也能做简单的分析，比如看看今天生产效率怎么样。所以现在小工厂也能用工业大数据，而且用好了也能帮小工厂省成本、提效率，不用再羡慕大工厂啦。
- 问：收集工业大数据的时候，会不会把工厂的一些机密信息泄露出去啊？比如生产工艺、客户信息这些，这可是工厂的命根子。
答：这个担心特别实在，毕竟谁也不想自己的机密被别人知道。不过现在做工业大数据相关的服务，都特别重视安全问题。首先，数据收集和传输的时候，都会加密处理，就像给数据加了个 “密码锁”，别人就算拿到数据也解不开；然后，数据存储的时候，也会存在安全的服务器里，有专门的防护措施，防止被黑客攻击或者偷偷拿走；而且很多时候，工厂可以选择把数据存在自己厂里的服务器上，而不是存在别人的平台上，这样自己能完全控制数据，更放心；另外，做数据服务的公司也会签保密协议，保证不泄露工厂的机密信息。所以只要选对靠谱的合作伙伴，做好安全措施，工业大数据的安全问题是能解决的，不用太担心。
- 问：工业大数据是不是得用特别复杂的软件才能分析啊？咱们普通人能看懂分析结果吗？
答：以前的分析软件确实挺复杂的，全是代码、图表，普通人看了头都大。但现在不一样了，很多分析软件都做得特别 “接地气”，界面跟咱们平时用的手机 APP 差不多，点一点、看一看就能明白。比如分析结果会用简单的图表展示，比如折线图显示机器温度变化，红色线就是有问题，绿色线就是正常，一看就懂；还有的会直接给出文字提示，比如 “设备 A 温度偏高，建议检查”，根本不用看那些复杂的公式。而且很多软件还会根据工厂的需求，定制分析模板，比如专门分析生产效率的模板、专门看产品合格率的模板，用的时候直接选模板就行，不用自己再去设置复杂的参数。所以就算是普通人，只要稍微了解一下工厂的生产情况，也能看懂工业大数据的分析结果。
- 问：如果工厂里的设备比较老，没有办法直接收集数据，那是不是就用不了工业大数据了？
答：老设备也有办法！现在有很多专门给老设备 “升级” 的小工具，不用把老设备换掉，只要加装一些简单的传感器、数据采集模块就行。比如有些老机床，没有数据输出功能，就给它装个转速传感器、温度传感器，再连个小盒子一样的数据采集器，采集器就能把传感器收集到的数据传到电脑或者手机上，这样老设备也能产生工业大数据，照样能用大数据来做维护、优化生产。而且这种加装的成本也不高，比买新设备划算多了，很多老工厂都这么做。
- 问：工业大数据这么多，会不会出现数据太多，反而找不到有用信息的情况啊？就像在一堆沙子里找金子似的。
答：你说的这种情况，以前还真挺常见的，那时候大家都觉得 “数据越多越好”，收集了一大堆数据，但不知道怎么筛选，最后确实像在沙子里找金子，白费功夫。不过现在不一样了，有专门的 “数据清洗” 和 “数据挖掘” 技术。“数据清洗” 就是先把没用的数据去掉，比如机器偶尔出现的错误数据、重复记录的数据，就像筛沙子一样，先把粗沙子筛掉；然后 “数据挖掘” 就是在剩下的有用数据里找规律、找问题，比如通过挖掘发现 “当机器温度超过 40 度，不合格产品就会变多”，这样就能精准找到有用的信息。而且现在的分析系统还会根据工厂的需求，重点关注跟生产、设备相关的关键数据，不会把精力浪费在没用的数据上，所以现在基本不会出现 “数据多却没用” 的情况了。
- 问：用工业大数据的时候，是不是得一直盯着屏幕看数据啊？那岂不是比以前还累？
答：完全不用一直盯着！现在的工业大数据系统都有 “智能预警” 功能，你可以提前设置好标准，比如机器温度不能超过 45 度、产品合格率不能低于 98%，然后系统就会实时监控数据。如果数据超过了标准，比如机器温度到 46 度了，系统就会自动报警，可能是在电脑上弹出提示框，也可能是给你的手机发消息、打电话，告诉你 “有问题啦”，这时候你再去处理就行，平时根本不用盯着屏幕。甚至有些系统还能自动处理一些简单的问题，比如发现某个工序速度变慢了，系统会自动调整参数让它恢复正常，连人都不用管。所以用工业大数据不仅不累，还能省不少盯岗的功夫呢。
- 问：工业大数据和我们平时说的 “智能制造” 有啥关系啊？是不是一回事儿？
答：不是一回事儿，但关系特别密切，就像鱼和水的关系。“智能制造” 简单说就是让工厂、生产线更智能，比如机器能自己调整参数、生产线能自己适应不同产品的生产，不用人老盯着。而工业大数据就是实现智能制造的 “原材料”—— 没有工业大数据，机器不知道自己的状态，就没法自己判断要不要调整；生产线不知道生产过程中的问题，就没法自己优化。比如智能制造里的 “柔性生产”，就是一条生产线能生产多种产品，这就需要通过工业大数据了解每种产品的生产需求、设备的适应能力，然后才能调整生产线；还有智能制造里的 “无人车间”，机器能自己工作、自己维护，也是因为有工业大数据实时反馈机器状态，让机器能自己做决策。所以说，工业大数据是智能制造的基础，没有它，智能制造就没法实现。
- 问：如果工厂刚开始用工业大数据，应该从哪一步开始做啊？有没有什么简单的入门方法？
答：刚开始不用一下子搞得多复杂，从最简单的、最能解决实际问题的地方入手就行。比如先找工厂里最头疼的问题，要是经常因为机器坏了停工，那就先从 “设备数据” 开始，给关键的机器装几个传感器，收集温度、转速这些数据，先实现 “预测性维护”，解决停工的问题；要是觉得生产效率低，那就先收集生产过程中的数据，比如每个工序的时间、工人的操作时间，分析一下哪里耽误了时间，先把效率提上来。刚开始不用买特别贵的系统，找个简单的、性价比高的工具，先试着用起来，熟悉了之后，再慢慢扩展到其他方面，比如供应链、产品质量这些。这样一步步来，既不用花太多钱，也能很快看到效果，不会觉得难上手。
- 问：收集工业大数据会不会很费电啊？毕竟要装那么多传感器、设备，工厂本来电费就不低，再增加电费岂不是不划算？
答：这个担心其实没必要，现在的传感器、数据采集设备都特别节能。比如很多传感器是无线的，用的是小电池，一次能用好几个月甚至一两年，根本不用额外通电；就算是需要通电的设备，功率也特别小，比如一个数据采集器的功率可能就几瓦，跟一个小台灯差不多，一天下来也耗不了多少电。而且用工业大数据之后，还能帮工厂省不少电呢，比如通过分析设备的能耗数据，优化设备的运行方式，让设备在不影响生产的情况下少耗电，比如调整机器的转速、减少空转时间，省下来的电费可比采集设备耗的电多多了。所以总体来说，不仅不费电，还能帮工厂省电省钱。
- 问：如果工厂里的数据突然丢了，会不会影响工业大数据的使用啊？有没有办法避免数据丢失？
答：数据丢了确实会有影响，比如之前收集的设备数据丢了，可能就没法做预测性维护了。不过现在有很多办法能避免数据丢失，最常见的就是 “数据备份”。就像咱们手机里的照片会备份到云端一样，工业大数据也会备份，比如一份存在工厂自己的服务器里，另一份备份到云端，或者备份到其他地方，这样就算其中一份数据丢了，还有另一份能用，不会影响使用。而且现在的存储设备也特别可靠，比如硬盘、云端存储，都有专门的防护措施，不容易出问题。另外，数据传输的时候也有 “断点续传” 功能，比如传输过程中突然断网了，等网好了之后会接着之前的地方传，不会重新传一遍，也不会导致数据丢失。所以只要做好数据备份和防护，基本不用担心数据丢失的问题。
- 问：工业大数据分析出来的结果，准不准确啊？万一分析错了，导致工厂做出错误的决定，那不就麻烦了？
答：这个问题很关键，毕竟要是分析结果不准，还不如不用。不过现在的工业大数据分析技术已经很成熟了，准确率还是很高的。首先，数据收集的时候会用精准的传感器，比如温度传感器能精确到 0.1 度，保证收集到的数据是准的；然后，分析的时候会用专门的算法，这些算法都是经过很多次测试和优化的，比如在很多工厂里用过，能准确找到数据里的规律和问题；而且在正式用分析结果做决策之前，还可以先做小范围的测试，比如分析结果说 “调整这个参数能提高效率”，可以先在一条生产线上试试，看看效果怎么样，如果真的有效，再在全厂推广，这样就算有问题，影响也很小。当然，没有绝对 100% 准确的分析，毕竟生产过程中可能会有突发情况，但总体来说，工业大数据分析结果的准确率能满足工厂的需求，比靠经验判断要准得多。
- 问：是不是所有行业的工业大数据都一样啊？比如汽车工厂和食品工厂的工业大数据，能通用吗？
答：不一样，差别还挺大的，不能通用。因为不同行业的生产方式、设备、关注的重点都不一样。比如汽车工厂，生产的是汽车零件、整车，关注的是焊接质量、零件精度、生产线的节拍这些，所以工业大数据主要是跟这些相关的数据；而食品工厂，生产的是食品，关注的是原材料的新鲜度、生产过程中的卫生情况、产品的保质期这些，所以工业大数据会包括原材料的检测数据、车间的卫生数据、冷藏设备的温度数据这些。而且不同行业的设备也不一样，汽车工厂用的是焊接机器人、冲压机床，食品工厂用的是搅拌罐、杀菌设备，它们产生的数据类型也不同。所以工业大数据都是 “行业定制” 的，针对不同行业的需求来收集、分析数据，这样才能真正帮到工厂，要是把汽车工厂的大数据方案用到食品工厂，肯定不管用。
免责声明：文章内容来自互联网，本站仅提供信息存储空间服务，真实性请自行鉴别，本站不承担任何责任，如有侵权等情况，请与本站联系删除。