Matilda Adolphsen2026-3-10 5:50:22< 1 min read

理解大数据在工业4.0中的作用

2011 年推出的工业 4.0 可被视为唤醒衰退行业的必要措施。在引入工业 4.0 之前的十年里，全球制造业生产率下降了 1%，为了刺激增长，德国的一个研究小组考虑了利用车间内产生的数据集的商业模式。

这些数据集有望得到分析，从而以前所未有的水平深入了解制造流程，但首先必须实施一种方法来捕获结构化和非结构化数据。

本文章将讨论

定义制造业大数据

大数据是指大型数据集的收集，以及对捕获的数据进行分析以揭示模式、趋势或深入了解流程的过程。一般制造商在生产周期的每个阶段都会产生大量数据集。这些数据集包括来自客户需求、供应链、制造设备和操作员的数据。

数据集可分为结构化数据和非结构化数据。采集和分析结构化数据通常是一个直接的过程，因为它是由设备产生的定义数据。非结构化数据由流程产生，可能需要大量的分析技术来分析数据。

从车间采集数据可能也会遇到一些困难，例如从车间内仍发挥重要作用的传统资产中采集数据所面临的挑战。为了从传统资产中获取数据，工程师需要花费大约 70%的时间来设计收集旧设备所产生数据的方法。需要注意的是，传统设备依赖于模拟通信系统，没有数字 I/O 模块或 Wi-Fi 功能来简化数据收集和传输过程。

技术的进步为解决制造业的数据收集难题提供了解决方案。例如，使用传感器等边缘计算硬件从流程中采集数据，以及将传统资产插入人机界面（HMI）或智能设备以采集数据。

工业 4.0 计划将自动化带入车间，为此，车间内的资产必须能够支持机器到机器和机器到云的数据交换。在此，必须特别提到 OPC 基金会推出的统一架构。OPC UA提供的标准使制造商能够将传统资产和现代资产统一到一个设施范围的网络中。该网络支持数据交换，为工业自动化提供动力。

大数据支持在制造业中应用各种工业 4.0 商业模式。来自以往客户需求周期的历史数据在需求预测中发挥着重要作用，在制定预测性维护战略时也是如此。在工业设施中使用自主移动机器人时，大数据及其分析也为机器视觉提供支持。

大数据在工业 4.0 中的其他用例包括通过预测交货时间和制定替代计划来优化供应链管理，以应对供应链中断。通过分析大数据，制造商能够发现可能影响生产周期的异常情况，并优化制造过程中所用工具的使用寿命。

分析来自工业流程的大数据集以获得洞察力需要特定的技术工具。通过这些工具，可以将各点连接起来，洞察制造设施运营的未来。这些工具包括

仿真建模和调度是一种强大的数字化转型技术，可用于评估各种情况，以获得洞察力。例如，预计需求会增加的制造企业可以回答 "如何提高产能、决定所需资源的数量以及如何分配这些资源 "等问题。

基于风险的排程还能让制造商预测风险，并自动创建考虑到这些风险因素的优化排程。将自动化引入排产意味着优化的排产计划可以实时更新，以确保工厂满足生产要求。

数字孪生是物理项目或流程的虚拟代表。数字孪生通过传感器和物联网设备与物理实体进行交互，这些传感器和物联网设备可跟踪实体的运行情况，在本例中就是生产设施的运行情况。因此，数字孪生依赖于车间的数据集来发挥作用。

有了数字孪生系统，制造商就可以实施远程监控策略，实时评估生产设施的能力，从而解决复杂的运营问题。

预测未来需求周期的能力是准确制定生产计划的基础。需求预测软件利用历史数据和趋势分析来确定客户需求的波动。为确保预测结果的准确性，用于分析的历史数据集也应准确无误。

这些技术解决方案是制造商用来支持车间流程互联互通的工具。IIoT 平台可捕获制造数据，并支持构建应用程序来分析捕获的数据。这些企业平台的应用和功能使制造商能够从库存管理、工单生成、供应链和调度软件中获取数据，从而优化生产流程的各个方面。

大数据对实现工业 4.0 的重要性毋庸置疑。从车间采集准确数据集的能力可确保工业 4.0 解决方案获得运行所需的燃料。无论您的工业 4.0 战略重点是预测性维护还是数据驱动的工厂优化，您都必须拥有大数据分析工具，才能实现预期的结果。