6、智能生产中的大数据与KPI跟踪：从理论到实践

智能生产中的大数据与KPI跟踪：从理论到实践

1. 大数据的特性与价值

大数据通常由三个特性来定义，按照英文名称，被称为大数据的“三个V”：Volume（大量）、Velocity（高速）和Variety（多样）。
- Volume ：描述了数据量的不断增长。
- Velocity ：指的是数据流量的速度。
- Variety ：表示数据来自多个不同结构的数据源。

此外，“Value”（价值）常被作为第四个“V”加入这个概念。通过分析大量数据来识别经济开发潜力，大数据为发现新的实用价值和更好地理解现有但隐藏的价值开辟了新机会。与传统数据集相比，大数据通常包含大量非结构化数据，这带来了新的挑战，如有效组织和管理这些数据集以及实现实时分析。同时，大数据也代表了数据分析方式的范式转变，数据科学家可以通过关联分析和模式识别从大数据中获取新知识。

2. 智能工厂与网络物理系统

工业4.0是由信息通信技术（ICT）和物联网（IoT）驱动的第四次工业革命。其目标是实现价值链的横向和纵向整合，使供应链上与供应商和客户的流程以及人、机器和资源之间的通信完全自动化。智能工厂的核心是自主控制和优化生产系统以及智能工件，而实现这一目标的技术前提是网络物理系统（CPS）。CPS将唯一可识别的物理“事物”或对象与互联网或其他类似的虚拟结构相连，符合物联网范式。

网络物理系统不仅可以主动控制生产过程，还能为创新商业模式和服务提供平台。这意味着企业不仅要调整战略，还需重新思考和定义现有的“单一组织”商业模式。物联网的一个主要好处