张瑞东

摘 要：工业大数据是大数据与智能制造的交叉点。推动大数据进入工业领域的因素很多。传感器和通信技术的发展降低了数据采集的成本。云计算、GPU等技术逐渐能够满足工业数据实时处理的需求。制造活动的复杂性使得人们的经验判断具有一定的局限性。

关键词：工业大数据;生产管控;智能制造;物联网;

为了推进智能制造中工业大数据的应用，对相关研究进行了综述.从工业大数据的内涵及架构出发，结合工业生产管控需求，从数据动态感知与采集、数据统一存储与建模、数据分析与决策支持几个层次分析了工业大数据的关键技术，介绍了工业大数据在质量管理、故障诊断预测、供应链优化等典型场景中的应用，并综合分析其发展现状，展望未来的应用趋势。

一、工业大数据的优势

1.第一个优势是“不纠结于因果”。本这种提法区别于互联网领域的“是相关，不是因果”，以及工业工程师强调的“必须是因果”。其具体含义是：从大数据中提炼的工业知识，要以因果关系存在为基础;但应用知识时，不必按照科学机理的逻辑去计算。这个逻辑并不奇怪：工业界常用的试验结果符合因果关系，但试验的具体数值却不是按照因果逻辑计算得到的。同样，通过规范数据分析逻辑，可以让工业大数据像“试验数据”一样有用。“不纠结于因果”让知识获取变得简单，也能让知识获取的范畴拓展到“感性知识”和“经验知识”。

2.第二个优势是“样本=全体”。……