摘要近年来制造业的飞速发展成为我国经济飞速增长的主要原因特别是在科技稳定发展背景下互联网技术水平不断提高这也意味着工业化数据的应用成为现代智能制造业转型的重要保证。在此背景下更需要对大数据技术予以应用积极对现代化工业制造业进行改革从而在大數据背景下通过调整未来产业体系为社会整体发展奠定良好基础。基于此文章以工业智能化背景为研究基础分析了大数据应用的相关问题。

关键词工业智能化;大数据;应用现状

中图法分类号：TP311文献标识码：A

Research on application of big data in context of industrial intelligence

XING Chengcheng

（Sichuan Jiuzhou Electric Appliance Group Co.，Ltd.，Mianyang ，Sichuan 621000，China）

Abstract： In recent years，the rapid development of manufacturing industry has become the mainreason for the rapid growth of China's economy.Especially under the background of the stabledevelopment of science and technology，the level of Internet technology continues to improve，whichalso means that the application of industrial data has become an important technology for thetransformation of modern intelligent manufacturing industry.In this context， it is more necessary toapply industrial big data technology and actively carry out the reform and development of modernindustrial manufacturing industry，so as to lay a good foundation for the overall development ofsociety by adjusting the future industrial system under the background of big data，Based on this，thispaper will further analyze the related problems of big data application based on the background ofindustrial intelligence.

Key words： industrial intelligence，big data，application status

制造业发展水平往往是对一个国家综合实力予以体现的重要基础。随着现代信息化技术的发展，世界工业强国已经将原有制造产业逐渐调整为智能化方向进行发展。部分发达国家更是创造出了全球化的智能工业技术网络，推动了现代化工业的技术发展。作为提升国力的重要技术手段，智能机械制造业在现代社会中的战略地位尤为显著。当前，我国制造和铸造装备产业智能化发展仍然处于起步阶段，因此更需要充分利用工业大数据技术，在积极进行数据统计和分析优化过程中，不断调整决策管理方案，从而在健全、完善的技术支持下，实现工业智能机械制造的产业升级与转型。为此，本文对我国工业领域大数据基本概念予以深入探索，全方位分析工业领域大数据的应用特点，为后续产业发展进行了深入研究。

1  大数据

大数据指的是人们在生活或工作中利用观察或实践总结得到的研究成果，这些研究成果能够被人类感官随时感知，或者在专业移动设备感知器的帮助下进行捕捉。在科技稳定发展的情况下，人类社会进入了信息爆炸发展时代[1]。

当前，大数据分析主要涵盖两个技术方面，即机器人工学习和利用机器的文本综合分析。通常情况下，文本综合分析在大数据领域中占比更大，如在互联网网站中，人们的相关信息和医疗病例都能在机器设备的帮助下形成文本形式实时展现。此外，机器人工学习在人工学习领域中也拥有不可忽视的技术优势，如利用物联网，人们可以借助各种传感器，随时进行大量文本数据的获取。但是，针对这些杂乱无章的海量数据，人们所需要的关键信息在哪里？如何进行信息的整理分类？这些海量数据可以反映出什么问题等仍然是技术发展和人们关注的重点。这些海量数据如果单纯依靠机器人工学习进行归纳整理，必然需要耗费大量的人力成本和物力成本，因此就应该发挥机器人工学习技术平台的优势，及时进行大数据信息的整理、分类和总结[2]。

2  工业智能化发展的特点

工业智能化不仅仅是单纯地进行生产制造智能化发展，还包含工业发展运营的方方面面，如商业模式智能化发展、运营模式智能化发展等，是对产品、信息、资源等多种要素的集中智能化发展，也是一种能够自上而下实现产业链高度融合的全新管理系统。

（1）商业模式智能化

商业模式智能化指的是工业领域在商务活动中形成的大量数据信息，在智能化分析和评估后，为工业领域商业决策提供的技术支持，从而稳固工业企业在行业发展中的地位。按照企业发展需求，对产品的研发能力进行提升，实现工业领域商业活动能力的提升。

（2）运营管理智能化

运营管理智能化指的是对工业生产供销价值链和供应链内容进行优化管理，在对工业企业进行综合管控基础上，实现价值链和供应链等管理方式的灵活应用，有助于提升工业企业管理的专业化与科学化[3]。

（3）生产操作智能化

工业领域生产操作的智能化是指生产设备自动化水平的提高，在创新发展中积极响应，有效开展实时优化与发展。在这一阶段，智能化工业领域不仅仅是对生产终端消费品的智能发展，还要对生产设备进行智能化调节，从而在现代化建设过程中不断提升工业产能，在降低经济成本的同时，更好地满足工业领域专业需求。

3  大数据技术在工业智能领域的应用价值

按照工业互联网产业于2020年发布的白皮书文件，对工业智能提出了准确定义，即工业智能是工业领域中借助计算机等专业设备实现的智能工作，具备自我感知、自动学习、自动执行等特征。换言之，工业智能的本质是在实体和系统帮助下，对工业领域中人工智能技术的应用，通过对自我分析与决策能力的提升，更好地适应不断变化的工业环境，从而在开展针对性工业任务的同时，实现企业洞察力的提升[4]。在高效生产的过程中，优化产品设备的专业性能。在工业智能背景发展中，部分产品已经逐步实现了人工智能和大数据技术的应用。比如，当前很多智能家居产品系统中都安装了传感器系统，其可以准确、实时地完成客户信息的收集，从而根据数据反馈及时对信息予以储存和分析，及时将结果准确传递给产品企业。通过该方式，相关客户就能有效参与到工业领域产品需求数据分析中。而工业企业通过对客户数据的分析和探索，在专业技术手段的帮助下，还能更有效的应对和处理客户信息，帮助企业实现对现有产品功能的优化，在积极解决故障的同时予以分析和判断，实现工业企业的稳定与科学发展。

在联系传统工业技术的过程中，大数据分析技术的应用，可以更好地整合工业企业主要产品和生产资料，通过制造和销售业务的推进，带动工业企业管理流程的智能化发展。在准确对企业数据进行利用过程中，可以实现对工业成品产量、工业温度、机械设备等专业数据的分析。在有效进行产品监控的同时，获取和行业发展相关的数据信息，在这类数据信息和行业发展的帮助下，有效带动工业企业的升级转型。在降低企业人力资源成本消耗的过程中，全方位优化工业企业的产品流通环节，进一步实现工业产品生产过程的科学管控[5]。

4  工业智能化背景下大数据发展的主要困境

在工业领域的发展中，工业智能化手段的应用存在规模庞大且结构复杂的问题，这意味着将其应用在大型工业系统中，大数据也将面临计算难度更高、技术要求更强等专业性挑战。因此，大型工业企业在应用大数据技术时，也要进一步加强对综合应用系统、应用服务系统和综合管理系统性能的提升，从而在大型工业领域实现大数据技术分析方法的全方位优化。在工业领域发展中，如果变量信息数据没有经过必要优化或筛选，必然会掺杂价值较低的数据信息，甚至会对工业领域发展产生负面影响[6]。因此，更需要加强对系统性能和技术的优化。按照我国2016年对企业大数据技术产业研究发展结果来看，民营工业企业中有一半以上的企业在数据信息来源中需要依靠大数据技术，如经营业务管理类大数据平台中应用的信息数据和客户数据。而只有一小部分企业的数据来源于企业外部，如企业借助移动互联网信息技术，直接为企业发展提供应用数据，或企业相关服务行业直接对接工业企业进行信息数据的传递。当前，多数工业企业内部只能根据外部信息进行数据共享，但并没有实现全新商业模式。所以，在今后的工作中，工业企业也要进一步调整工作方式，确保企业外部对数据采集和信息处理水平的提升[7]。

为进一步带动我国智能化和装备设计制造领域的发展，除了要工业企业自身引起重视外，还要积极培养一批专业性工业数据分析人才。但是，当前我国信息技术专业中，对于专业人才和职业教育人才的培养仍然缺乏关注，导致大数据分析技术的专业人才稀缺。所以，在工业领域今后的发展中，不仅要认识到专业人才培养的重要性，还要分析工业领域的发展趋势，从而在智能化背景下，为工业企业提供价值更高的专业技术服务与帮助。

5  工業智能化背景下大数据技术的具体应用对策

（1）制定专业化故障诊断制度

在大数据技术的帮助下，可以对工业设施设备运行情况予以实时监测。通过对特有信息的检测与处理，及时对设备故障进行诊断和处理。在工业智能化发展过程中，大数据技术主要是借助设备运行中的各种信息数据，如对温度、转速、震动效果等信息，利用传感器设备传输到系统中予以针对性检测，并和正常状态下设备的参数进行对比，能够实现对监测设备运行状态的掌控。如果在此期间，工业设备运行不当或是存在安全隐患，大数据技术可以准确帮助检测人员进行故障排除，在专业仪器和设备的帮助下，进一步明确安全隐患的具体位置，在明确危险等级后及时进行故障处理，避免因为技术缺陷或设备故障引发的停工问题，是现有工业企业实现生产效率提升的重要手段[8]。

（2）全面提高工作人员的素质

若要推动工业企业的智能化建设，就要在大数据技术的帮助下，实现工作人员专业素质的提升。具体来说，工业企业在招工期间应尽量选择接受过专业教育和培训并具有较强专业能力的人才进行工作。此外，在工作人员正式入职前，企业应根据工作内容和方向对其进行集中管理和培训，确保工作人员在实际操作前掌握更丰富的工业原理知识和操作方法。在工作职位设定上，还要加强对工业企业管理人员的培训指导，全方位实现其管理能力和经营能力的提升，特别是要对其决策能力和协调管理能力进行提高，确保其在各部门沟通中能有效发挥自身能力价值。此外，要强化对实际操作人员工作能力的培养，保证工作人员在设备机器应用中提升专业能力，从而为工业领域生产运行效率的提升奠定良好基础。在此期间，应格外加强对工作人员信息技术应用能力的提高，在

日常培训和管理中引导其充分了解时代发展变化，将专业知识有效融合在实际工作中，全方位实现工作能力和专业素质的提升[9]。

（3）强化工业领域中科技的投入

在工业领域发展中，资金成本是确保企业运行的重要基础，对于工业科学技术的提升尤为关键。因此，相关部门也要切实发挥自身作用，提高对地区工业企业的财政补贴力度，在充足的资金成本帮助下，实现企业科学技术水平的提升。工业企业只有在拥有充足的资金成本的情况下，才能确保稳定运行，并且在资金成本有效应用过程中实现自身科学技术水平的全面提高。在此期间，企业也要做到合理应用资金，加强对先进科技和机械设备的引进，定期进行设备维修与保养，避免因为机械设备故障对工业生产运行造成负面影响。

（4）制定健全的制度方案

工业智能化发展过程中，大数据技术的应用离不开制度方案的支持，所以工业企业也要根据自身发展现状，制定完备的制度体系，为工业实际运行提供健全的制度保障[10]。特别是在信息化发展背景下，还要顺应工业领域发展趋势，为制度体系增添全新的内容，确保新技术和新生产方式在运行期间得到必要保障。此外，根据工业领域特殊要求，还应该制定健全的奖惩与监督制度，有效规范工作人员的操作方式，实现整体工作能力与生产效率的提升，从而在工业智能化背景下，实现大数据技术的安全与统一发展。

6  结束语

近年来，虽然工业智能化不断推进，为大数据技术的发展提供了有力保障，但仍然存在很多不足，部分信息技术的应用缺乏创新性特点，难以满足现代化工业企业的市场发展需求。所以，工业领域的科研人员也要紧密结合我国智能行业发展现状，在结合大数据技术的应用特点基础上，为智能化工业制造发展提供精准的数据支持和技术保障，最终为工业产业体系的健全发展奠定良好基础。

参考文献：

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[9] 王忠杰，文乐，杨新民.大数据在智能化电厂中的应用研究与展望[J].中国电力，2019，52（3）：133⁃139.

[10] 陈荣.大数据在工业制造业的应用与研究[ J].经贸实践，2017（7）：152.

作者简介：

邢成成（1986—） ，本科，工程师，研究方向：信息化建设与数据挖掘应用。