问：工业大数据是什么？
- 答：1、工业大数据的概念
1.1 大数据概念
大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储 和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。
1.2 工业大数据概念
工业大数据是大数据的一种类型，是工业领域智能化过程中产生的大数据，通过对数量巨大、来源分散、格式多样的工业系统的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现产品、服务和商业的新知识、新价值、新能力。
1.3 大数据和工业大数据主要区别 - 答：工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。其以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。
工业大数据主要有以下几方面：
1、数据的采集和整合：连接工业制造的各环节设备（工业物联网），打通各设备产生的数据，同时还可有接入信息系统的数据，如ERP、CRM、PLM等。
2、通过整体数据可以：消除信息孤岛，合理分配、安排设备工作状态，安排工作计划，及时有效处理设备故障，提高设备及工厂的整体运营效率，降低维护成本。
3、数据可视化：各个层级的关键角色都可通过图表等形式发现生产、运营等各环节异常信息，及时作出决策和改进。
4、数据挖掘：凭借物联网连接的数据及大数据算法，找出企业隐形的规律，为企业的成本控制、资源优化、精细化经营创造价值。
总之，对企业进行精准的全方位数据化扫描、监测、挖掘。逐步实现智能化生产、智能决策。 - 答：工业大数据的本质是数据驱动。就象我们以前说大数据一样，并不是一个名词，而是一个技术代名词，指的是基于大数据的分析、可视化，模型等大数据相关的技术和应用。在大数据技术日益成熟的前提下，与产业的深度整合成为大数据发展的下一个重要方向，埃睿迪的iReadyInsights平台，就是与产业深度融合的大数据平台。其被应用于工业、环保、金融等产业，并且有诸多典型客户。
问：工业大数据有什么特征?
- 答：数据容量大：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。工业数据体量比较大，大量机器设备的高频数据和互联网数据持续涌入，大型工业企业的数据集将达到PB级甚至EB级别。
多样：指数据类型的多样性和来源广泛。工业数据分布广泛，分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等各个环节，并且结构复杂，既有结构化和半结构化的传感数据，也有非结构化数据。
快速：指获得和处理数据的速度。工业数据处理速度需求多样，生产现场级要求分析时限达到毫秒级，管理与决策应用需要支持交互式或批量数据分析。
价值密度低：工业大数据更强调用户价值驱动和数据本身的可用性，包括：提升创新能力和生产经营效率及促进个性化定制、服务化转型等智能制造新模式变革。
时序性：工业大数据具有较强的时序性，如订单、设备状态数据等。
问：工业大数据有什么特点
- 答：一是多源性获取，数据分散、非结构化数据比例大
工业大数据来源广泛且分散，有来源于产品制造现场工控网监控数据，有来源于互联网的客户、供应商数据，有来源于企业内网的经营管理数据。海量异构多源多类数据难以有效集成，语义描述困难，不能实现面向系统生命周期管理的数据协同管理;
二是数据关联性强，有关联也要有因果
工业大数据的产生和应用都围绕产品全生命周期、企业主价值链等，数据间关联性强且分析准确性要求高。不但要利用大数据给出决策也要用大数据给出决策依据。工业大数据预测精度低，准确性和可靠性不高，无法满足安全性要求;
三是持续采集、具有鲜明的动态时空特性
工业大数据来源于工控网络和传感设备，具有实时性强、连续性、稳定性要求高等特点，需要采用可靠的数据采集、存储、管理的工具进行管理，另外涉及国计民生领域还要求整个平台安全可控。工业大数据分析的实时性要求高，动态控制困难，量化难度大。
四是与具体工业领域紧密相关
工业大数据产生依赖于CPS网络和智能产品，但目前面向信息物理融合系统的分析方法单一，无法实现闭环、多层次、多阶段、自比较等的综合分析;面向智能设备和智能产品的故障检测能力不足，健康预测管理水平低，无法实现面向产品可靠性的深层次分析。
