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          EEPW首頁(yè) > 工控自動(dòng)化 > 市場(chǎng)分析 > 《IDC PeerScape:面向工業(yè)場(chǎng)景的大數(shù)據(jù)管理分析平臺(tái)最佳實(shí)踐案例》正式發(fā)布

          《IDC PeerScape:面向工業(yè)場(chǎng)景的大數(shù)據(jù)管理分析平臺(tái)最佳實(shí)踐案例》正式發(fā)布

          作者: 時(shí)間:2023-05-23 來(lái)源:電子產(chǎn)品世界 收藏

          2023年5月23日 北京

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202305/446841.htm

          IDC于近日發(fā)布了《:面向最佳實(shí)踐案例》報(bào)告,總結(jié)了行業(yè)用戶在應(yīng)用過(guò)程中面臨的四大挑戰(zhàn)和實(shí)踐路徑,并評(píng)選最佳實(shí)踐案例,為行業(yè)用戶提供了相關(guān)的指導(dǎo)建議,供市場(chǎng)參考。

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          工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的核心價(jià)值是建立數(shù)據(jù)要素全周期流通和價(jià)值挖掘體系,以實(shí)現(xiàn)覆蓋能力、生產(chǎn)效率、數(shù)據(jù)治理、企業(yè)管理、業(yè)務(wù)生態(tài)的全面升級(jí)。工業(yè)涉及制造、能源、工廠等復(fù)雜場(chǎng)景下的視頻、圖像、文本、語(yǔ)音、日志、文檔等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫(kù)類型多樣,數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊,當(dāng)前大部分情況下缺少統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與管理流程,企業(yè)自身水平也難以建設(shè)全面的工業(yè)大數(shù)據(jù)管理能力。因此需要外部廠商成熟的一站式大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)來(lái)打通底層數(shù)據(jù)壁壘,只有確保數(shù)據(jù)安全自由流通,才能促進(jìn)上層業(yè)務(wù)管理升級(jí)和經(jīng)營(yíng)效率提升。同時(shí),專家經(jīng)驗(yàn)也發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用,知識(shí)即服務(wù)(Knowledge as a Service)成為趨勢(shì),將業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)打包成標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品服務(wù),以更好地規(guī)?;亟鉀Q企業(yè)的多樣化需求。


          當(dāng)前工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用以單點(diǎn)離散統(tǒng)計(jì)分析形式為主,且作業(yè)過(guò)程難以追溯、數(shù)據(jù)交互存在壁壘,導(dǎo)致難以發(fā)揮規(guī)?;盒?yīng)。大部分的工業(yè)企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)中仍處于從0到1的階段,企業(yè)自身掌握了大量的行業(yè)knowhow,但缺少與大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)融合來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn),比如多設(shè)備管理、數(shù)據(jù)軟件打通、趨勢(shì)預(yù)測(cè)、知識(shí)圖譜、設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)、質(zhì)量檢測(cè)等,這就需要廠商在企業(yè)服務(wù)過(guò)程中豐富大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu),例如存儲(chǔ)引擎、分析工具以及行業(yè)模型,為廠商打造可解耦靈活適配的功能體系,并貫穿產(chǎn)品線核心環(huán)節(jié),完成工業(yè)數(shù)據(jù)的采、存、管、用全流程管理。IDC預(yù)測(cè),到2027年,10%的中國(guó)500強(qiáng)企業(yè)將部署數(shù)據(jù)和行動(dòng)反饋循環(huán)系統(tǒng),從而在數(shù)據(jù)和內(nèi)容獲取和分析投資方面獲得更高的回報(bào)。


          市場(chǎng)面臨的主要挑戰(zhàn)

          ● 數(shù)據(jù)煙囪和孤島是導(dǎo)致企業(yè)無(wú)法擴(kuò)大規(guī)?;a(chǎn)以及管理低效的主要原因,工業(yè)生產(chǎn)涉及ERP、MES、WMS等相關(guān)應(yīng)用系統(tǒng),數(shù)據(jù)來(lái)源復(fù)雜、種類多樣、質(zhì)量參差不齊、數(shù)據(jù)量較大,客戶也逐漸意識(shí)到對(duì)數(shù)據(jù)中臺(tái)、數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理的需求,來(lái)搭建專業(yè)化數(shù)據(jù)指標(biāo)體系;

          ● 傳統(tǒng)生產(chǎn)和設(shè)備控制完全依靠專家經(jīng)驗(yàn),而人員的迭代與更加精準(zhǔn)化的管理需求迫使企業(yè)需要開(kāi)發(fā)模型來(lái)實(shí)現(xiàn)更加智能的管理,減少 人員成本以及能源損耗或提高產(chǎn)品良率,而且工業(yè)企業(yè)需要一個(gè)統(tǒng)一的平臺(tái)來(lái)開(kāi)發(fā)、管理、編排、更新、部署相關(guān)業(yè)務(wù);

          ● 涉及多種硬件與軟件設(shè)備維護(hù),任一設(shè)備故障都可能導(dǎo)致長(zhǎng)時(shí)間的維護(hù)以及資源浪費(fèi),并帶來(lái)較大的經(jīng)濟(jì)損失,而運(yùn)維這些設(shè)備所需人工成本較高,人員管理也更加復(fù)雜,且人員技術(shù)水平參差不齊,可能無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決故障,這也無(wú)法發(fā)揮多設(shè)備數(shù)據(jù)源的相互分析作用;

          ● 對(duì)于大型工業(yè)廠商,其具有豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)以及一定市場(chǎng)壁壘,面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求以及新興技術(shù)型企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)壓力時(shí),受限于龐大的組織體系以及技術(shù)能力,更需要外部廠商提供一體化的改造能力,這包括云服務(wù)、智能計(jì)算、數(shù)據(jù)治理、設(shè)備管理、模型開(kāi)發(fā)、預(yù)測(cè)運(yùn)維等多樣化需求。


          IDC觀察到,工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)中,數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型產(chǎn)品化、分級(jí)分批驗(yàn)證落地是項(xiàng)目成功實(shí)踐的關(guān)鍵。

          一是數(shù)據(jù)質(zhì)量

          不同于互聯(lián)網(wǎng)、金融等信息化較為成熟的場(chǎng)景,工業(yè)企業(yè)所管理的數(shù)據(jù)設(shè)備種類與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式多樣,采集標(biāo)準(zhǔn)和管理協(xié)議各不相同,解決壁壘化、孤島化的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理問(wèn)題是實(shí)現(xiàn)企業(yè)統(tǒng)一管理與數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和價(jià)值挖掘的前提,因此廠商大多會(huì)從統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集管理入手,進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗治理,建立滿足各個(gè)設(shè)備系統(tǒng)要求的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議與管理流程,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)指標(biāo)制定、主題庫(kù)搭建與可視化大屏呈現(xiàn),將無(wú)序的多模態(tài)數(shù)據(jù)變成按照時(shí)間和主題等類別整理的數(shù)據(jù)庫(kù),并為后續(xù)模型開(kāi)發(fā)訓(xùn)練和分析決策提供支撐。

          二是模型產(chǎn)品化

          面對(duì)廠商在數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理、決策分析、時(shí)序預(yù)測(cè)、可視化、運(yùn)維、質(zhì)檢、設(shè)備維護(hù)、運(yùn)輸儲(chǔ)配等多樣化需求,廠商會(huì)在集成數(shù)據(jù)庫(kù)、AI、BI等多種外部工具和平臺(tái)的同時(shí),在上層開(kāi)發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化的模型產(chǎn)品,將數(shù)據(jù)訓(xùn)練后的算法打包成可直接使用的預(yù)訓(xùn)練模型,并提供低代碼/無(wú)代碼的拖拽式操作服務(wù)來(lái)降低使用門(mén)檻,以提高項(xiàng)目交付效率。

          三是分級(jí)分批驗(yàn)證落地

          工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)往往服務(wù)周期較長(zhǎng),覆蓋前期調(diào)研、方案制定、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、落地測(cè)試、不斷調(diào)優(yōu)、最終落地等多個(gè)階段,且場(chǎng)景要求更加復(fù)雜,因此帶來(lái)的時(shí)間、資金、人力和商務(wù)投入成本較高。廠商往往在前期階段分析大數(shù)據(jù)技術(shù)和行業(yè)Knowhow融合路徑,制定方案分級(jí)分批落地,進(jìn)行短中長(zhǎng)期規(guī)劃并先進(jìn)行小范圍驗(yàn)證以測(cè)試可用性,避免無(wú)法支撐長(zhǎng)期投入或一次性交付導(dǎo)致的建設(shè)和使用可持續(xù)性不強(qiáng),也規(guī)避陷入過(guò)于IT化而缺少實(shí)用性的陷阱。

          報(bào)告展示了不同領(lǐng)域和發(fā)展階段的工業(yè)企業(yè)在大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)方面的前沿實(shí)踐案例,展示IT技術(shù)如何解決企業(yè)問(wèn)題,幫助更多企業(yè)建立符合自己發(fā)展特色的大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)路徑。中國(guó)長(zhǎng)江三峽集團(tuán)、納愛(ài)斯集團(tuán)、某能源企業(yè)入選工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理、數(shù)據(jù)治理類別領(lǐng)導(dǎo)者實(shí)踐;北京智信遠(yuǎn)景軟件技術(shù)有限公司、江蘇沙鋼集團(tuán)入選工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)智能生產(chǎn)類別領(lǐng)導(dǎo)者實(shí)踐;某市工業(yè)互聯(lián)平臺(tái)入選工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)智能運(yùn)維類別領(lǐng)導(dǎo)者實(shí)踐,徐工集團(tuán)、無(wú)錫威孚入選工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、一體化建設(shè)類別領(lǐng)導(dǎo)者實(shí)踐。


          對(duì)工業(yè)的發(fā)展建議

          ● 云原生湖倉(cāng)一體是數(shù)據(jù)管理主要趨勢(shì)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與管理軟件無(wú)法滿足海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與治理分析需求,廠商可以選擇更先進(jìn)的湖倉(cāng)一體架構(gòu),引入實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)湖,通過(guò)全域數(shù)據(jù)秒級(jí)入湖和加工整理,可以實(shí)現(xiàn)快速處理和響應(yīng),全面數(shù)字化感知生產(chǎn)狀態(tài),以保證上層生產(chǎn)和管理的高效進(jìn)行和精準(zhǔn)管控。另外,數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的搭建離不開(kāi)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)與企業(yè)自身特點(diǎn)。

          ● 開(kāi)箱即用的預(yù)訓(xùn)練模型是企業(yè)關(guān)注點(diǎn)。工業(yè)企業(yè)往往缺少相關(guān)技術(shù)人員以及模型服務(wù)開(kāi)發(fā)能力,服務(wù)廠商需要結(jié)合底層數(shù)據(jù)庫(kù),支撐海量工業(yè)時(shí)序和時(shí)空數(shù)據(jù)的聚合、關(guān)聯(lián)分析以及智能預(yù)測(cè),開(kāi)發(fā)預(yù)訓(xùn)練模型,并結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)來(lái)微調(diào),滿足服務(wù)的快速落地。機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的MLOps全周期服務(wù)能力以及低代碼能力是衡量平臺(tái)質(zhì)量的關(guān)鍵。

          ● 數(shù)據(jù)與歷史經(jīng)驗(yàn)幫助搭建高效的模型服務(wù)。應(yīng)以該行業(yè)相關(guān)理論研究以及算法為基礎(chǔ),指導(dǎo)大數(shù)據(jù)與人工智能模型的建立與使用。另外,應(yīng)使用盡量多的歷史數(shù)據(jù),對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,并以部分歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,并在試運(yùn)營(yíng)階段收集使用和運(yùn)營(yíng)的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn),來(lái)分階段進(jìn)行更新和推廣應(yīng)用。

          ● 實(shí)現(xiàn)客戶、人員、設(shè)備管理升級(jí)的多線并行。傳統(tǒng)大型企業(yè)改造升級(jí)周期長(zhǎng)、投入成本高,且內(nèi)部架構(gòu)較為復(fù)雜,在設(shè)計(jì)統(tǒng)一的頂層規(guī)劃后,需要?jiǎng)澐植煌牟块T(mén)和業(yè)務(wù)領(lǐng)域,來(lái)進(jìn)行多部門(mén)同步部署與跨部門(mén)協(xié)同交互。

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          IDC中國(guó)新興科技研究組高級(jí)分析師李浩然表示,當(dāng)前工業(yè)企業(yè)已有一定的基礎(chǔ),但數(shù)據(jù)采集與管理軟件離散化仍是制約企業(yè)管理和生產(chǎn)的最大挑戰(zhàn)之一。數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理是搭建工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的前提。工廠自身?yè)碛械膶I(yè)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)與判斷,對(duì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的開(kāi)發(fā)落地和實(shí)施效果產(chǎn)生至關(guān)重要的作用,要避免重技術(shù)、輕經(jīng)驗(yàn)。另外,“模型即服務(wù)(MaaS)”趨勢(shì)明顯,廠商應(yīng)盡快沉淀上層應(yīng)用能力,提供更加靈活、松耦合化、易上手的服務(wù)體驗(yàn)。本研究甄選了工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)的優(yōu)秀實(shí)踐,希望對(duì)工業(yè)企業(yè)在大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)方面有所啟示。




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