Big data: la diferencia entre big data de Internet y big data de Internet de las cosas

Big data se refiere a una colección de datos que no se pueden capturar, gestionar y procesar utilizando herramientas de software tradicionales dentro de un cierto período de tiempo. Es un activo de información enorme, de alto crecimiento y diverso que requiere nuevos modelos de procesamiento para obtener decisiones y conocimientos más sólidos. y capacidades de optimización de procesos.

En el libro "Big Data Era", escrito en coautoría por Victor Mayer Schönberg y Kenneth Kukier, big data se refiere al uso de todos los datos para el análisis y procesamiento sin utilizar atajos como el análisis aleatorio (encuesta de muestreo), IBM propuso las características de 5V de big data: volumen, velocidad, variedad, valor, densidad de bajo valor y veracidad.

El big data industrial es la intersección del big data y la fabricación inteligente. Big data industrial se refiere a los datos generados en la aplicación de informatización de todo el ciclo de vida de los productos industriales. Es el núcleo de la Internet industrial y la clave para el desarrollo de la inteligencia industrial. El big data industrial se basa en la interconexión de redes y la tecnología de big data, y recorre todos los aspectos del diseño industrial, proceso, producción, gestión, servicio, etc., permitiendo que los sistemas industriales tengan modelos y resultados de funciones inteligentes como descripción, diagnóstico, predicción, toma de decisiones y control.

1. Fuentes de big data industrial

Lo que llamamos big data industrial no es completamente equivalente a los datos que fluyen del software de información empresarial. Desde la perspectiva del conocimiento, hay tres. Principales tipos de fuentes:

El primer tipo son los datos comerciales relacionados con las operaciones empresariales. Este tipo de datos proviene del campo de la informatización empresarial, incluida la planificación de recursos empresariales (ERP) y la gestión del ciclo de vida del producto (PLM). (PLM), gestión de la cadena de suministro (SCM), gestión de relaciones con el cliente (CRM) y sistema de gestión ambiental (EMS), etc. Este tipo de datos es el activo de datos tradicional de las empresas industriales.

El segundo categoría Son datos de interconexión de equipos de máquinas, que se refieren principalmente a las condiciones de operación, parámetros ambientales y otros datos operativos de equipos, materiales y procesamiento de productos en el proceso de producción industrial. Actualmente, con el sistema MES. Se utiliza una gran cantidad de dispositivos inteligentes. La cantidad de datos en esta categoría es la que está creciendo más rápidamente.

La tercera categoría son los datos externos empresariales, que incluyen los datos de uso y operación de los productos empresariales industriales. una gran cantidad de estado de datos de clientes, proveedores, Internet y otros. /p>

En el proceso de fabricación de productos en empresas industriales, a través de la recopilación y el análisis de datos, se puede proporcionar información de apoyo a las decisiones en el proceso de producción y en la cadena de suministro. , calidad del producto, control de gestión de producción, I + D y diseño, cadena de suministro posterior, juega un papel importante en la reparación y el mantenimiento remotos

2. Los datos y los big data de Internet tienen diferentes propósitos de recopilación y uso. Los big data son muy diferentes, lo que se refleja en los siguientes aspectos:

1. Los big data industriales enfatizan la integridad de los datos

Big data de Internet se basa en el análisis de datos En Internet, se analizan los hábitos de uso, las preferencias de consumo, las características de comportamiento y otros datos relacionados de los usuarios, y se utiliza el conocimiento estadístico para el procesamiento de datos. Por ejemplo, Toutiao recomienda leer contenido a los usuarios mediante el análisis de datos. y aumenta la rigidez del usuario, por ejemplo, Taobao utiliza métodos basados ​​​​en el consumo. Los big data industriales utilizan el análisis estadístico de los hábitos de consumo de los consumidores para recomendar productos relevantes a los usuarios, mientras que los big data industriales monitorean los equipos en función de diversos datos sobre el funcionamiento del equipo, en función de múltiples. -Algoritmos lógicos de índice, basados ​​en análisis de datos y evaluación integral, guían el ajuste, mantenimiento, reemplazo de repuestos y reemplazo de consumibles para garantizar la continuidad de la producción.

2. énfasis en la precisión de los datos

La mayoría de los datos recopilados por big data de Internet son minería de correlación, que es un tipo de recopilación y análisis de datos descentralizados. Al hacer predicciones y decisiones, big data de Internet solo considera si la correlación. entre dos atributos es estadísticamente significativo . Por ejemplo, Amazon recopila el comportamiento del comprador y analiza datos como la tasa de conversión, la relevancia, la tasa de satisfacción del comprador y la tasa de retención. >

Por otro lado, el big data industrial tiene un gran propósito y pone más énfasis en la precisión de los datos. En comparación con el big data de Internet, el big data industrial tiene una tasa de tolerancia a errores mucho menor al predecir y analizar resultados.

Por ejemplo, la predicción de fallos en la Internet industrial tiene como objetivo proporcionar un apoyo óptimo a las decisiones relacionadas con el uso, el mantenimiento y las actividades de gestión del equipo en función del estado de salud real y la tendencia de deterioro del equipo, combinado con las necesidades personalizadas de las actividades de toma de decisiones del usuario, para lograr el objetivo de hacer coincidir las actividades de la tarea con el equipo. La combinación óptima de estado para garantizar el funcionamiento continuo y estable de las capacidades del sistema de producción. Algunas empresas industriales requieren que los equipos funcionen en un estado de "fallo casi nulo", de lo contrario se producirán enormes pérdidas.

3. El big data industrial pone más énfasis en la puntualidad de los datos.

El big data de Internet no tiene requisitos especiales en cuanto a la puntualidad. Los datos se acumulan durante un largo período de tiempo. La correlación de los datos es Can. Big data industrial presta más atención a la puntualidad de los datos. Como fallas en equipos industriales, fallas catastróficas en fábricas o producción, incendios, fugas de contaminantes, etc. Estos no solo requieren remediación posterior al evento, sino que, lo que es más importante, la Internet industrial debe poder proporcionar y recopilar datos para proporcionar predicciones anticipadas y alertas tempranas, tomar medidas para evitar el desastre antes de que ocurra.

En los últimos años, con la aplicación de big data en todos los aspectos de la vida y el trabajo, algunas personas incluso dicen que la era futura no será la era de la tecnología de la información, sino la era del big data. Los big data son importantes, pero algunas personas piensan que cuanta más información se tiene, más cerca se está de la verdad, lo cual no debería ser así. El libro de Nate Silver "La señal y el ruido" señala que más datos significa más ruido. La señal es la verdad y el ruido nos aleja cada vez más de la verdad.

Por lo tanto, ya sea que se trate de big data de Internet o de big data industrial de Internet, las personas necesitan establecer algoritmos y modelos efectivos para identificar y reconocer cuál es la verdad, de modo que los big data puedan realmente traer beneficios a nuestras vidas y trabajo para tener un impacto positivo.

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