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工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)智能，是工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不同形態(tài)，但對(duì)兩者關(guān)系的認(rèn)識(shí)，關(guān)系到工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑與效果。

中國(guó)工程院院士譚建榮認(rèn)為，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是互聯(lián)網(wǎng)和新一代信息技術(shù)與工業(yè)系統(tǒng)全方位深度融合形成的產(chǎn)業(yè)和應(yīng)用生態(tài)，是工業(yè)智能化發(fā)展的關(guān)鍵綜合信息基礎(chǔ)設(shè)施。

工業(yè)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

在不久前的2019第三屆世界智能大會(huì)上，譚建榮表示：“數(shù)據(jù)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心，通過(guò)工業(yè)數(shù)據(jù)全周期的感知、采集和集成應(yīng)用，形成基于數(shù)據(jù)的系統(tǒng)性智能，推動(dòng)工業(yè)向智能化方向發(fā)展。”

工業(yè)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)就是工業(yè)數(shù)據(jù)，來(lái)源于工業(yè)產(chǎn)品生命周期各個(gè)環(huán)節(jié)，包括生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、設(shè)備物聯(lián)數(shù)據(jù)和制造企業(yè)外的數(shù)據(jù)等等。

隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的運(yùn)用，工業(yè)數(shù)據(jù)逐漸從簡(jiǎn)單、離散、孤立的數(shù)據(jù)，發(fā)展為與人、云和應(yīng)用互聯(lián)的海量大數(shù)據(jù)，有更多類型更多龐大的數(shù)據(jù)需要傳輸處理，數(shù)據(jù)處理的鏈條也變得更長(zhǎng)，制造企業(yè)工業(yè)數(shù)據(jù)逐步打通，形成工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)三大核心要素，第一就是智能化的設(shè)備，加上智能化的系統(tǒng)，收集生產(chǎn)過(guò)程中的數(shù)據(jù)。第二是智能設(shè)備的協(xié)同運(yùn)行維護(hù)與學(xué)習(xí)優(yōu)化。第三，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)提供決策，要能面向復(fù)雜大數(shù)據(jù)輔助決策。

譚建榮認(rèn)為，工業(yè)數(shù)據(jù)有三個(gè)特點(diǎn)，一是多源異構(gòu)，來(lái)源很多，而且數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是異構(gòu)，特別是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，分析起來(lái)很困難。二是數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性強(qiáng)，是全生命周期，基本上對(duì)連續(xù)生產(chǎn)的企業(yè)，要24小時(shí)持續(xù)采集，要保證實(shí)時(shí)性、連續(xù)性、穩(wěn)定性、動(dòng)態(tài)性。三是數(shù)據(jù)相關(guān)領(lǐng)域非常復(fù)雜，包括故障檢測(cè)、預(yù)測(cè)管理、可靠性等都涉及不同的專業(yè)領(lǐng)域。

在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中網(wǎng)絡(luò)是基礎(chǔ)，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)工業(yè)全系統(tǒng)的互聯(lián)互通，促進(jìn)工業(yè)數(shù)據(jù)充分流動(dòng)和無(wú)縫集成。“但是如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的充分流動(dòng)和無(wú)縫集成，要求很高。”譚建榮說(shuō)。

工業(yè)互聯(lián)與工業(yè)智能的關(guān)鍵技術(shù)

對(duì)于工業(yè)智能，譚建榮強(qiáng)調(diào)，“工業(yè)智能就是工業(yè)知識(shí)庫(kù)，沒(méi)有知識(shí)談不上智能?，F(xiàn)在很多企業(yè)搞智能化但沒(méi)談到知識(shí)，沒(méi)有知識(shí)的智能就是空架子，最多是一個(gè)自動(dòng)化、數(shù)字化、信息化，談不上智能化。智能化一定是建立在知識(shí)庫(kù)的基礎(chǔ)上，而且這個(gè)知識(shí)不是死的，需要?jiǎng)討B(tài)傳感。”

那么，如何判斷智能化呢？譚建榮提出，智能化的標(biāo)準(zhǔn)就是自主決策——機(jī)器根據(jù)不同的工況能自主決策，這是工業(yè)智能最核心的部分。工業(yè)智能的發(fā)展經(jīng)歷五個(gè)階段，第一是工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)的管理與改善。第二以數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)的管理體系。第三數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的綠色性建模。第四支持決策的知識(shí)系統(tǒng)。第五實(shí)體的景象對(duì)稱映射建模。

數(shù)據(jù)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心，也是工業(yè)智能的核心。譚建榮總結(jié)認(rèn)為，從工業(yè)數(shù)據(jù)到工業(yè)智能涉及到六大技術(shù)。第一是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，要從大量的、不完全的、有噪聲、模糊的隨機(jī)的實(shí)際數(shù)據(jù)中，提取隱含其內(nèi)的、人們事先不知道但又具有潛在價(jià)值的信息和知識(shí)，來(lái)揭示數(shù)據(jù)之間有意義的聯(lián)系、趨勢(shì)和模式。

數(shù)據(jù)挖掘還要不斷對(duì)數(shù)據(jù)深度進(jìn)行提取，這有三個(gè)要點(diǎn)，第一洞悉工業(yè)數(shù)據(jù)特征背后的物理意義，以及特征之間關(guān)聯(lián)性的機(jī)理邏輯。第二覆蓋工業(yè)過(guò)程中的各類場(chǎng)景條件，提取能反映對(duì)象真實(shí)狀態(tài)的全面工業(yè)數(shù)據(jù)信息。第三在大數(shù)據(jù)的前提下，保證工業(yè)數(shù)據(jù)的質(zhì)量，冗余的數(shù)據(jù)要去掉。

第二是數(shù)據(jù)匹配技術(shù)。第三是機(jī)器學(xué)習(xí)，這涉及到算法，目前國(guó)內(nèi)還在應(yīng)用層面。第四是知識(shí)工程，包括知識(shí)獲取、知識(shí)表達(dá)及知識(shí)使用三個(gè)層面。第五是模式識(shí)別。第六是數(shù)字孿生。