工业互联网的挑战:数据管理

日期:2019-04-12 / 人气: / 来源:互联网

    前言:工业互联网现在是当前比较火热的话题,但其存在哪些科技难题呢?这恐怕是产业界和工业界大多数人关注的问题,因为它们既是科技问题,也是应用难题。在2019工业互联网峰会上,众多专家学者对此分享了各自的观点,提出了目前工业互联网面临的几大挑战。
 
    数据管理的挑战
 
    清华大学大数据系统软件国家工程实验室总工程师王晨认为,工业互联网上的数据管理非常有挑战。
 
    第一,工业上用到的大量的数据高效查询的问题,它与商业物联网、工业场景的数据量完全不在一个数量级。比如风电领域,风机上的振动数据的采集频率会达到毫秒级及以下,是上万赫兹的采集频率。这样的数据怎么存储,查询,是特别大的挑战。还有实时数据库,也没有很好地解决这种问题,这是数据管理的效率问题。
 
    第二,是数据利用不能回避的两个问题,一个是数据治理也就是数据质量的问题,在工业上,机器回来的数据质量比人产生的数据质量更糟糕。由于传感器本身的采集精度问题,环境的渐次干扰问题,会产生数据丢包,那怎么做修正?这和工业密切相关,也是一个很开放的问题。
 
    再一个就是数据集成的问题,非常有挑战,因为传统数据集成基本上是相同性或者是相似性做数据集成,但回到工业上看,离散制造业要根据动态变化考虑做数据集成,流程制造业要看到不同工序中时序的变化。这些已经超出了传统数据管理的范畴。

作者:博革咨询


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