特性观点
理解大数据、工业物联网和工业4.0

2017年11月14日—埃森哲估计，到2030年，工业物联网(IIoT)将为全球经济增加14.2万亿美元，但制造商究竟如何理解这一点?继续阅读，了解如何在生产运营中利用大数据、工业物联网和工业4.0概念。

什么是大数据，为什么要关心？

要解释获取信息的大数据方法，最好的类比是将第一代GPS导航系统与现有技术进行比较。第一代计算机捕获并使用某一时刻已知的所有数据来绘制你通往目的地的航线。它使用地图，你的位置和你的目标位置，利用地图信息和相关的限速计算你的最短路线和时间。目前的技术利用从沿你建议路线行驶的所有其他车辆收集的信息，然后利用你整个路线或你选择的任何路线的交通速度计算你的到达时间。第一代技术只收集和使用与已知情况和已知问题相关的特定信息——我在哪里，我要去哪里，我将如何到达那里?

这与今天工厂里大多数数据收集系统的结构类似——我制造了多少个部件，我是否达到目标，以及我的约束条件是什么?

大数据方法收集所有可用的信息，不管是否有预先确定的收集原因。来自每辆车行驶的数据(配备了适当的手机和GPS技术)有助于大数据数据库，让你或你的系统知道确切的交通模式，并阻止-挖掘最佳路线。

我妻子的车配备了第一代GPS，而我手机上的一个应用程序使用从路上的每一辆车收集的数据。在夏季的周末，当我们从位于安大略省伦敦的家出发旅行时，我们在安大略省米德兰的船上。那I have often put the two methods to the test, just for fun. The cellphone app (the Big Data approach) gets us to the boat quicker every time and predicts our arrival time with incredible accuracy.

大数据背后的想法是尽可能多地收集和存储event-by-event信息经验和最一致的格式,你可以-因为数据存储便宜给你的好处能够我后来当你提出新的问题。新的问题，比如，那个事件是如何与这个事件相关联的?那台机器的更换对质量有什么影响?消耗品的变化如何影响我们流程的可靠性?

什么是IIOR，它如何适应？

从制造商的角度来看，IIOR或工业互联网的事物，代表了今天开始收集来自所有现有流程的大数据的机会 - 如果没有与您当前已经到位的制造设备相关的成本或时间。IIOT运动实际上有效地商品化技术可以极其容易且成本地从任何机器或过程收集信息，从而能够收集大数据，而无需升级或更换通常在使用中的更受约束和限制性技术相关的大数据在厂房。现有系统可以留在原地，未分区，提供他们总是拥有的基本服务。

然而，IIT允许制造商今天开始收集大数据，在行业4.0课程上设置它们而不改变关键制造设备的物理产品。IIOT本身不会让您在那里，也没有大数据，但它们是非常有效的第一步，可以采取现在，而且像现代GPS技术一样，他们将帮助您更快地获得，并且更确定。

什么是工业4.0，它对我们的工厂意味着什么?

维基百科的定义可能是最简洁的解释：行业4.0是制造技术中当前自动化趋势和数据交换趋势的名称。它包括网络物理系统，事物互联网，云计算和认知计算。行业4.0创造了被称为智能工厂的东西。

今天的共同对话主要集中在数据收集和自动化方面。然而，我认为这些技术的一个同样重要的目标是更好地连接和参与我们公司的人们，使他们的工作更有意义，他们的努力更有建设性。信息需要有目的才能有价值。从机器中获取数据只是等式的一部分，而将有用的信息传递给人们——所有人，而不仅仅是管理层——则是另一部分。

Paul Hogendoorn，paulh@getfreepoint.com那是自由点技术的联合创始人，“衡量。分析。分享。”（别忘了分享！）访问www.getfeepoint.com.想要查询更多的信息。

该专栏最初发表于2017年11月/ 12月的制造自动化问题。