O parte a sursei de date mari industriale sunt datele din domeniul producției și exploatării, iar o mare parte sunt datele mașinii generate în procesul de funcționare a echipamentelor de producție și a produselor și echipamentelor de ultimă generație produse.
Și datele reale mari nu sunt datele, datele după accesul pentru a salva se pot face, lucrul real este analiza inteligentă și decizia inteligentă, prin integrarea celor două pe baza sistemului de optimizare a analizei inteligente "creierul industrial" să ducă la îndeplinire decizia inteligentă corespunzătoare.
Aceste analize și luare a deciziilor inteligente nu pot fi separate de suportul sistemului informatic original și al sistemului de automatizare, dar nici nu pot fi separate de echipamentele fizice și echipamentele care produc aceste date. Pe baza datelor de mediu în care sunt integrate datele, se construiește un sistem de date mari cu capacitate inteligentă de analiză și optimizare, pe baza sistemului de management al informațiilor și a sistemului de automatizare pentru a atinge scopul de a îmbunătăți calitatea, creșterea eficienței, reducerea consumului și controlul riscurilor. .
Big Data industrială poate fi împărțită în trei categorii. O parte sunt date industriale de Internet of Things, cum ar fi datele generate de echipamentele de producție, produsele inteligente și echipamentele complexe 24 de ore pe zi. O parte a datelor de informatizare a întreprinderii și o parte importantă a datelor sunt datele externe de-a lungul lanțului industrial, inclusiv datele de mediu ale echipamentului în procesul de operare, cum ar fi datele meteorologice, datele geografice și datele de mediu corespunzătoare. Numai atunci când aceste trei tipuri de date sunt combinate pot fi numite date industriale mari.
Cum să folosiți datele pentru a conduce. Primul este să ne uităm la ce fel de date avem acum, de unde provin, cum să le colectăm dacă nu le avem, care sunt caracteristicile acestor date, cum ar fi datele din seria temporală, datele din spațiul de timp, datele generate de produse inteligente și date generate de echipamentele de producție și câte date sunt în final. Al doilea este să înțelegeți datele, cum să salvați datele, să gestionați, să utilizați, un altul este mai important este cum să asigurați calitatea datelor. Al treilea este de a folosi ce fel de sistem, ce fel de instrumente pentru a asigura stocarea datelor, gestionarea datelor, prelucrarea datelor? În același timp, modul de integrare și asociere a acestor date nu înseamnă doar analiza și gestionarea datelor generate de echipament, ci și asocierea datelor de mediu din jur, date geografice și alte date transfrontaliere în procesul de analiză.
