大数据泛滥之前–为什么数据管理对于工业4.0的成功至关重要

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大数据泛滥之前–为什么数据管理对于工业4.0的成功至关重要

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-07-30

工业4.0的目标是使工业领域的所有相关信息可实时通过连接所有相关实体

相互并有能力使用这些数据所产生的判断当前进程状态在任何时候，以得出的增值决策，显然工业4.0将提供无限的潜在有价值的数据源。

弥合业务线，制造系统与机械设备，零部件和工件之间的沟通鸿沟目标：

1、定制量产（小批量，批量大小一个）

2、可重构生产系统

3、在同一条生产线上生产多种不同类型产品的选项。

回顾这些雄心勃勃的目标，诸如优化能源管理，状态监测和诊断或自我校正（当过程偏离基准时过程能够自动，快速而准确地做出反应）的第二层目的是“低落的果实”。

因此，工业4.0专注于以下三个方面的集成：

1、通过增值网络进行横向整合

在横向整合的背景下，相互联系的公司（制造商，供应商以及开发和物流服务）定期交换相关信息。此概念是要在产品生命周期的所有不同阶段（包括设计，生产，交付和使用）考虑客户的特定要求。

2、自动化层次结构中的垂直集成

垂直标准链接了自动化技术中的不同层次，即在执行器和传感器，控制和计划单元处。

3、自我优化资源

集成制造过程对于自我优化至关重要。相关数据的可用性以及利用智能工具和概念的能力为增值优化铺平了道路。

作为工业4.0的总体技术框架，已经指定了参考体系结构模型工业4.0（RAMI 4.0）

在三个轴上进行排列-工厂或设施内的功能，生命周期和价值流以及机器的基于层次的分解-技术标准定义了特定领域的通用结构和“通用语言集”。

为了证实该参考体系结构，真实制造业的要素必须具有足够的虚拟表示形式（真实和虚拟维度，均由网络物理系统CPS创造）

该虚拟映像不仅是当前状态和当前连接的快照，不仅如此它还应包括涵盖CPS 整个生命周期的所有信息，包括来自几何数据，机械性能或技术和安全特征的相关信息。所有其他生命周期维度-工程，调试和操作，维护与服务-添加其他数据。

总而言之，德国的工业4.0方法希望建立一个国际参考框架

以在车间级别的CPS与LOB IT系统（ERP，制造执行系统，CRM，物流）之间进行全面，结构合理，快速而灵活的交互等），但是工业4.0是一个全面的框架，尚待证明其相对于更为务实或受限制的方法的优越性，从数据管理的角度来看，挑战是巨大的，必须控制传感器驱动的数据流，并且需要强大的工具来进行（大）数据集成，路由，验证或安全性管理。

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