"工业大数据：数据采集实践与挑战"

工业大数据是实现工业 4.0 的基础之一，是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。无论是德国工业 4.0、美国工业互联网还是《中国制造 2025》，都离不开工业大数据的搜集和特征分析。然而，数据采集是一直困扰着制造工厂的传统痛点。自动化设备的品牌类型繁多，厂家和数据接口各异，这导致数据采集的困难和不完整性。即便产量停机数据自动采集了，也不等于整个制造过程的数据都获得了，因为仍然需要人工参与环节。而在一些劳动密集行业，底层自动数据采集的可能性更小，这也给工业大数据的应用带来了一定的困难。 在数字化工厂中，工人更多地参与处理特殊情况和调整设备，数字化工厂并不等于无人工厂。产品配置和制造流程越简约越多变，越需要人的参与。因此，尽管智能制造进展迅速，数据采集仍然是生产中最实际最高频的需求，也是工业 4.0 的先决条件。为了实现工业大数据的有效搜集和特征分析，需要解决自动化设备品牌类型繁多、厂家和数据接口各异的问题，并提供更多的支持和解决方案。 除了自动化设备的问题之外，还存在其他需要人工参与环节的数据采集问题，如报废产量、质检、设备维护、报修等。这些数据需要时效，但很少有自动设备参与，无法自动采集。这意味着即使部分数据自动采集了，整个制造过程中仍然存在数据不完整的问题。而在一些自动化水平较低的劳动密集行业，底层自动数据采集的可能性更小，这给工业 4.0 的应用带来了挑战和障碍。 因此，为了克服这些困难，需要制定更加普适和适用的数据采集标准和规范，以解决自动化设备品牌类型繁多、厂家和数据接口各异的问题，并为一些劳动密集行业制定更加普遍适用的数据采集解决方案。同时，还需要在技术上不断创新和突破，提供更加智能化和便捷化的数据采集设备和方法，以满足工业大数据搜集和特征分析的需要。只有这样，工业大数据才能更好地支持工业 4.0 的发展和实现，为未来工业的全球市场竞争提供更强有力的支持和保障。