- 工聯網
- 作者：呂萌
- 2021年10月26日 15:25
工聯網消息(IItime) 10月26日，在2021世界工業互聯網產業大會工業互聯網創新峰會上，中國工程院院士譚建榮分享了其在工業互聯與工業智能方面的體會。
工業互聯網有三大核心問題，其中數據是關鍵
新一代信息技術與以工業系統全方位的深度融合，所形成的產業和應用生態，是工業智能化發展的關鍵綜合性信息基礎設施。
工業互聯網是數據流、硬件軟件和智能的交互。譚建榮指出，工業互聯網有三大核心問題，第一是智能化的設備，收集生產過程當中的數據。第二使自動化的系統智能系統運行、維護和學習優化。第三，智能化的決策，即面向復雜系統，通過大數據輔助的智能化決策。
工業互聯網可以從數據流、網絡和安全三個角度來理解。在工業互聯網中，網絡技術通過物聯網、互聯網等進行工業全系統的互聯互通，促進工業數據的充分獲取和無縫集成。
在工業互聯網中數據是關鍵，通過工業數據全生命周期的感知、產業和集成，形成區域數據的系統性智能，推動工業自動化發展。
在工業互聯網中安全是保證通過構建涵蓋工業全系統的安全保護體系，保證工業智能化的安全實現。
工業數據是指工業生產活動中形成的數據，數據來源于工業產品全生命周期中的各個環節，如與生產經營相關業務的數據、設備物聯的數據和制造企業的外部數據等等。
隨著信息技術、云計算、大數據技術在工業領域的廣泛應用，工業數據從簡單過濾的數據發展為能源應用互聯的海量大數據，數據處理的鏈條也延伸地更長。
制造企業在各個工業數據的孤島正在被逐步打通，形成系統級的工業互聯網。工業互聯網的數據有多樣性、多元性和強關聯性，同時數據的采集是實時的、連續的。
工業數據在整個工業布網中屬于非常核心的地位，通過工業互聯網全生命周期的感知，數據采集，分析處理，集成應用，形成基于數據的工業智能，帶動整個制造企業向工業智能化方向發展。
工業智能則是將智能的技術引入工業當中來，實現工業數據的有效利用，將工業數據轉換成更高價值的生產力。
譚建榮表示，這些信息反饋到工業生產全過程，對設備工作流的改善，實現智能設備、智能分析、智能決策，工業智能，包括知識庫和知識工程，動態傳感，自主決策三個方面十分有幫助。
六大關鍵技術推動工業數據向工業智能轉化
當前，工業智能的發展已經經歷了5個階段，第一個階段就工業生產系統的管理和持續改革。第二個階段是以數據為標準的管理體系，第3階段是數據驅動的預測性建模分析，而第4階段則以支持決策的知識系統為特征，而第5階段實體的鏡像對稱映射建模。
譚建榮表示：“從工業數據到工業智能，有數據挖掘、數據匹配、機器學習、知識工程、模式識別和數字孿生六大關鍵技術。”
第一項數據挖掘技術，是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際數據當中，提取隱含其內的有潛在價值的信息，揭示數據間有意義的聯系、趨勢和模式的過程。
通過數據挖掘，對不斷產生的工業數據進行深入的信息提取，其內在有關聯性的有效數據，以便進一步分析和利用。數據挖掘一般是經過數據準備、數據挖掘、結果表達與解釋三部分，其中數據處理還包括數據清理、數據集成、數據規律和數據變化等等。
第二項數據匹配技術。在一大堆數據當中對關鍵數據進行分析，分析事物的狀態及性質。數據匹配中一個重要的方面是對最關鍵的特點和后續的特征進行預測和匹配，包括多年工業數據匹配、機構數據匹配、數據流向匹配、歷史數據匹配、視頻圖像非結構化數據匹配。
數據匹配是對數據挖掘技術的補充和完善，在數據挖掘的基礎上，對數據進一步內在的關聯性，內容的全面性，信息的可信性進一步提升，以滿足工業智能需求的數據源。
第三項機器學習，包括深度學習。通過模擬人類的學習行為訓練，獲取新的知識，重新組織已有的知識結構，也是人工智能技術的體現。機器學習包括模型的算法，模型的訓練，模型的評估，模型的應用等等。
第四項知識工程，是運用現代科學技術手段，高效率、大容量的獲得知識信息的技術。知識工程是人工智能在知識、信息處理方面的發展，以知識為基礎，研究如何由計算機表示知識和進行問題的自動求解。
知識工程在數據挖掘和數據匹配的基礎上，獲取、表示、推理和解釋工業數據信息，形成工業數據到工業知識的轉化，構建能解決問題的完整知識庫系統，是工業智能的核心內容。
第五項是模式識別技術。模式識別技術與機器學習相比的落腳點是感知，根據已有的特征，通過參數或者非參數的方法給定模型中的值，從而達到判別目的。模式識別在很多經典領域，如信號處理、計算機圖像與計算機視覺、自然語言分析等都有廣泛應用。
模式識別與機器學習技術的聯合應用，兼顧了工業數據處理的深度和廣度，進一步推動工業智能化發展。
第六項技術是數字孿生技術。數字孿生就是利用物理模型，通過獲取物理實體數據，在虛擬信息空間里映射，構建一個物理實體動態一致數字副本的仿真過程，以反映相對應的物理實體的全生命周期。
基于工業數據數字孿生技術可以構建整個企業、工廠的數字復制體，可以精確地了解工廠運行過程中實體設備、物料、人員等的運行方式，實施監控工廠系統運行數據，實現工廠生產、故障預判和及時維修。
