工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、到订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称，其以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。

　　对于北京四度科技有限公司的课件3D虚拟现实，能源化工行业自动化系统多，每一秒都有大量的系统监控数据和业务数据自动生成，但实际上能用来指导决策分析的并不多。大量的数据需要做基础汇总之后再做分析。特点速度快。能源化工行业自动化系统24小时不停线运行，成集群模块化分布。数据传输速度快，这就要求数据决策系统要能及时响应高速更新的数据，未业务运营提供实时的分析汇报。面对能源化工行业管理经营数据化的五大问题和行业数据的四大特点。传统的解决方案显然难以满足多层次的业务需求。以十几个能源化工数据决策分析系统的案例来看，分五层的规划设计（如下图）是目前能照顾到各层次需求的绝佳解决方案。今天笔者在这里着重聊聊数据展现层和数据应用层，前三层可以在今后和大家详细探讨。

　　目前，不仅是全国范围内，乃至全球范围内都是一片欢欣鼓舞的繁忙景象，似乎一夜之间就可以打造无数座智能工厂，仿佛引进了一套MES系统就实现了智能制造的升级。然而，当一阵风过，绚烂缤纷的荣光背后又剩下些什么？又能为制造业的真正崛起带来什么转机？推动智能制造的源动力到底是什么也值得思考。

　　对于课件3D虚拟现实，大数据有数据量大，数据种类多，商业价值高，处理速度快等特点。在此基础上还有两大优势：准去率高：应用场景一般是预测；实时性强：实时监控，故障预警。数据化是大势所趋，那我们也必须积极加入。同时近年来国家号召，在工厂里边在生产过程中有非常多的数据可以改善。而改善方式是来自于我从数据方面的判断，我们阿里云是站在数据层方面，看我们是否能帮助你提高，像产能这些关键指标。工业数据的维度，一个是在目前的生产链上面，一个是时间不断增长之后，生产设备数据包括原材料数据，数据的范围仍在不断扩大。目前很多工业企业都不可避免的遇到下面这些业务痛点:加工流程长，设备参数多，造成工艺人员不能有效的利用信息，定位不良原因，影响工艺人员调整参数的效率。

　　这个门槛远比设备操作要低得多，而且随着VR技术的发展，交互性会越来越友好，学习成本也会越来越低。 效率问题 效率问题可以举个例子说明。我们打出租车的时候，在没有建立起北京市的虚拟城市地图之前，我们需要有经验的司机，因为我们需要问路，需要预测什么时间到，遇到堵车需要借助运气和司机的经验。

　　课件3D虚拟现实然而，工业企业中，IT系统建设相对薄弱，在数据种类、数据量级、数据价值等方面稍显逊色，在做IT业务系统的数据分析时，对客户业务的理解要求不多，门槛较低。相比之下，来自OT系统的设备相关数据复杂度高、价值点大。在数据分析时不仅要解决实时、海量的数据存储和分析的问题，还需要对客户业务的深刻理解，搭建特定场景下的精准模型。寄云科技选择后者，做企业的业务类分析，以对接设备的控制系统为主，聚焦在生产制造和设备运维两个方向。据时培昕介绍，寄云科技长处在于，第一，从生产数据出发，做质量和效率的分析；第二，从设备运行数据出发，做设备的健康管理故障预测和远程运维。工业各细分领域专业性差异大，壁垒深，对于擅长数据分析而匮于业务理解的第三方数据服务商而言。

　　虚拟模型和真实模型形成双向数据流，不断地迭代、优化，实现***的生产模型。这就是我们所说的集成虚拟世界和现实世界，把虚实结合在一起，实现生产效率的提高。 AR技术可以根据现场情况通过算法得出运行最快、步骤最少的解决方案。

　　以菜鸟物流为例，拣货员从快递箱中取出需要配货的订单，运用AR眼镜扫描订单上的二维码，就从眼镜镜片屏幕中看到了该订单包含的详细商品信息。然后拣货员精确地从面前货架上取货、确认、放入快递箱。货品的摆放也经过了智能算法的优化，以保证拣货员在最短的时间内完成一个订单的货品分拣。在这里，一个订单货品的分拣仅需要三分钟左右，大大节省了时间，而且AR眼镜还能瞬间采集所看到的信息，远远超过以往速度。

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