工业 4.0 中的大数据，其工作原理和未来

我们知道，全球几乎所有的为数不多的几个工业强国都在朝着所谓的工业 4.0迈出重要的步伐，其特点是数字化转型以及使用人工智能 (AI)、物联网 (IoT) 等尖端和颠覆性技术，尤其是大数据。

大数据如何在工业 4.0 中发挥作用？

大数据包括通过特定软件收集和分析大量数据，这些软件能够将所有这些最初混乱甚至混乱的信息转换为可操作且极其有用的数据。大数据的目标是使用这些信息进行预测、提高生产力并做出最佳的组织、运营、财务决策等。

工业 4.0 的特点是是一场真正的全球数字革命，其中不同的系统和流程相互连接。

这种超连接使大数据的作用变得更加重要和高效，因为来自物联网的信息可以通过人工智能技术转化为计算机学习系统。

系统、计算机之间的互连以及分析来自连接到互联网的各种来源和对象的大量数据的能力，使智能工厂的存在成为可能。换句话说，智能生产平台或中心，配备先进的机器，具有自主操作和自主决策的能力。

简而言之，大数据对工业 4.0 的贡献在于通过提取大量数据、组织、分析并将其转换为高价值信息，为物联网和人工智能等其他新兴技术提供更多的容量和效用。实现卓越的运营和生产。

工业 4.0 中的大数据应用

大数据软件对收集到的信息进行处理和分析，得出相关结论，有助于改善各类业务运营。复杂的数据分析可用于多种应用，例如：

智能制造流程；大数据允许系统集成和所有必要数据的收集，使智能工厂的概念成为现实。这些类型的工厂由自动化生产工厂组成，机器能够执行复杂的工作，解决问题并根据先前的编程做出决策。

与供应商的管理；复杂的数据分析允许建立有效的系统来改善与供应商的关系，主动采取行动。例如，根据活动的历史分析、获得的结果和检测到的问题自动安排订单。

企业资源计划；正确使用大数据使公司能够通过对通常以孤立方式处理的流程和系统的完整和全面的可视化来优化其人力和技术资源。考虑部门和活动之间的相互关系有助于做出各种最佳决策，从运营到人力资源甚至财务。

优化物流和仓库作业；对来自传感器、RFID 标签和各种便携式设备的信息进行分析，使智能仓库的概念成为现实。物流的未来涉及日益自动化和机器人系统的实施，其中重复和艰巨的任务由机器执行，使操作员能够专注于监督、编程和质量控制功能。

预测性维护；大数据的另一个最有趣的应用是，通过数据滋养的传感器，可以在发生故障之前预测机器可能出现的故障。通过这种方式，避免了可能导致重大经济损失的停产。

这些是大数据在工业 4.0 的背景下的一些用途，但还有更多用途，例如：供应链管理、不合格分析、废物处理以及可持续性或能源效率的优化。

大数据对工业 4.0 未来的重要性

如果没有充分发展大数据， 4.0 技术在从来自公司数据库的信息中提取所有潜在价值方面处于半途而废，尤其是从传感器、?RFID 标签和包含的设备中的物联网。

对大量数据进行复杂分析是生成预测分析模式的唯一有效方法，使构成工业 4.0的机器能够自主且准确地运行。此外，大数据得出的结论构成了做出最佳业务决策的第一级参考。总之，没有大数据，工业4.0是不可能存在的，它的进步和发展也是不可能的。