工業(yè)大數據這個(gè)詞其實(shí)并不是標準詞匯，更類(lèi)似于工業(yè)+大數據的組合概念。在工信部下發(fā)的《智能制造綜合標準化體系建設指南》提到“工業(yè)大數據是工業(yè)領(lǐng)域完成相關(guān)信息化（包括企業(yè)內部的數據采集和集成，產(chǎn)業(yè)鏈橫向的數據采集和集成，以及客戶(hù)/用戶(hù)和互聯(lián)網(wǎng)上的大量外部數據）所產(chǎn)生的海量數據的基礎上，經(jīng)過(guò)深入分析和挖掘，為制造企業(yè)提供看待價(jià)值網(wǎng)絡(luò )的全新視角，從而為制造業(yè)創(chuàng )造更大價(jià)值?！?/p>

而工業(yè)現場(chǎng)數據管理是一個(gè)全新的理念。在這之前，對于工業(yè)現場(chǎng)數據，一般只有數據采集這個(gè)說(shuō)法，而缺乏針對整個(gè)工業(yè)現場(chǎng)環(huán)節的完整的數據管理體系和架構。

工業(yè)現場(chǎng)數據管理理念出現的原因，

從宏觀(guān)上來(lái)看，主要是因為：

智慧工業(yè)的具象化和發(fā)展需要工業(yè)現場(chǎng)數據的支持

任何智能或者智慧應用，都離不開(kāi)數據的支持。離開(kāi)數據支持的應用，只會(huì )是一個(gè)象征性的擺設，沒(méi)有任何實(shí)際意義。

在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和智慧工業(yè)領(lǐng)域，要實(shí)現工業(yè)／產(chǎn)業(yè)的智慧化，離不開(kāi)工業(yè)現場(chǎng)數據的支持。無(wú)論是統計分析類(lèi)應用、決策輔助類(lèi)應用，還是可視化類(lèi)的應用，都需要用到工業(yè)現場(chǎng)數據。前兩者需要海量的現場(chǎng)歷史數據的積累，而后者則需要用到實(shí)時(shí)性較高的現場(chǎng)實(shí)時(shí)數據。

應用和數據分離的大趨勢的需要

目前，應用和數據分離是整個(gè)信息技術(shù)領(lǐng)域的大趨勢。對于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域而言，由于工業(yè)現場(chǎng)數據存在“一鴨多吃”的現象，即一份現場(chǎng)數據，可能被多個(gè)不同的應用／工業(yè)APP所需要，所以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)架構體系中，對于應用和數據分離的需求更加迫切。

作為應用和數據分離的典型，工業(yè)現場(chǎng)數據已經(jīng)不能用傳統的“即采即轉，無(wú)腦上拋”的方式，而是需要對獲得的工業(yè)現場(chǎng)數據進(jìn)行有機的管理，并通過(guò)合適的方式，為各類(lèi)應用／工業(yè)APP做好數據準備工作。

從微觀(guān)上看，工業(yè)現場(chǎng)數據管理的核心作用和功能包括：

1、現場(chǎng)數據接入

工業(yè)現場(chǎng)設備的數據接入，是困擾很多工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的難題。由于工業(yè)現場(chǎng)設備種類(lèi)復雜、通訊條件以及數據采集要求各不相同，同時(shí)通訊協(xié)議／總線(xiàn)的開(kāi)放度也有極大的差異，這些因素直接導致了工業(yè)現場(chǎng)設備的數據接入成為了擺在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)項目推進(jìn)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展道路上的一只巨大的攔路虎。

而工業(yè)現場(chǎng)數據管理服務(wù)，由專(zhuān)業(yè)的團隊對現場(chǎng)情況進(jìn)行分析，通過(guò)對設備、產(chǎn)線(xiàn)、系統的數字化改造（接口轉換、新增傳感系統、協(xié)議解析、規約重構、通訊協(xié)調等），使之具備數據上傳能力，可以完美解決這一難題。

2、數據初始化

從不同工業(yè)現場(chǎng)不同的設備、產(chǎn)線(xiàn)和系統獲取的數據，多半都屬于彼此異構的數據，因此在實(shí)際使用這些數據之前，需要對其進(jìn)行初始化。

工業(yè)現場(chǎng)數據管理中包含了對工業(yè)現場(chǎng)設備、產(chǎn)線(xiàn)、系統中獲取的數據的初始化處理，包括格式標準化、數據清洗及二次數據重構等內容。

3、數據管理

在IT領(lǐng)域，對于獲得的標準化的數據，需要進(jìn)行系統化的管理，在工業(yè)現場(chǎng)數據管理層面，數據管理的重要性同樣不言而喻。

工業(yè)的數據管理，主要包括對初始化之后的數據進(jìn)行存儲，并在數據歸屬權明確、數據安全得到保障的前提下，對其進(jìn)行調用、分發(fā)和傳輸。

4、數據應用

工業(yè)類(lèi)應用和APP有一個(gè)和一般的IT應用所不同的特征，就是部分工業(yè)應用，對于數據的“新鮮度”要求極高，即這類(lèi)應用，需要部署在工業(yè)現場(chǎng)的本地，對獲取的數據進(jìn)行第一時(shí)間的處理。

另一方面，在某些高并發(fā)和高頻／超高頻的數據采集場(chǎng)景，由于實(shí)時(shí)數據量太大，如果不在本地對數據進(jìn)行處理和分析，將直接對整個(gè)平臺乃至全系統的負荷造成影響。

基于上述兩點(diǎn)，工業(yè)現場(chǎng)數據管理中，包含了數據應用的管理內容，即根據應用功能的需要，利用邊緣計算和微服務(wù)技術(shù)，對工業(yè)現場(chǎng)數據進(jìn)行應用和前置處理，以獲取相關(guān)應用所需的分析結果。從工業(yè)運營(yíng)視角出發(fā)，格創(chuàng )東智認為，做好工業(yè)現場(chǎng)數據管理，是敬畏工業(yè)現場(chǎng)的核心。

來(lái)源：格創(chuàng )東智