工业大数据技术与架构（8）

工业大数据技术与架构（八）

（2018年12月24日）

（2）信息系统架构

为充分发挥工业大数据价值，避免形成“信息孤岛”，需要构建统一的信息系统架构，以实现各应用系统及数据的用户访问和互操作。

基于工业大数据业务战略的信息系统架构是一个体系结构，它反映制造企业的信息系统的各个组成部分之间的关系以及信息系统与相关业务、信息系统与相关技术之间的关系。信息系统架构包括应用架构和数据架构。

其中，应用架构描述了支持企业运作所需应用系统的蓝图，包含应用层次、功能、实现方式和建设标准等，它主要研究应用系统间的交互关系、应用与核心业务的对应关系，是企业总体框架研究的重点，可以说是业务架构和技术架构之间的桥梁。工业大数据应用架构既包含对应于工业大数据架构中的企业纵向层各层次的应用系统，也包含基于大数据技术的应用系统。

（3）信息技术架构

信息技术架构是指导大数据应用实施的蓝图，它将信息系统架构中定义的各种应用组件映射为相应的可以从市场或组织内部获得的技术组件，是制定架构信息集合的最后一步。

当前，随着工业4.0浪潮的兴起，物联网、云计算、大数据、人工智能（AI）、增强现实/虚拟现实（AR/VR）等信息技术不断向工业领域融合渗透，为工业大数据应用的实施奠定了坚实的技术基础。其中，物联网技术使得无处不在的末端设备和设施，可以通过射频识别、红外感应器、全球定位系统等信息传感设备，按约定的协议与互联网相连接，进行信息交换和通信，使物品及其状态可见，从而实现智能化识别、定位、追踪、监控和管理；云计算技术提供了一种可通过网络实现按需可动态伸缩的廉价计算服务；大数据技术及AI技术则使得在可接受的时间内从海量数据中分析、挖掘出潜在价值以及实现趋势预测、群体智慧模式等成为可能；通过AR/VR技术则可实现对工厂环境、工业设备等的模拟及增强体验。

制造业企业每天甚至每时每刻都在产生大量的数据，种类繁多，覆盖了工业产品的全生命周期，包括设计数据、生产数据、价值链数据以及相关的外部数据。这些数据或来自传感器，或来自智能设备的数据采集与监视控制系统，或来自企业的设计模型、信息系统。实现工业大数据应用需要进行数据采集及预处理、存储、分析挖掘、针对特定业务进行应用及最后展示结果，相应地，工业大数据信息技术架构也分为6层：数据层、数据采集层、存储层、计算层、应用层及展示层。若企业独自建设每一层，建设门槛会比较高。幸运的是，在各国政府、世界各大知名信息企业、全球一线制造业厂商及研究机构的努力下，国内外已研发、建设完成一系列与工业云服务及（工业）大数据处理相关的开源技术组件，人工智能技术也进一步取得了长足的发展。

（未完待续）

（摘编自 公众微信号 优管网）