text: 工業大資料是構成工業人工智慧的重要元素，指由工業裝置高速產生的大量資料，對應不同時間下的裝置狀態，是物聯網中的訊息。此一詞語在2012年隨著工業4.0的概念而出現，也和資訊科技行銷流行的大資料有關，工業大資料也意味著工業裝置產生的大量資料有其潛在的商業價值。工業大資料會配合工業網際網路的技術，利用原始資料來支援管理上的決策，例如降低維護成本以及提昇對客戶的服務。定義.大資料是指大量、多變且快速產生的資料，需要新的科技來處理，以便於決策、知識探索以及製程的最佳化，這也稱為大資料的3V，因為工業環境會面對的風險及衝擊，工業大資料在分析上的準確性要求會遠高於比社會媒體分析或是客戶行為分析上的要求。工業大資料的資料是由自動化裝置及程式自動產生，而其環境及操作也是受到控制的，目的是讓人為的介入降到最小，因此工業大資料的資料的結構化程度較高，彼此相關性也較高，會依發生時間順序排列，也比較適合進行分析。不過即使裝置機器都已經互相連線及網路化，工業大資料有以下的特點也會造成在分析時的挑戰：一般的大資料分析重點在挖掘到資料之間的相關性，以及捕捉到現象。不過工業大資料更著重於由現象中找出其背後的物理性根本原因。因此有效的工業大資料分析會比一般的大資料分析更需要特定領域的專業知識。相較於一般的大資料分析，工業大資料著重資料的完整性更甚於巨量的資料。因為若要建構一個準確的資料驅動分析系統，必需從不同的工作條件上採集資料。因為通訊特性，以及資料不同，系統中的資料是離散未同步的。因此在正式進行分析之前，預處理格外的重要，可以確保資料是完整、連續及同步的。大資料分析的重點是資料挖掘及發現，因此巨量的資料可以彌補資料的品質不良。但在工業大資料中，各變數都有明確的物理意義，在建立分析系統時，資料完整性非常重要。品質不良的資料或是不正確的記錄都會影響不同變數之間的關係，對於估測的準確性上有災難式的衝擊。因此，單純一般泛用大資料分析的技巧不一定可以應用在工業資料中。工業大資料需要更多的領域知識、分析系統機能的清楚定義，也需要在正確的時機將提取到的見解給正確的人，以產生較佳的決策。資料的取得、儲存及管理.因為自動化工業裝置可以以極快的速度大量產生資料，所以要處理這些資料的公司，首先面臨的就是儲存及管理資料的基礎架構。傳統的商業智慧主要專注於企業內部有結構的資料，依其固定出現的週期處理相關資訊，而工業大資料分析系統需要接近實時處理的分析，以及分析結果的視覺化。第一個步驟是收集正確的資料，現代裝置的自動化程度越來越高，可以由越來越多的感測器自動產生資料。識別其中裝置狀態有關的引數就格外的重要了，可以減少需要和集的資料，也讓資料分析更加有效率及效果。下一個步驟是建立資料管理系統，既可以處理大量資料，並且可以用接近實時的效率進行分析。為了可以快速的進行決策，資料儲存、管理及處理需要進一步的整合。例如奇異公司為了其許多的燃氣渦輪發動機，建立了資料儲存基礎架構的原型。所發展的系統以記憶體資料網格為基礎，已證實可以處理高速及大量的資料流，並且可以以近乎實時的方式來分析資料。他們認為這項技術展示了實現工業大資料管理基礎架構的可行作法。隨著這些裝置越來越便宜，這類系統也會成為未來產業的中心及基礎。網宇實體系統.網宇實體系統是一致的。網宇實體系統結合了資訊科技以及運營技術，建立資訊透明的環境，作為不同階層使用者的決策基礎。這類的技術已經有應用例項：美國國家科學基金會工業/大學智慧維護系統協作研究中心技術，來處理在切削過程產生的大量且高速的資料，以及負載變化的情形。當帶鋸退化條件出現時，會在最佳的時間建議使用者更換帶鋸，以確保安全，也減少在材料切削過程中造成的損失。所進行的分析計算是在雲端進行，可以透過乙太網以及行動裝置存取。範例存取庫.工業系統的元件無時無刻都可以產生大量的資料。一個生產線上，每臺機器每天都可以產生上億筆的資料，例如波音787每次飛行就會產生500 Gigabyte的資料。明顯的，工業系統中的一組單元產生的資料量遠超過傳統方式的能力範圍，因此在處理、管理及運算上都是挑戰。有許多研究者、公司主動參與了收集、組織及分析巨量工業資料的工作，其中有些資料若因為研究需要，已可以公開給大眾。NASA的資料存取庫是工業大資料中最出名的資料存取庫。其中的許多資料會用在預測式分析、故障偵測及機能等。
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