工业互联网平台需要解决多类工业设备接入、多源工业数据集成、海量数据管理与处理、工业数据建模分析、工业应用创新与集成、工业知识积累迭代实现等一系列问题，涉及七大类关键技术，分别为数据集成和边缘处理技术、IaaS技术、平台使能技术、数据管理技术、应用开发和微服务技术、工业数据建模与分析技术、安全技术。\1.数据集成与边缘处理技术设备接入：基于工业以太网、工业总线等工业通信协议，以太网、光纤等通用协议，
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2023-11-04 21:25:21
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摘要：在云栖TechDay24期上，阿里云数据挖掘专家光盐分享阿里云数加平台如何通过工业大数据和云计算的结合应用；来有效提升良品率，降低生产成本，帮助传统制造业企业快速进入工业4.0；该解决方案将适用于设备运维、生产工艺调优、能源管理、环保、行业监管等应用场景。下图主要介绍从工业1.0到工业4.0的相关概念。从工业互联网的直接应用到工业上下游，阿里云都在提供解决方案。阿里云的使命是让云计算技术普惠
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2023-07-12 12:42:38
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一、项目前景和范围1项目简介工业大数据平台是专门面向大型旋转机械、大型工业过程的、可视化的大数据平台，是管理工业过程数据采集、加工和应用环境资源任务的数据系统，提供设备状态数据、过程数据、工艺数据的采集加工处理、数据挖掘、设备建模和工业、用的全生命周期的数据资产管理，帮助工业客户管理数据资产并创造数据商业价值。2可行性分析2.1技术可行性：我们有可靠的技术团队，项目组的几位技术人员均为相关领域的专
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2023-07-07 09:29:00
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AI平台和BigData platform
技术特点高频的知识协同、技术协同，集体智慧的产物
匹配-高配-超配-前置配数字化和信息化数字化转型-数字化工具和数字化体系
硬件基础--运维团队 网络团队
数字化--业务在线，海量数据-数据驱动，关键数据-业务驱动，核心数据-人事驱动
新的业务逻辑和组织管理模式
从技术路线去思考产品形态 --
工业大数据是什么？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、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周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。工业大数据特征？数据容量大：工业数据体量比较大，大量机器设备的高频数据和互联网数据持续涌入，大型工业企业的数据集将达到PB级甚至EB级别。多样：工业
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2023-08-08 16:40:29
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一. 应用背景大数据分析模型的研究可以分为3个层次，即描述分析(探索历史数据并描述发生了什么)、预测分析(未来的概率和趋势)和规范分析(对未来的决策给出建议)。工业大数据分析的理论和技术研究仍处于起步阶段，主要应用场景如下：1. 预测性维护。传统制造业面临核心设备的维护管理、故障诊断等问题，常规维修存在不确定性，紧急状况下故障处理的难度及压力都较大。实时监测、有效记录设备工况信息，通过大数据平台建
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2023-08-24 14:14:26
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随着工业互联网、大数据等技术的不断完善发展，工业制造业终端设备全过程数据、产品全生命周期数据、企业全系统数据、产业链供应链全链条数据等各类工业数据的实时获取与高效处理成为可能。工业大数据按来源划分，可分为工业物联网数据、企业信息化数据，以及外部跨界数据。在当前基于工业互联网的分布式数据源环境下，一方面，工业领域物联网传感器在时刻收集工业现场生产设备以及产品产生的海量过程数据，这是当前工业大数据中最
工业大数据分析平台是利用大数据技术开发搭建的为工业企业服务的一体化信息平台。我们国家世界工厂，仅仅成为制造大国是不行的。这些年国家高新技术产业的快速发展，我们应该可以深刻感受到我们正在从制造大国向制造强国迈进！面对这百年难得的机遇，如何跨好这一步，利用好工业大数据正是我们需要深刻思考的地方。 工业大数据作为工业互联网平台的核心组成部分，是当今工业转型升级的必然选择。大数据以及现在
无论是欧美老牌国家制造业的重振，还是中国制造业的转型提升，工业大数据都将发挥不可替代的作用。 当前，全球主要国家掀起了新一轮以“信息技术与制造业融合”为共同特征的工业革命，加速发展新一代信息技术，并推动其与全球工业系统的深入融合，以期抢占新一轮产业竞争的制高点。无论是欧美老牌国家制造业的重振，还是中国制造业的转型提升，工业大数据都将发挥不可替代的作用。何为工业大数据 工业大数据
拥有大数据不是目的，探索大数据的价值是关键。工业大数据由企业信息数据、设备物联网数据和外部互联网数据组成，具有很大的价值。例如，通过分析用户使用数据来改进产品，通过分析现场测量数据来提高工件加工水平，通过工况数据进行产品健康管理等。 实施工业大数据项目需要关注以下3个关键问题： 数据质量控制问题 原始数据（生数据）质量决定分析结果的质量。企业信息系统数
导读：工业大数据即工业数据的总和，其来源主要包括企业信息化数据、工业物联网数据、“跨界”数据等，它是工业互联网的核心，是智能制造的关键。工业大数据分析作为工业大数据的核心技术之一，是工业智能化发展的重要基础和关键支撑。本文将结合作者在工业领域多年的实践应用经验，力图对工业大数据分析技术的应用思路、方法和流程进行总结，旨在为企业开展大数据分析工作提供技术和业务上的借鉴。 在本文中我们将一起研讨和思考
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2023-08-28 13:32:04
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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、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周期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（狭义和广义）。数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉
工业大数据技术综述王建民清华大学软件学院，北京100084摘要：工业大数据是工业数据的总称，包括信息化数据、物联网数据以及跨界数据，是工业互联网的核心要素。分析了工业大数据的发展背景和主体来源，剖析了工业大数据、企业信息化和工业互联网之间的相互关系，阐述了工业大数据“多模态、高通量、强关联”的数据特点以及“跨尺度、产业链、跨界”多源数据融合的应用特点，探讨了工业大数据软件系统架构，给出了制造环节的
原创
2021-04-10 17:01:24
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工业大数据是指工业设备在生产过程中所产生的大量多样性的数据，其因物联网而广为人知。工业大数据因2012年“工业4.0”概念的出现而被重视，旨在以工业设备产生的数据为基础，通过大数据技术进行处理并且挖掘出更多的商业价值。工业大数据的特点工业大数据利用工业网络技术对原始数据进行处理，为管理决策提供依据，达到降低维护成本、改善客户关系的目的。 工业大数据要更麻烦大数据一般具有3V的特点，即Volume
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2023-06-12 10:04:34
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工业4.0概念提出后，物联网、大数据、云计算迅速成为热点，这都反映了制造业对信息支持的需求。新一轮工业革命只能是智能化、信息化、数字化。由于传统制造业不是一个信息非常发达的行业，这体现在大多数制造业的传统和粗糙的流程上。即使使用现代化设备，整体信息解决方案也主要来自设备制造商。 因此，制造业迫切需要大数据来进行信息化改革，大数据将对制造业产生深远的影响： 1、大数据可以为制造业带来更精确、更先进的
前期简单了解了工业大数据大概的研究框架，为了进一步了解工业大数据如何用，进行进一步的研究调研。工业大数据驱动技术模型与算法智能制造业 整体描述过去几年，智能制造在研究和工业上获得了巨大的关注。在几乎相同的时间里，机器学习取得了惊人的进步，进入了制造业的许多方面。人工智能领域的最新发展应用在实际的制造业应用决策中变的十分普遍。决策支持系统可以通过使用机器学习方法进行不同的应用程序的实现[95]。机器
随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，使得工业企业所拥有的数据日益丰富。工业大数据是在工业领域信息化应用中所产生的数据，呈现出大体量、多源性、连续采样、价值密度低、动态性强等特点。信息技术特别是互联网技术正在给传统工业发展方式带来颠覆性、革命性的影响。二维码、RFID、传感器、工控系统、物联网、ERP、CRM等技术的广泛应用，推动工业企业实现生产流程各环节的互联互
随着新一代信息技术与制造业的深度融合，工业企业的运营管理，越来越依赖工业大数据。工业大数据的潜在价值也日益呈现。随着越来越多的生产设备、零部件、产品以及人力物力不断加入工业互联网，也致使工业大数据呈现出爆炸性增长的趋势。工业大数据的价值体现工业大数据是以工业4.0数据分析和特色收集为基础，对设备、装备的质量和生产效率，以及产业链进行更有效的优化管理，并为未来的制造系统搭建无忧的环境。它通过工业传感
摘要：数据是政府、企业和机构的重要资源。数据治理关注数据资源有效利用的众多方面，如数据资产确权、数据管理、数据开放共享、数据隐私保护等。从数据管理的角度，探讨了数据治理中的一项关键技术：数据整理。介绍了以数据拥有者和直接使用者（行业用户）为核心的数据整理的关键技术，包括数据结构化处理、数据质量评估及数据清洗、数据规范化、数据融合与摘取、数据整理的发布共享等。最后，针对加强数据整理方面的研究提出了一
