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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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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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
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
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
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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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
专题：工业大数据IndustrialBigData导读：当前，以德国“工业4.0”、美国工业互联网、中国制造2025为代表的新一轮工业革命浪潮正在席卷全球。虽然不同国家依据自身国情制定的应对新工业革命的对策各有不同，但新工业革命实现从自动化和信息化向网络化和智能化转变是基本共识。在这一转变中工业大数据是关键的技术要素，也是工业从要素驱动向创新驱动转型的有力手段。工业大数据来源于工业产品全生命周期的
原创
2021-04-10 16:58:32
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在设备运行的过程中，自然磨损本身会使产品的品质发生一定的变化。通过信息技术、物联网技术的发展，通过传感器技术，实时感知数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，使得生产过程中的这些因素能够被精确控制，从而真正实现生产的智能化。一定程度上，工厂/车间的传感器所产生的大数据直接决定了“工业4.0”所要求的智能化设备的智能水平。从生产能耗角度来看，设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现
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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文章目录序言工业大数据分析概论工业大数据分析的概述工业大数据分析的概念工业大数据分析的相关技术工业大数据分析的基本过程工业大数据分析的类型工业大数据分析价值工业大数据分析支撑业务创新工业大数据分析的特殊性从工业数据分析到工业大数据分析工业大数据与商务大数据分析工业大数据建模的难点工业数据分析中的常见问题业务和数据理解不当导致的失误建模和验证过程的失误避免失误的方法工业大数据分析框架CRISP-D
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2023-10-23 10:21:20
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中国在2015年3月正式出台了《中国制造2025》,作为新 轮工业命的指导纲要, 将工业化与( ) "两化” 深度融合发展作为主线。 A、自动化 B、科技化C、信息化 D、效率化在工业大数据和智能制造领域，“互联网 +”的基础是 A、服务业 B、金融业C、制造业 D、工业首先提出了工业互联网的概念的是( ) ? A、门子B、通用电气 C、微软 D、波音公司4 [单选题]就大数据的数量而言,制造业的
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2023-10-27 09:33:29
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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
工业大数据的理论体系 1、工业大数据的意义：从DIKW体系的角度看 我用DIKW体系的观点解释大数据的意义：将人类带入智能社会。大数据够把人类带入智能社会的核心优势在于“知识”的生产和应用。我们把智能理解为“感知、决策和执行”的统一，则大数据能很好地提供“感知”和“决策”所需要的知识。 2、大数据与业务系统的关系：概念。 很多人把数据和大数据混淆起来。一个典型的表现是把业务系统（如ME
