李一名——工业大数据的落地选择与分析实践
数据分析在工业大数据分析中的应用
数据分析在工业大数据分析中的应用工业大数据分析是指应用数据分析技术和方法对工业领域的大量数据进行深入挖掘和分析，从而获取有效的洞察和见解，提高生产效率、降低成本、优化生产过程的一种重要手段。
数据分析在工业大数据分析中扮演着关键角色，它能够帮助企业从庞大的数据中找出隐藏的规律和关联性，为企业决策提供科学依据。
本文将探讨数据分析在工业大数据分析中的应用。
一、数据预处理在进行工业大数据分析之前，首先需要进行数据的预处理。
数据预处理的目标是对原始数据进行清洗、整理和转换，使得数据能够适用于后续的分析任务。
常见的数据预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和数据转换等。
数据清洗是指对数据中的噪声、冗余和不一致性进行处理，以保证数据的质量和准确性。
缺失值处理是指对数据中的缺失值进行填充或者删除，以避免对后续分析的干扰。
异常值检测是指对数据中的异常值进行识别和处理，以减少异常值对分析结果的影响。
数据转换是指将原始数据转换为更适合进行分析的形式，如数据规范化、数据离散化等。
二、数据可视化数据可视化是指通过图表、图形、仪表盘等可视化方式展示数据和分析结果，帮助用户更好地理解数据，并从中发现模式、趋势和关系。
工业大数据通常包含大量的变量和观测值，通过数据可视化可以将复杂的数据变得直观易懂。
数据可视化能够将数据转化为可视元素，如折线图、柱状图、散点图等，使得用户能够直观地观察和理解数据。
同时，数据可视化还能够通过交互方式，让用户对数据进行探索和分析，如通过拖拽、缩放、点击等操作来动态地展示和分析数据。
三、数据建模和分析数据建模和分析是工业大数据分析的核心环节，它通过建立数学模型和应用统计分析方法，对数据进行建模和分析，以揭示其中的规律和关联性。
常见的数据建模和分析方法包括回归分析、聚类分析、决策树、关联规则挖掘等。
回归分析能够分析变量之间的因果关系和影响程度。
聚类分析能够将相似的观测值进行分组，发现数据的隐藏模式和类别。
工业大数据案例
工业大数据案例一、引言工业大数据是指通过采集、存储、处理和分析工业领域中产生的大量数据，从中挖掘出有价值的信息，以支持决策和优化生产过程的技术和方法。
本文将以几个实际案例为例，介绍工业大数据的应用和效果。
二、案例一：智能制造某汽车制造公司引入工业大数据技术，通过在生产线上安装传感器和数据采集设备，实时监测生产过程中的各项指标。
通过对大量数据的分析和建模，公司能够实现智能制造，优化生产计划、提高生产效率和质量。
例如，通过对数据的分析，发现了生产线上的一个瓶颈环节，公司进行了优化，使生产效率提高了10%，产品质量也得到了显著提升。
三、案例二：预测维护一家电力公司利用工业大数据技术，对发电设备进行实时监测和数据分析，实现了预测维护。
通过对设备的运行数据进行实时分析，公司能够提前发现设备故障的迹象，及时采取维修措施，避免了设备故障对生产造成的损失。
同时，通过对大量历史数据的分析，公司还能够预测设备的寿命和维护周期，合理安排维护计划，降低了维护成本。
四、案例三：供应链优化一家制造业公司利用工业大数据技术，对供应链进行优化。
通过对供应链各环节的数据进行实时监测和分析，公司能够及时发现供应链中的瓶颈和问题，并采取相应的措施进行优化。
例如，通过对供应商的交货时间和质量数据的分析，公司能够评估供应商的绩效，并及时调整供应商的选择和合作方式，提高供应链的稳定性和效率。
五、案例四：能源管理一家化工企业利用工业大数据技术，对能源消耗进行监测和分析，实现了能源管理的优化。
通过对生产过程中的能源消耗数据进行实时监测和分析，公司能够发现能源消耗的异常情况，并及时采取措施进行调整。
例如，通过对数据的分析，发现了一台设备的能源消耗异常高，公司对该设备进行了检修和优化，节约了大量能源和成本。
六、结论工业大数据的应用在各个领域都取得了显著的效果。
通过对大量数据的分析和挖掘，企业能够实现智能制造、预测维护、供应链优化和能源管理等目标，提高生产效率、降低成本、提升产品质量。
工业互联网平台工业大数据应用实践案例分享
工业互联网平台工业大数据应用实践案例分享第一章工业互联网平台概述 (3)1.1 工业互联网平台简介 (3)1.2 工业大数据应用价值 (3)第二章平台架构与关键技术 (4)2.1 平台架构设计 (4)2.1.1 总体架构 (4)2.1.2 关键模块设计 (4)2.2 关键技术解析 (4)2.2.1 数据采集技术 (5)2.2.2 数据存储技术 (5)2.2.3 数据处理技术 (5)2.2.4 数据安全技术 (5)2.3 技术应用实例 (5)第三章数据采集与接入 (5)3.1 数据采集方法 (5)3.1.1 传感器数据采集 (6)3.1.2 工控系统数据采集 (6)3.1.3 网络数据采集 (6)3.1.4 人工录入数据采集 (6)3.2 数据接入流程 (6)3.2.1 数据源识别与接入协议制定 (6)3.2.2 数据传输与存储 (6)3.2.3 数据清洗与转换 (6)3.2.4 数据索引与查询 (6)3.3 数据预处理 (7)3.3.1 数据完整性检查 (7)3.3.2 数据一致性检查 (7)3.3.3 数据归一化处理 (7)3.3.4 数据降维处理 (7)3.3.5 数据加密与安全 (7)第四章数据存储与管理 (7)4.1 数据存储策略 (7)4.2 数据管理技术 (7)4.3 数据安全性保障 (8)第五章数据分析与挖掘 (8)5.1 数据分析流程 (8)5.2 数据挖掘算法 (9)5.3 应用案例分享 (9)第六章智能制造与应用 (9)6.1 智能制造概述 (9)6.2 智能制造应用场景 (10)6.2.1 生产线智能化改造 (10)6.2.2 供应链管理 (10)6.3 应用案例分享 (10)第七章个性化定制与优化 (11)7.1 个性化定制方法 (11)7.1.1 定制需求分析 (11)7.1.2 定制方案设计 (11)7.1.3 定制流程实施 (11)7.2 优化策略与应用 (11)7.2.1 生产过程优化 (11)7.2.2 资源配置优化 (11)7.2.3 供应链协同优化 (11)7.3 应用案例分享 (12)第八章预测性维护与故障诊断 (12)8.1 预测性维护技术 (12)8.1.1 传感器监测技术 (12)8.1.2 数据挖掘与分析技术 (12)8.1.3 机器学习与人工智能技术 (13)8.2 故障诊断方法 (13)8.2.1 信号处理方法 (13)8.2.2 机理分析方法 (13)8.2.3 数据驱动方法 (13)8.3 应用案例分享 (13)第九章能源管理与优化 (13)9.1 能源管理策略 (13)9.1.1 引言 (14)9.1.2 能源管理策略制定 (14)9.1.3 能源管理策略实施 (14)9.2 能源优化技术 (14)9.2.1 引言 (14)9.2.2 能源优化技术概述 (14)9.2.3 能源优化技术应用 (14)9.3 应用案例分享 (15)9.3.1 某钢铁企业能源管理案例 (15)9.3.2 某化工企业能源优化案例 (15)9.3.3 某家电企业能源管理案例 (15)第十章工业互联网平台发展趋势与展望 (15)10.1 发展趋势分析 (15)10.2 面临的挑战与机遇 (16)10.3 未来发展展望 (16)第一章工业互联网平台概述1.1 工业互联网平台简介工业互联网平台是指基于云计算、大数据、物联网等现代信息技术，集成工业生产、管理、服务等各个环节的数据资源，实现设备、系统、人三者之间的互联互通，提供数据采集、存储、处理、分析、应用等全流程服务的平台。
工业大数据的采集与分析
工业大数据的采集与分析现代化的制造业正日益依赖于工业大数据的采集与分析。
工业大数据是指由设备、传感器、计算机系统等采集而来的工业数据。
随着先进制造业和工业4.0的发展，生产厂商越来越重视工业大数据的分析和利用。
数据分析可使生产流程更为高效且准确，从而提高生产效率、品质和可靠性。
本文将探讨工业大数据的采集与分析，并介绍工业大数据的应用实例。
一、工业大数据采集1.传感器传感器是采集工业大数据的最重要的工具之一。
具有加速度、压力、重力、温度、湿度和光电等不同种类的传感器，可以帮助生产厂商在生产过程中满足各种各样的需求。
2.计算机计算机可以通过连接各个不同功能的传感器和硬件设备，将大量的工业数据整合进一个无缝的数据集，从而实现对生产过程的远程可视化控制。
计算机还能够处理并分析大量的工业数据，帮助制造商发现在生产过程中的任何缺陷或改进机会。
3.物联网技术物联网技术可以使人们远程监控生产设备的状态和一系列关键性能指标。
通过物联网技术，生产商可以预测设备故障并及时采取行动，从而避免不必要的停机和生产延误。
二、工业大数据分析1.数据挖掘通过数据挖掘技术，分析师可以在海量的工业大数据中识别模式和趋势，从而为生产过程提供更加精细的指导。
数据挖掘可以帮助生产商了解整个流程中的薄弱环节，从而优化生产并提高效率。
2.机器学习机器学习是基于数据的统计分析和人工智能技术的进化而产生的分析领域。
通过机器学习，分析师可以在工业大数据中发现隐藏的模式，从而提高预测准确性和生产效率。
3.人工智能人工智能在工业大数据的分析应用中，可以处理复杂的模式和大量的数据。
人工智能还可以在预测和优化生产过程中发挥重要作用，从而提高生产效率、品质和可靠性三、工业大数据应用实例1.安全生产工业大数据的采集和分析可以帮助制造商预测工厂设备故障，及时采取措施避免生产事故的发生。
基于机器学习的模型可以在出现危险之前及时发现设备的异常状况。
从而提高了生产线的安全性和可靠性。
工业大数据的原理与应用课程
工业大数据的原理与应用课程1. 介绍工业大数据的原理与应用课程旨在帮助学员深入了解工业大数据的基本原理、技术和应用。
本课程将涵盖以下内容：•工业大数据的定义和背景•工业大数据的特点和挑战•工业大数据的处理和分析方法•工业大数据的应用案例和实践经验通过学习本课程，学员将获得工业大数据的基本概念和理论知识，掌握工业大数据分析的基本方法和工具，并能够在实际项目中应用所学知识解决问题。
2. 工业大数据的定义和背景2.1 定义工业大数据是指在工业生产过程中产生的大量、高速、多种格式的数据。
这些数据可以来自于生产设备、传感器、人员操作、工艺参数等多个方面。
工业大数据具有大规模、高维度、高时序性的特点。
2.2 背景近年来，随着传感技术、物联网技术的迅速发展，工业生产过程中产生的数据量不断增加。
这些数据中蕴含着丰富的信息和价值，可以为企业提供生产效率的提升、质量控制的改进、故障预测与预防等方面的支持。
因此，工业大数据分析已经成为企业实现数字化转型和智能化生产的重要手段和关键技术。
3. 工业大数据的特点和挑战3.1 特点工业大数据具有以下特点：•大数据量：工业生产过程中产生的数据量非常庞大，通常以TB或PB计量。
•多样化：工业大数据包含多种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
•高时序性：工业大数据的产生速度非常快，需要实时或准实时地进行处理和分析。
3.2 挑战工业大数据面临的主要挑战包括：•数据获取和存储：如何高效地获取和存储大规模的工业数据，保证数据的完整性和可靠性。
•数据质量和清洗：如何处理工业数据中的噪声、异常和缺失值，提高数据质量。
•数据分析和建模：如何应用合适的数据分析方法和建模技术，从工业大数据中挖掘有价值的信息和知识。
•数据安全和隐私：如何保护工业数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。
4. 工业大数据的处理和分析方法工业大数据的处理和分析涉及到多个方面的技术和方法，包括数据预处理、特征工程、建模和评估等。
工业大数据分析-工业大数据分析教学讲义
任务1.2 工业大数据分析1.2.1 工业大数据分析处理流程工业大数据技术是使工业大数据中所蕴含的价值得以挖掘和展现的一系列技术与方法，包括数据规划、采集、预处理、存储、分析挖掘、可视化和智能控制等。
工业大数据应用，则是对特定的工业大数据集，集成应用工业大数据系列技术与方法，获得有价值信息的过程。
工业大数据技术的研究与突破，其本质目标就是从复杂的数据集中发现新的模式与知识，挖掘得到有价值的新信息，从而促进制造型企业的产品创新、提升经营水平和生产运作效率以及拓展新型商业模式。
根据工业大数据白皮书中平台框架，我们一般将工业大数据处理流程理解为数据采集-工业大数据存储与管理-工业大数据分析-工业大数据可视化。
（1）数据采集数据采集是获得有效数据的重要途径，是工业大数据分析和应用的基础。
数据采集与治理的目标是从企业内部和外部等数据源获取各种类型的数据，并围绕数据的使用,建立数据标准规范和管理机制流程,保证数据质量,提高数据管控水平。
工业大数据的采集主要是通过 PLC、SCADA、DCS 等系统从机器设备实时采集数据，也可以通过数据交换接口从实时数据库等系统以透传或批量同步的方式获取物联网数据。
同时还需要从业务系统的关系型数据库、文件系统中采集所需的结构化与非结构化业务数据。
针对海量工业设备产生的时序数据，如设备传感器指标数据、自动化控制数据，需要面向高吞吐、7*24小时持续发送，且可容忍峰值和滞后等波动的高性能时序数据采集系统。
针对结构化与非结构化数据，需要同时兼顾可扩展性和处理性能的实时数据同步接口与传输引擎。
针针对仿真过程数据等非结构化数据具有文件结构不固定、文件数量巨大的特点，需要元数据自动提取与局部性优化存储策略，面向读、写性能优化的非结构化数据采集系统。
（2）工业大数据存储与管理工业大数据存储与管理技术是针对工业大数据具有多样性、多模态、高通量和强关联等特性，这里主要围绕工业大数据存储与管理技术中多源异构数据高效管理技术和多模态数据集成技术两类关键技术进行介绍。
工业大数据分析方法与实践
工业大数据分析方法与实践随着信息技术的迅猛发展，工业领域也开始积累大量的数据。
这些数据包含了许多有价值的信息，然而如何从这些庞大的数据中获得有用的见解则成为了一项挑战。
工业大数据分析的目标是通过运用合适的方法和实践，从工业数据中挖掘出隐藏的知识和见解，帮助企业做出更明确的决策，提高生产效率和竞争力。
工业大数据分析方法主要包括数据采集、数据预处理、数据挖掘和数据可视化四个方面。
首先，数据采集是获取原始数据的过程。
在工业领域，传感器、仪表和监控设备被广泛应用，可以实时获取各种数据，如温度、压力、振动等。
而工业大数据分析则需要将这些原始数据有效地收集和保存。
其次，数据预处理是对原始数据进行清洗和处理的过程。
原始数据往往包含错误、缺失和异常值，需要通过算法进行处理，以确保数据的质量和准确性。
此外，数据还可能存在冗余和噪音，需要进行特征提取和降维操作，以便更好地进行后续的数据分析。
数据挖掘是工业大数据分析的核心过程，旨在通过从数据中发现模式、规律和关联等有用的信息。
数据挖掘技术包括了分类、聚类、关联规则挖掘和时间序列分析等方法。
其中，分类是将数据划分到预定义的类别中，以便做出相应的预测和分类；聚类是将数据分组到相似的类别中，以发现数据的内在结构和关系；关联规则挖掘是发现数据中的相关性和依赖性，从而揭示出潜在的关联；时间序列分析是对时间序列数据的趋势和周期进行建模和预测。
最后，数据可视化是将分析结果以可视化的方式展示出来，使用户能够直观地理解和分析数据。
工业大数据分析通常产生大量的结果和图表，在可视化过程中需要选择合适的图表类型和颜色搭配，以最大程度地传达出数据的信息。
数据可视化还有助于发现数据中的异常和趋势，并帮助决策者快速做出反应和调整。
除了上述的分析方法，工业大数据分析实践中还需要考虑数据隐私和安全问题。
随着工业互联网的发展，工业数据的泄露和滥用成为了企业面临的重要挑战。
因此，在进行工业大数据分析时需要遵守相关的法律法规，并采取必要的安全措施，保护数据的机密性和完整性。
工业大数据分析-工业大数据分析教学课件
THANKS
工业大数据存储与管理
第一类是多源异构数据高效管理技术 第二类是多模态数据集成技术
工业大数据分析
工业大数据具有实时性高、数据量大、密度低、数据源异构性强等特点， 这导致工业大数据的分析不同于其他领域的大数据分析，通用的数据分析技 术往往不能解决特定工业场景的业务问题。工业过程要求工业分析模型的精 度高、可靠性高、因果关系强，这样才能满足日常工业生产需要，而纯数据 驱动的数据分析手段往往不能达到工业场景的要求。工业数据的分析需要融 合工业机理模型，以“数据驱动+机理驱动”的双驱动模式来进行工业大数 据的分析，从而建立高精度、高可靠性的模型来真正解决实际的工业问题。
工业大数据分析概述——工业大数 据分析
主要内容
01 工业大数据分析处理流程 02 工业大数据的应用价值 03 与工业互联网的关系
工业大数据技术
工业大数据技术是使工业大数据中所蕴含的价值得 以挖掘和展现的一系列技术与方法，包括数据规划、 采集、预处理、存储、分析挖掘、可视化和智能控 制等。工业大数据应用，则是对特定的工业大数据 集，集成应用工业大数据系列技术与方法，获得有 价值信息的过程。工业大数据技术的研究与突破， 其本质目标就是从复杂的数据集中发现新的模式与 知识，挖掘得到有价值的新信息，从而促进制造型 企业的产品创新、提升经营水平和生产运作效率以 及拓展新型商业模式。
0 3
与工业互联网的关系
工业大数据的应用价值
智能产品中的传感器得到工业企业的充分应用，将 用户在使用产品过程中的使用习惯和偏好等相关数 据进行实时采集、存储和传输，通过对这些数据深 入的分析和挖掘为企业提供改进产品功能、提升产 品性能的参考信息，这种预先诊断产品故障的方式 直接让客户参与到了产品设计和使用需求的活动中， 同时让众多用户的个性化需求得到满足，对此智能 制造在工业大数据的应用下还可以通过规模化定制 构建一个全新的商业模式，从而创造更大的商业价 值。
工业大数据分析与实践
工业大数据分析与实践第一章介绍工业大数据分析是一种新兴技术，通过对工业数据的收集、处理、分析和挖掘，能够帮助企业发现潜在的问题和机遇，有效提高生产效率和降低成本。
本文将从技术原理、应用场景、实际案例和未来发展等方面对工业大数据分析进行深入研究和探讨。
第二章技术原理工业大数据分析的核心技术包括数据采集、数据存储、数据清洗、数据挖掘和数据可视化等。
其中，数据采集是首要任务，通过各种传感器、仪表和设备采集实时数据；数据存储利用分布式处理技术，将数据分散存储在不同节点上；数据清洗通过去重、去噪、填充等方法，将原始数据变得更加干净和可用；数据挖掘则是通过不同的算法和模型对数据进行分析和挖掘，例如聚类分析、分类分析和关联规则挖掘等；数据可视化则是最终将数据呈现给用户，可以采用图表、报表、仪表盘等多种形式。
第三章应用场景工业大数据分析可以应用于各种生产制造和工业领域，其中涉及到大量的复杂数据和复杂业务流程。
例如，制造业中可以通过智能监控系统来实时监测设备运行状态，预测故障和优化生产计划；能源行业可以利用大数据技术来预测负荷、合理调度，避免电网过载和停电等情况；交通运输领域可以通过实时交通数据分析来提前发现交通拥堵，调整交通流量，提高交通流畅度和安全性等。
第四章实际案例工业大数据分析已经在国内外许多企业中得到应用，并取得了显著的成效。
例如，GE数字化工业中心通过建立统一的数据平台，实现了从设备、零部件到整个工厂的数据采集和分析，成功地优化了生产计划和设备维修，大幅提高了生产效率和质量标准；国内多个钢铁企业通过大数据技术实现了钢铁生产全流程的数据化监控和管理，协助实现节能降耗和环境保护等目标；华为公司则借助大数据技术对供应链产生的大量数据进行分析，实现了物料、能源和人力资源等资源的智能分配和管理。
第五章未来发展未来，工业大数据分析将会进一步发展和完善。
首先，随着人工智能技术的发展，工业大数据分析将会更加智能化和自动化，可以实现更加复杂的数据模拟和分析。
工业大数据分析的方法与技术研究
工业大数据分析的方法与技术研究随着工业化的快速发展，工业领域的数据量也日益庞大。
如何从这些海量数据中获取有效信息，成为了许多企业需要面对的难题。
工业大数据分析便应运而生。
本文将探讨一些工业大数据分析的方法与技术。
1. 数据采集数据采集是工业大数据分析的首要步骤。
工业领域的数据来源种类繁多，如传感器数据、交易数据、财务数据等。
这些数据需要进行采集，以建立分析模型。
采集的数据需要保证准确性和完整性，避免因数据不全或误差造成分析结果的不准确。
2. 数据预处理工业数据的规模庞大，存在着很多的异常点、离群值，对于模型的准确性影响较大。
因此，在进行数据分析之前，需要对数据进行预处理。
预处理方法主要有数据清洗、去噪、异常值处理等。
通过这些方法可以削弱数据的异质性，提高数据的可靠性。
同时，还可以为后续的分析带来更加准确的结果。
3. 数据建模数据建模是工业大数据分析的核心环节，它涉及到多种数学模型。
其中常用的模型包括聚类分析、主成分分析、因子分析、回归分析等等。
通过建立模型，可以识别不同工业领域的模式、趋势和规律，为企业提供更有力的数据支撑，进而优化生产流程、提高产品质量。
4. 模型评估模型评估是保证数据分析有效性的关键之一。
建立模型之后需要使用一些合适的指标来评估模型的准确性和稳定性。
常见的评估指标包括均方误差、相关系数、预测误差等等。
评估结果可以反映出模型是否合理，从而对后续数据分析的决策和行动提供有力的支持。
5. 数据可视化数据可视化是工业大数据分析的另一个重要组成部分。
通过可视化分析，可以直观地展示数据分析结果、发现数据的内在规律和特点，便于企业的管理层和决策者对数据信息的理解和分析。
同时，还可以提供更加友好、易懂的数据报告，为企业的管理决策提供更好的支持和指导。
6. 实时数据分析实时数据分析通过使用实时监控技术，可以对工业生产中的数据进行实时采集和分析。
实时数据分析可以帮助企业及时掌握生产现场数据的变化，便于快速响应生产变化，提高生产效率、节约成本。
工业大数据分析与挖掘
工业大数据分析与挖掘随着工业互联网时代的到来，越来越多的企业开始采集和存储大量的工业数据。
这些数据包含了生产过程中的各种参数和指标，如温度、湿度、压力、流量、能耗等，以及各种设备和设施的状态和运行情况。
这些数据具有极高的价值，可以通过工业大数据分析和挖掘，实现生产效率的提升、质量的改善、成本的降低等多方面的效益。
一、工业大数据的意义工业大数据是指在工业生产过程中产生的各种数据，包括传感器数据、设备数据、物料数据、订单数据等。
这些数据具有很高的价值，可以帮助企业更好地了解生产过程中的各个环节，发现潜在问题和优化空间，从而提高生产效率、降低成本、提升产品质量。
具体来说，工业大数据可以帮助企业实现以下几个方面的价值：1. 生产过程的实时监测和控制通过采集和分析各种传感器数据和设备数据，可以实时了解生产过程中各个环节的状态和表现。
如果出现异常情况，可以及时调整和控制，避免出现生产事故和质量问题。
2. 生产效率的提升通过采集和分析各种数据，可以发现生产过程中的瓶颈和效率问题，从而制定相应的措施进行改进。
例如优化设备的运行参数、调整生产线布局、改进物料管理等，都可以有效提高生产效率。
3. 产品质量的改善通过采集和分析各种数据，可以发现产品质量问题的根源和关键因素，从而针对性地开展质量改进活动。
例如优化生产工艺、改进物料选择、调整设备参数等，都可以有效提高产品的质量和可靠性。
4. 成本的降低通过采集和分析各种数据，可以发现生产过程中的冗余和浪费，从而实施精益生产等成本降低措施。
例如简化生产流程、优化物料管理、降低能耗等，都可以有效降低企业的生产成本。
二、工业大数据分析的技术原理工业大数据的分析过程主要包括数据清洗、数据挖掘和数据分析三个环节。
1. 数据清洗数据清洗是指对采集的原始数据进行清理和扩充，使其具备更好的可用性和准确性。
数据清洗过程包括如下几个步骤：（1）数据预处理对采集到的原始数据进行去重、填充、缺失值处理等预处理工作，使数据具备更好的完整性和可用性。
工业大数据案例
工业大数据案例引言概述：随着科技的不断发展，工业界也逐渐意识到大数据的重要性。
工业大数据的应用可以匡助企业实现生产过程的优化、产品质量的提升以及成本的降低。
本文将介绍几个工业大数据的成功案例，展示其在实际应用中的价值和效果。
一、生产过程优化1.1 实时监测和预测工业大数据可以通过传感器和设备的数据采集，实时监测生产过程中的各项指标。
通过对数据的分析和挖掘，企业可以及时发现潜在的问题，并采取相应的措施进行调整。
例如，一家汽车创造厂商利用工业大数据对生产线上的数据进行实时监测和分析，及时发现生产线上的异常情况，并预测潜在的故障，从而避免了生产线停机和产品质量问题。
1.2 节能减排工业大数据的应用还可以匡助企业实现节能减排的目标。
通过对生产过程中的能源消耗和排放情况进行数据分析，企业可以找到节能减排的潜力和方向。
例如，一家钢铁企业利用工业大数据对生产过程中的能源消耗进行分析，发现了一些潜在的节能措施，如优化设备的使用方式、调整生产计划等，从而实现了能源消耗的降低和排放的减少。
1.3 质量控制工业大数据的应用还可以匡助企业实现产品质量的提升。
通过对生产过程中的各项指标进行数据分析，企业可以找到影响产品质量的因素，并采取相应的措施进行调整。
例如，一家电子产品创造企业利用工业大数据对生产过程中的各项指标进行监测和分析，发现了一些影响产品质量的因素，如工艺参数的调整、设备的维护等，从而提升了产品的质量和可靠性。
二、供应链管理2.1 库存管理工业大数据的应用可以匡助企业实现供应链的优化和库存的管理。
通过对销售数据和供应数据的分析，企业可以准确预测需求和供应的情况，从而合理安排生产和采购计划，避免库存积压和缺货现象。
例如，一家零售企业利用工业大数据对历史销售数据进行分析，发现了销售季节性的规律和趋势，从而合理安排库存和采购计划，提高了供应链的效率和灵便性。
2.2 供应商管理工业大数据的应用还可以匡助企业实现供应商的管理和评估。
工业大数据浅析
工业大数据浅析在当今数字化的时代，工业大数据正逐渐成为推动工业领域创新和发展的关键因素。
随着信息技术的不断进步和工业生产的日益智能化，大量的数据在工业生产的各个环节中被生成、收集和分析。
这些数据蕴含着丰富的信息和价值，对于提高生产效率、优化产品质量、降低成本以及创新商业模式都具有重要意义。
工业大数据的来源十分广泛。
从生产设备的传感器和控制系统，到企业的资源规划（ERP）、制造执行系统（MES）以及供应链管理系统等，都在源源不断地产生数据。
这些数据包括设备的运行状态、生产工艺参数、产品质量检测结果、原材料和零部件的采购信息、销售和客户反馈等等。
例如，一台数控机床在运行过程中，其主轴转速、进给速度、切削力等参数会被实时监测并记录下来；一条汽车生产线，每一个工位的操作时间、零部件的装配情况以及车辆的检测数据都会被纳入到数据集合中。
工业大数据具有显著的特点。
首先是数据量大，工业生产过程中的设备众多、流程复杂，产生的数据规模往往是海量的。
其次是数据类型多样，包括结构化数据（如生产计划、库存记录等）、半结构化数据（如 XML 格式的设备日志）和非结构化数据（如图片、视频、音频等）。
再者，工业大数据的产生速度快，实时性要求高。
例如，在一些关键的生产环节，需要对数据进行毫秒级甚至微秒级的处理和分析，以实现实时监控和控制。
此外，工业大数据的价值密度相对较低，需要通过深入的分析和挖掘才能提取出有价值的信息。
工业大数据的应用场景非常丰富。
在生产过程优化方面，通过对设备运行数据和生产工艺数据的分析，可以发现潜在的问题和瓶颈，从而优化生产流程，提高设备利用率和生产效率。
例如，通过分析设备的故障数据，可以提前预测设备的故障，进行预防性维护，减少停机时间。
在产品质量控制方面，利用大数据技术对产品质量检测数据进行分析，可以精确地找出影响产品质量的因素，实现质量的精准控制。
比如，在电子制造行业，通过对贴片工艺中的数据进行分析，可以优化贴片参数，提高产品的合格率。
工业大数据毕业设计
工业大数据毕业设计在当今数字化时代，工业大数据已经成为企业决策和创新的重要基础。
作为一项毕业设计，研究工业大数据的应用和方法，可以为我提供宝贵的机会来深入了解这个领域，探索其潜力和挑战。
首先，我将研究工业大数据的定义、来源和特点。
工业大数据是指在工业生产过程中产生的大量数据，它可以来自传感器、设备、生产线和企业内部系统。
这些数据具有高速、高密度和多样性，它们可以包含有关产量、质量、效率和设备状态等关键信息。
其次，我将探究工业大数据在企业决策中的应用。
通过对数据的分析和挖掘，企业可以获得有价值的洞察，比如预测生产状况、优化生产计划、改进产品质量、降低成本等。
我将研究和设计相应的算法和模型，以实现这些目标。
同时，我也会研究如何构建可靠的数据基础设施和数据管道，以确保数据的可靠性和安全性。
第三，我将探索工业大数据的挑战和解决方案。
由于工业大数据的规模和复杂性，数据分析和处理存在一些技术上的困难，比如数据清洗、数据融合、数据存储和处理速度等。
我将研究现有的技术和工具，分析其优缺点，并提出适合工业大数据环境的解决方案。
最后，我将通过案例研究和实验验证，评估我设计的工业大数据解决方案的效果和可行性。
这将包括使用真实的工业大数据集，进行数据分析、模型训练和验证。
通过实践验证，我将能够得出结论，并提出进一步改进和发展的建议。
总之，工业大数据毕业设计将是一个富有挑战性和潜力的课题。
通过深入研究和实践，我将能够了解工业大数据的应用和方法，为未来工作做好充分的准备。
这个毕业设计将不仅是我学术生涯的里程碑，也是我迈向职业发展的重要一步。
工业大数据的分析及其价值20180726
工业大数据的分析及其价值20180726工业大数据的分析及其价值工业大数据是指在工业生产与运营过程中产生的大量数据资产，包括设备数据、传感器数据、生产数据等。
这些数据蕴含着丰富的信息，通过对工业大数据的分析，可以发现生产过程中存在的问题，优化生产过程，提高生产效率，从而带来巨大的经济价值。
一、工业大数据的收集与存储工业大数据的收集主要依靠各种传感器设备，通过实时监测和记录生产过程中的各项数据指标，如温度、压力、流量等。
同时，也可以利用企业内部的系统和设备，如生产管理系统、质量管理系统等，获取相关数据。
收集到的数据需要进行存储，可以选择使用云计算和大数据存储技术，确保数据的安全和可靠性。
二、工业大数据的分析技术工业大数据的分析主要包括数据预处理、数据探索、数据挖掘和模型建立等步骤。
首先，对原始数据进行清理和整理，去除异常值和缺失数据。
然后，对数据进行探索性分析，发现数据之间的关联关系和趋势。
接下来，可以应用数据挖掘和机器学习算法，构建预测模型和优化模型，实现对生产过程的预测和优化。
此外，还可以利用可视化技术将分析结果以图表的形式展示，使得数据分析更加直观和易懂。
三、工业大数据的应用场景1. 生产过程的监控与控制：通过对工业大数据的实时监测和分析，可以及时发现生产过程中的异常状况，并采取相应的控制措施，避免生产故障的发生。
例如，利用温度传感器监测设备的温度变化，一旦温度超出安全范围，系统会发出警报并自动停机，以保证生产的安全性。
2. 质量控制与优化：工业大数据的分析可以帮助企业实现对质量的控制与优化，提高产品的一致性和稳定性。
通过监测生产过程中的各项指标，发现潜在的质量问题，并进行预警和调整，降低不良品的产生率。
3. 资源利用的优化：工业大数据的分析可以帮助企业实现对资源的优化利用，如能源、原材料等。
通过对设备的能耗数据进行分析，找出能源消耗高的环节，并针对性地改进，减少资源浪费，降低生产成本。
4. 故障检测与维修管理：通过对设备数据的分析，可以实现对故障的检测和预测，及时发现设备的异常情况，并进行维修和保养。
中国工业大数据的实践与思考 ppt课件
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同时GE公司的报告还揭示了工业大数据所蕴 含的巨大价值。
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为什么今天提出“工业大数据”?
我感觉有几个重要背景：
第一是数字化装备和产品的普及； 第二装备和产品网络化连接的普及（互联网
+）； 第三是企业向服务型制工业4.0”和“工业互联网”都顺应了 这样一个趋势。
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2、工业大数据和企业已有数据之间的关系？ 工业大数据领域2/8法则 数据价值密度
20%的SQL小数据具有80%的价值密度
例如：产品图纸、试验分析、加工工艺等
80%的工业大数据密度只有20%，需要分析挖掘
例如：工况数据、图片数据、文本数据等
数据的依赖关系
20%的SQL小数据将引爆80%工业大数据价值
在工业产品全生命周期的各个阶段都有大数据， 比如设计阶段引入用户社区数据，制造阶段使用 机床在线测量数据，在市场营销阶段使用社交网 络数据等。在这里，和大家分享一下使用过程中 产生的装备工况大数据。
首先，工况大数据平台不是单独存在的，需要嵌 入企业已有信息系统，比如客户服务系统，需要 将大数据系统与SQL系统进行融合协同应用，有 时需要切换原来的数据管理系统，在实践中我们 总结出“四阶段”切换方案。
无疑智慧互联设备工业40和工业互联网都顺应了这样一个趋第五级西安电子科技大学西安电子科技大学第五级西安电子科技大学工业大数据来源于产品生命周期的各个环节包括市场设计制造服务再利用各个环节每个环节都会有大数据全生命周期汇合起来的数据更大当然企业外产业链外的跨界数据也是工业大数据不可忽视的重要来源
中国工业大数据的 实践与思考
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1、工业大数据
工业大数据案例实践
工业大数据案例实践工业大数据是指通过对工业生产过程中产生的大量数据进行采集、存储、处理和分析，从中挖掘出有价值的信息和知识，以支持工业生产的决策和优化。
下面是10个工业大数据案例实践：1. 利用工业大数据进行设备故障预测：通过对设备运行数据的实时监测和分析，可以发现设备的异常行为和潜在故障风险，提前采取维修或更换措施，避免因设备故障导致的生产中断和损失。
2. 运用工业大数据优化生产计划：通过对生产过程中的各项数据进行综合分析，可以实时了解生产进度、设备利用率、原材料消耗等情况，从而优化生产计划，提高生产效率和资源利用率。
3. 利用工业大数据进行产品质量监控：通过对生产过程中产生的各种数据进行监测和分析，可以实时发现产品质量异常和潜在问题，并及时采取措施进行调整和改进，确保产品质量符合标准要求。
4. 运用工业大数据进行供应链优化：通过对供应链各个环节的数据进行分析，可以实时掌握物料采购、生产、库存等情况，优化供应链流程，降低库存成本和交货周期，提高供应链的响应速度和灵活性。
5. 利用工业大数据进行能源消耗监测与管理：通过对能源消耗数据的实时监测和分析，可以发现能源消耗的异常情况和潜在节能机会，从而优化能源的使用和管理，降低能源成本和环境影响。
6. 运用工业大数据进行产品设计和改进：通过对产品使用过程中产生的数据进行分析，可以了解产品的使用情况和用户需求，为产品设计和改进提供参考，提高产品的竞争力和用户满意度。
7. 利用工业大数据进行智能制造：通过对工业生产过程中各个环节数据的采集和分析，可以实现生产过程的自动化和智能化，提高生产效率和灵活性，降低人力成本和生产风险。
8. 运用工业大数据进行供应商管理：通过对供应商的数据进行分析，可以评估供应商的绩效和可靠性，帮助企业选择合适的供应商，降低供应风险和采购成本。
9. 利用工业大数据进行质量溯源：通过对产品生产过程中各个环节的数据进行记录和追踪，可以实现产品质量的溯源和追溯，帮助企业追踪问题原因，进行质量改进和责任追究。
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项目 应用 开发 框架 Java C ……
统一数据访问框架 标准 服务 应用 开发 框架
计算任务开发框架
分析算法开发框架
组态展现开发框架
报表应用开发框架
自助分析开发框架
页面组件开发框架
GIS应用开发框架
搜索服务开发框架
遵循服务应用开发框架的标准、规范，并在服务应用框架 提供的开发环境中进行开发、管理和部署
全连接
大数据平台服务
大数据应用开发框架
大数据（数据及应用）管理平台
大数据平台服务
应用
查询服务
分析服务
展现服务
GIS服务
搜索服务
计算
批量计算服务
实时计算服务
流式计算服务
存储
MPP存储服务
Hadoop存储服 务 半结构化数据接 入服务
对象存储服务
接入
结构化数据 接入服务
非结构化数据接 入服务
大数据应用开发框架
面向工业对象的大数据数据模型构建
设计“亲属码”，编制物料“家谱”，在此基础上，融合每个工序的工艺信 息、合同生产信息和质量判定信息等，将各个机组“孤立”信息，按照实物生 产过程进行串接，并通过动态增量更新技术，构建物料信息流，形成整个项目 的数据基础。
合同加工 信息流
材料号 材料号
生产工艺 信息流
加热炉 粗轧 精轧 加速冷却 决定是否 冷矫 客户
显著因子间相关性分析
l 对导出的55个候补因子进行逐步逻辑回归，按照backward方法剔除变量和按照forward方法 添加变量，得到最终进入模型的变量因子
使用交叉验证，选择最优模型，良品 命中率为 92%, 不良命中率为 77.8%：
阈值: 0.015（大于阈值则为不良）
材料号
机组1 材料1
机组2 材料2 合同2 工艺2 质量2
机组3 材料3 合同3 工艺3 质量3
机组4 材料4 合同4 工艺4 质量4
机组5 材料5 合同5 工艺5 质量5
工艺 材料号 材料号 合同号
物料树 建 生产 时间流
物料跟踪：聚合信息，提炼数据 价值点，是物料成本计算的基石
统计分析与数据挖掘
管理费 用
财务费 用 帐套3 帐套2 帐套1 2012年 一季度 2012年 二季度 2012年 三季度
现实世界
切片 切块 旋转
抽样 降维
销售费 用
视频数据 语音数据
流数据
01
适应全样本、 高维度的算 法模型
图像数据
非结构化数 据处理分析 技术
02
支持大规模 分布式并行 计算模型
文本数据
工业大数据的落地选择与分析实践
报告人：李一名
大数据落地的一些疑问
• 先建平台还是先做应用？ • 选择新的算法还是获取新的数据？ • 解决老问题还是发现新价值？
大数据冰山
工具和方法
是什么 为什么 怎么样
数据密度 数据价值 利用难度 挖掘成本
统计 分析 探索 预测 决策
未来会怎样 如何应对
对象定义和 认知
油污 划痕
过酸洗
过酸洗
硌伤
CNN模型
卷积（5，5）
• 测试集上准确率 1. CNN: 90.82% 2. MLP: 64% 3. Logistic Regression: 60%
300 100 5
全连接 卷积（5，5） Maxpooling（2，2，2，2） Maxpooling（2，2，2，2）
数据量大，物流产线交错，生产情况复杂多样，如回退（变号、不变号）多次，材料新增、删除、判废、 修改等逻辑处理异常复杂。
模式一：数据仓库和大数据平台的混合架构
模式二：从数据湖到数据仓库的层次架构
企业大数据中心应用规划
质量缺陷大数据分析逻辑： 产品质量缺陷发生在特定的时空中，这个时空中的各类因素 一定在某个微观程度上与无缺陷生产时空因素存在显著差异。
ü 不同缺陷在时间上的聚集性 ü 不同缺陷在不同因素上的分布倾向 ü 不同缺陷在不同成份含量上的分布倾向 ü 不同缺陷在成份含量上的共同特征 ü 过程异常与缺陷的相关性
不同缺陷在时间上的聚集性
过程异常与缺陷的相关性
不同缺陷与特定因素间的相关性
不同缺陷在成份含量上的共同特征
l 目标 : 以未进行冷矫的子板为对象，建立预测模型，通过预测需要进行冷矫的 厚板，降低冷矫率，同时减少因残余应力引起的客户质量异议。 l 分析对象 - 牌号 : 选择一个具体型号产品 - 时间段 : 2015.01 ~ 2015.07 - 数据 : 加热炉信息表/轧制信息表/热矫冷矫信息表+客户质量异议数据 l 厚板制造工艺流程图
用户和场景
如何进入良性循环？
• 大数据必须附着于业务 • 大数据需专注于核心和盈利领域 • 基于大数据的自动化决策是未来主要方向
具体实践
• 平台：从数据仓库到大数据 • 应用：
• 预测不可测结果，实现优化调整 • 提升识别精度，实现智能自动判定
• 产品：解决技术的最后一公里
结果数据
过程数据
数据仓库的分析对象都是管理的结果数据、业务的状态数据，对这些数据的统计分析在一定 程度上有效的帮助管理者把握企业运营态势，使决策有据可依。然而，环境、业务、人员都 处于不断的变化之中，数据呈现的状态结果并不可靠，也不全面，决策者并不具有真正敏锐 的洞察力。充分利用各领域的过程数据，挖掘潜在规律，突破固有认识，将推动商业、管理、 技术跨越式创新。
感谢聆听
ü 形成9个特征描述维度
ü 完成16万个热卷的细化特征描述，并可提供基于特征的搜索查询
具有上表面缺陷集中，中心线位置分布集中 ，长度方向分布集中，网格分布密度较小（ 平原）4个特征
具有传动侧分布集中，操作侧分布集中，长 度方向分布集中，宽度方向分布集中，网格 分布密度很高（高原）5个特征
具有上表面缺陷集中，传动侧分布集中，操 作侧分布集中，长度方向分布集中，网格分 布密度一般（丘陵）5个特征
大数据（数据及应用）管理平台
数据建模
数据安全
数据接入
数据溯源
数据质量
应用接入
运行监控
统一认证
日志分析
工业大数据应用落地的关键要素
内部激活 一贯制管理 快速响应 优化提升 数字化运营
2
模式创新 外部众研
3
业务驱动
数据平台
1
数据基础
数据保障 数据规范 数据定义
4
试点突破
人、机、物的行 为特征深度刻画 与智能决策 低成本、非介入 的采集手段
更大的数据量 (Volume)
TB(1012B) à PB(1015B)
更及时地数据更新 (Velocity)
4V à
天 à 时/分
更丰富的数据类型 (Variety)
结构化(传统数据) à 结构 化、半结构化、非结构化
更经济的成本 (Value)
高端设备 à 低端并行
结构化数据OLAP分析
下钻 上卷
ü 3个热轧机组保护渣的缺陷特征分析
• • • • 时间：缺陷记录时间201501-201505 缺陷类型：HD钢质保护渣系夹渣 分析数据包含钢卷（个数）：162446、缺陷（个数）：4361904 面别倾向性、传动侧分布集中度、操作侧分布集中度、中心线位置分布集中、头部分布集中度 、尾部分布集中度、长度方向分布集中度、宽度方向分布集中度、网格密度