工业大数据的概念特征及未来发展
工业大数据关键技术研究与应用
工业大数据关键技术研究与应用工业大数据是当今工业领域中使用最为广泛的先进技术之一。
它通过采用先进的数据处理和分析技术，帮助企业轻松获取和处理大量的数据信息，从而实现工业先进化、精益化、数字化转型。
如今，随着工业大数据技术的逐步成熟和不断普及，越来越多的企业开始关注和采用这一新型技术，以实现企业的数字化转型和业务提升。
一、工业大数据的概念和特点工业大数据是指在工业生产和管理中产生的大量数据信息，这些数据涵盖了生产、管理、监测等方面的各种数据信息，包括设备状态数据、温湿度数据、生产数据、人力资源数据等。
这些数据信息以庞大、复杂、多元和高密度为特点，其处理难度非常大，需要使用先进的技术和算法实现数据的处理和挖掘。
二、工业大数据的主要应用领域工业大数据技术适用于各种行业和领域，尤其是工业领域中的生产管理、物流管理、质量管理、设备管理、能源管理等方面。
在这些领域中，工业大数据技术可以为企业提供各种精细化、个性化、定制化的解决方案和服务，为企业运营和业务提升带来更高的效率和质量。
三、工业大数据的关键技术1.数据采集技术：数据采集技术是工业大数据技术的基础，其中包括了传感器、物联网等数据采集设备和技术。
这些设备和技术可以采集各种工业领域中的数据信息，将其传输到数据处理中心进行处理和分析。
2.数据存储技术：数据存储技术是工业大数据技术的基础，其中包括了数据仓库、云计算等数据存储设备和技术。
这些设备和技术可以对原始数据信息进行存储和管理，以便后续进行数据的分析和挖掘。
3.数据处理与挖掘技术：数据处理与挖掘技术是工业大数据技术的关键技术，它可以对大量的数据信息进行分析和挖掘，包括数据的清洗、预处理、聚类、分类、回归等数据处理和挖掘算法。
这些算法可以有效地提取数据中的有用信息，并进行精细化分析和预测。
4.人工智能技术：人工智能技术是工业大数据技术的关键技术之一，其中包括了机器学习、深度学习、自然语言处理等人工智能算法和技术。
工业大数据概念、架构、分析模型
一工业大数据的发展背景当前，以大数据、云计算、移动物联网等为代表的新一轮科技革命席卷全球，正在构筑信息互通、资源共享、能力协同、开放合作的制造业新体系，极大扩展了制造业创新与发展空间。
新一代信息通信技术的发展驱动制造业迈向转型升级的新阶段——工业大数据驱动的新阶段，这是在新技术条件下制造业生产全流程、全产业链、产品全生命周期数据可获取、可分析、可执行的必然结果。
大数据（Big Data）指的是大容量的、复杂的、不断增长的、具有多个自主来源的数据集。
工业大数据是工业互联网的核心要素。
《中国制造2025》规划中明确指出，工业大数据是我国制造业转型升级的重要战略资源，需要针对我国工业自己的特点有效利用工业大数据推动工业升级。
一方面，我国是世界工厂，实体制造比重大，但技术含量低、劳动密集、高资源消耗制造的比重也大，实体工厂和实体制造升级迫在眉睫；另一方面，我国互联网产业发展具有领先优势，过去十多年消费互联网的高速发展使互联网技术得到长足发展，互联网思维深入人心，需要充分发挥这一优势，并将其与制造业紧密结合，促进制造业升级和生产性服务业的发展。
二工业大数据的内涵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。
企业信息系统存储了高价值密度的核心业务数据，积累的产品研发数据、生产制造数据、供应链数据以及客户服务数据存在于企业或产业链内部，是工业领域传统数据资产。
近年来，物联网技术快速发展，工业物联网成为工业大数据新的、增长最快的来源之一，它能实时自动采集设备和装备运行状态数据，并对它们实施远程实时监控。
互联网也促进了工业与经济社会各个领域的深度融合，人们开始关注气候变化、生态约束、政治事件、自然灾害、市场变化等因素对企业经营产生的影响，因此外部跨界数据已成为工业大数据不可忽视的来源。
人和机器是产生工业大数据的主体。
人产生的数据是指由人输入计算机中的数据，例如设计数据、业务数据等；机器数据是指由传感器、仪器仪表和智能终端等采集的数据。
中国大数据产业的发展现状及未来趋势
中国大数据产业的发展现状及未来趋势一、前言随着数字化时代的到来，数据已经成为时代的核心资源。
如何有效地利用和处理大量数据成为了当下许多公司和政府机构的重要问题。
在这样的背景下，大数据产业应运而生。
在国内，政府对大数据产业的发展十分重视，通过一系列政策的支持，中国大数据产业得到了迅速的发展。
本文将对中国大数据产业的发展现状及未来趋势进行探讨。
二、中国大数据产业发展现状1. 产业规模和分布根据国家统计局的数据显示，截至2020年，中国大数据产业规模已达到8.3万亿元，其中数据处理和存储业务占比最大，达到46.9%；其次是数据应用及解决方案，占比为38.1%；数据开发与服务业务占比为14.4%。
此外，大数据业务主要分布在广东、北京、上海、江苏等地，其中广东占比最大，达到35.2%。
2. 应用领域中国大数据产业的应用领域非常广泛，在经济、政治、社会、工业等众多领域都有应用。
其中，经济领域是大数据产业的核心应用领域，主要包括金融、交通、医药等产业。
在金融领域，大数据的应用可帮助金融机构实现精准的风险控制和智能投资决策；在交通领域，大数据可用于交通拥堵预测、公路建设规划等方面；在医药领域，大数据可用于开展临床研究、分析疾病发病规律等方面。
3. 企业发展情况在大数据产业中，中国企业发展十分迅速。
国内企业如百度、阿里巴巴、华为等都在大数据领域占据着重要地位，同时也有不少外资公司如IBM、谷歌等将目光投向中国市场。
国内企业的发展主要集中在大数据应用领域，阿里巴巴旗下的"云"生态圈深入到了零售、智能制造、医疗健康等多个领域。
三、中国大数据产业未来趋势虽然目前中国大数据产业已经取得了很大的成功，但未来的道路仍充满挑战。
下面将分别探讨未来大数据产业的发展趋势和需要解决的问题。
1. 发展趋势（1）人工智能技术的应用将进一步深化人工智能技术作为大数据产业的重要支撑，将在未来得到进一步的应用。
尤其是在语音识别、图像处理、自然语言处理等方面，人工智能技术将有着更广泛的应用场景，并且将带来更多全新的商业模式。
工业大数据的特点、价值及应用
工业大数据的特点、价值及应用工业发展进入新阶段•经历自动化，进入网络化、智能化发展新阶段•美国提出工业互联网，德国提出工业4.0•我国提出“互联网+”和中国制造2025计划中国制造2045中国制造2035中国制造2025✓世界强国✓强国领先地位✓强国中位✓制造业强国✓强国之列✓制造业大国总体规划：三十年，三步走如何将中国制造转变为中国创造，如何提升中国制造业的全球竞争力，成为中国政府和企业的一大任务•一是自主创新能力不强；•二是资源效率利用比较低•三是产业结构不是很合理，低端产品产能严重过剩，高端产品能力比较差。
工业4.0=“智慧工厂、智慧生产、CPS”；“IOT、机器人、大数据”；“制造业数字化、网络化、智能化”；工业4.0 = 通过物流、信息流、大数据的手段最优化的配置处理客户需求、产品生产、供应链、其他资源之间的关系，最终实现产品创新、制造技术创新和产业模式创新。
工业大数据的数据特点（1）工业大数据来源•数字化设计（CAD）：产品设计数据•智能化制造（MES）：工业机器人智能化生产•产品流通数据（PDM）：产品的全周期跟踪•信息化管理（ERP、CRM）：企业管理的全方位信息化•物联化管理（IOT）：大量使用RFID实现零件与产品管理•外部渠道：互联网、合作企业、政府等工业大数据分类•产品数据：需求、设计、产品加工、销售渠道录等数据。
•生产数据：业务管理、装备状态、生产过程、采购库存等数据。
•供应商数据：供应商基本数据、产能、信用评级等数据•客户数据：客户基本数据、客户偏好、客户特征数据•市场环境数据：行业、市场、竞争对手等数据。
2工业大数据的4V特性工业大数据的自身特性体量大（Volume）：实时采集数据，产生数据规模大；种类多（Variety）：三维设计、传感器数据、监控视频等多种类型数据；快速性（Velocity）：生产数据实时监测；价值性（Value ）：发现规律优化生产，创造价值。
工业互联网、工业物联网、工业大数据、工业4.0到底有什么区别？
⼯业互联⽹、⼯业物联⽹、⼯业⼤数据、⼯业4.0到底有什么区别？我们先来厘清⼀下这⼏个词的概念，区别和联系！⼀、⼯业互联⽹⼯业互联⽹有两层意思，⼀是在企业内部实现⼯业设备（⽣产设备、物流装备、能源计量、质量检验、车辆等）、信息系统、业务流程、企业的产品与服务、⼈员之间的互联，实现企业IT⽹络与⼯控⽹络的互联，实现从车间到决策层的纵向互联。
⼆是在企业间实现上下游企业（供应商、经销商、客户、合作伙伴）之间的横向互联；从产品⽣命周期的维度，要实现产品从设计、制造到服役，再到报废回收再利⽤整个⽣命周期的互联。
⼯业互联⽹未来更多的是关注在设计，研发，制造，营销和服务等⽅⾯，通过充分的融合，来提⾼整个⼯业系统和运⾏效率，⼯业互联⽹最重要的是实现企业信息的数字化。
随着⼯业化与信息化的深⼊融合，企业内部对互联互通的需求逐渐增加，通过接⼊⽹提⾼产品质量和运营效率的需求也越来越强烈，⼯业物联⽹应运⽽⽣。
⼆、⼯业物联⽹⼯业物联⽹（简称IIoT，Industrial Internet of Things ），指的是物联⽹在⼯业的应⽤。
具体来说，⼯业物联⽹是物联⽹和互联⽹服务的交叉⽹络系统，同时也是⾃动化与信息化深度融合的突破⼝。
物联⽹(简称，InrnetofThings)，通过各种信息传感设备，如射频识别技术、全球卫星定位系统、红外感应器、激光扫描器、⽓体感应器等各种装置与技术，实时采集任何需要连接、监控、互动的物体或过程状态信息，包含其声、光、热、电、⼒学、化学、⽣物、位置等各种基础信息，通过互联⽹形成相互交互的、可识别的、可共享的⽹络，其⽬的是实现物与物、⼈与物在⽹络上的连接，识别、管理和控制等，物联⽹的信息是动态的，主要由物理机器⽣成。
物联⽹的发展正在逐步经历以下四个阶段：M2M、IIoT、IoT、Digital World。
国内不同企业的物联⽹化进程参差不齐，差别很⼤，也因此给我们物联⽹从业者留出了较⼤的市场机会空间和⾄少五年的发展窗⼝。
工业大数据
以工业大数据为核心的第四次工业革命正大步走来。
在工业化和信息化融合的过程中，信息技术在工业产业链的各个环节的渗透使得数据的采集变得更容易，而从产业链中采集到的海量数据已不能按照传统的解读方式来获取有价值的信息。
数据就是财富，未来工业的竞争将是关于大数据的竞争。
本文在查阅有关大数据文献的基础上，对工业大数据的定义进行了阐述，并就其发展过程和特点进行了总结。
此外，重点介绍了工业大数据的应用，包括企业内部的纵向应用和企业间的横向应用。
工业大数据发展过程特点应用创造业是一个工业化国家的重要基础，创造业发展将极大地提升一个国家的经济实力。
每一次工业革命的到来，其所带来的技术的革新和应用都将极大的推动创造业的发展和繁荣。
第一次、二次和三次工业革命分别促成为了创造业的机械化、规模化和自动化。
而以工业大数据为核心的第四次工业革命则势必推动创造业智能化。
自 2022 年世界经济危机以后，世界各个国家都重新认识到了创造业的重要性，并且纷纷制定了一系列政策来夯实本国的创造业基础。
比如，美国政府推出了“先进创造业火伴计划”以期重夺全球创造业领导地位；德国亦推出“工业4.0”发展战略来巩固自己在创造业领域的优势地位；同时，中国提出了一份具有重要意义的国家战略规划——《中国创造 2025》，旨在进一步夯实中国制造业的基础和推动创造业的变革。
它们都有一个共同出发点，那就是将发展工业大数据作为本国未来创造业发展的新驱动力，作为提升本国创造业在未来国际制造业市场竞争力重要手段。
工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。
而其中的大数据是指所涉及的数据量规模巨大到无法通过传统方式，在合理旪间内达到截取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息。
随着信息化工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、 RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、 ERP、 CAD/CAM/CAE/CAI 等技术在工业企业中得到广泛应用，特别是互联网、工业互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也迚入了互联网工业新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。
浅谈大数据发展现状及未来展望
浅谈大数据发展现状及未来展望随着科技的不断进步，大数据已成为当前智能化时代的核心驱动力之一。
它不仅对各行业的发展产生了深远影响，也为社会带来了巨大的变革。
本文将就大数据的发展现状进行探讨，并展望其未来的发展趋势。
一、大数据的定义和背景大数据，顾名思义，指的是以海量数据为基础，利用先进的技术和工具来收集、存储、处理和分析数据。
它的背景可以追溯到互联网的兴起和移动智能设备的普及。
现如今，人们在日常生活中产生大量的数据，包括社交媒体、在线购物、移动支付等活动。
这些数据被视为“新的石油”，具有巨大的商业和科学价值。
二、大数据的发展现状1. 商业应用领域：大数据已在商业应用中发挥了巨大作用。
例如，在市场营销中，通过分析大数据可以更好地了解消费者的需求和行为。
在金融领域，大数据可以帮助银行和保险公司发现潜在的欺诈行为，并进行风险管理。
此外，大数据还推动了智能城市、智能制造和智慧医疗等领域的发展。
2. 科学研究领域：大数据对科学研究的帮助也是显而易见的。
科学家可以利用大数据来进行天文学、地质学、生物学等领域的研究。
通过分析大数据，他们可以获得更准确、更全面的研究结果，并推动科学的进步。
3. 社会管理领域：政府和公共机构也广泛利用大数据来进行社会管理。
大数据可以帮助政府更好地了解社会问题，并制定相应的政策。
例如，在交通管理中，政府可以通过分析大数据来优化交通流量，减少交通拥堵。
在公共安全领域，大数据可以帮助预测和预防犯罪行为。
三、大数据的未来展望1. 人工智能与大数据的结合：未来，人工智能技术将与大数据更加深入地结合。
人工智能可以通过学习和分析大数据来模拟人类的智能行为，实现更多领域的自动化与智能化。
例如，自动驾驶汽车需要依赖大数据来实现精准导航和智能决策。
2. 隐私保护与数据安全：随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护问题也日益突出。
未来，人们需要在数据收集、存储和传输过程中加强相关安全措施，保护个人隐私和敏感信息。
工业大数据分析与应用
工业大数据分析与应用随着工业生产规模的扩大和技术的进步，工业企业每天产生大量的数据。
合理地分析和应用这些工业大数据，对企业的生产运营和管理决策具有重要意义。
本文将介绍工业大数据分析的概念、技术和应用，并探讨其对企业发展的影响。
一、工业大数据分析的概念工业大数据分析是指对大规模产生的工业数据进行收集、整理、清洗、存储、处理和分析的过程。
它利用计算机技术和统计学方法，从海量的数据中提取有用的信息和规律，并为企业的决策提供科学依据。
工业大数据分析借助数据挖掘、机器学习等手段，对工业生产过程中涉及的各种数据进行深度分析，以实现对生产状态、产品质量、能源消耗等指标的监控和改进。
二、工业大数据分析的技术1. 数据收集与存储：工业大数据的采集依赖于传感器、仪表等设备。
通过这些设备收集到的数据包括温度、压力、振动、能耗等各种参数。
为了保证数据的准确性和完整性，需要搭建数据采集系统，并将数据存储到大数据平台中，如Hadoop、Spark等。
这些平台具备高容量、高速度、高可靠性和高扩展性等特点，能够满足大数据处理的需求。
2. 数据清洗与预处理：由于工业数据的来源多样性和质量不一致性，需要进行数据清洗和预处理。
数据清洗主要是对异常值、重复值和缺失值进行处理，以保证数据的可靠性。
数据预处理包括数据标准化、特征选择、降维等，以提高数据分析的准确性和效率。
3. 数据分析与建模：数据分析是工业大数据应用的核心环节。
它利用统计学、数据挖掘和机器学习等方法，从数据中提取知识和规律。
数据分析的方法包括聚类分析、关联规则挖掘、分类算法、时间序列分析等。
数据建模是数据分析的结果，通过建立合适的模型来描述数据的关系和趋势，以便进行预测和优化。
三、工业大数据分析的应用1. 生产过程监控和优化：工业大数据分析可以实时监测生产过程中的各项指标，如温度、压力、振动等，及时发现异常和故障，并进行预警和维修。
另外，通过对生产数据的分析，可以找到影响产品质量和能源消耗的关键因素，从而进行优化和改进，提高生产效率和降低成本。
工业互联网在大数据时代的应用
工业互联网在大数据时代的应用随着信息科技的发展，大数据已经逐渐成为了工业互联网普及的核心理念。
工业互联网在大数据的支持下，能够更好地连接产品、设备和系统，从而推进产业升级、提高生产效率以及加强创新。
本文将从工业互联网和大数据的基本概念出发，分析现有工业互联网在大数据的应用现状，并尝试预测未来工业互联网大数据应用的发展趋势。
工业互联网和大数据的基本概念工业互联网代表着工业化和信息化深度融合的新型IT技术，是一种基于互联网、云计算、5G通信等技术的智能化、自动化和高效化生产管理方式。
它是物联网技术的一个分支，它的重点是连接不同领域的设备、作业人员及其他资源，从而建立更高效的生产环境。
而大数据，则泛指规模庞大、处理能力强大，并可以帮助构建洞察和预测的大规模数据。
通俗地说，大数据就是把海量的数据进行收集、整合、分析，从而获得价值并引发业务提升。
大数据在工业互联网应用中的重要性在工业互联网中的生产过程中，往往伴随着海量的数据，包括设备数据、生产数据、消费数据等。
这些数据可以帮助生产企业更好地了解产品的生命周期，为企业制定政策和执行策略提供支持。
更为重要的是，它们可以帮助企业进行数据融合，生成更强大的信息，提供更好的产品、服务和市场方案以及预测未来的需求和市场趋势。
大数据分析可以让企业了解产品有效反馈，从而更好地服务顾客和实现增长。
目前，随着大数据技术的发展和推广，它已经成为工业互联网中不可或缺的技术之一。
相比传统的制造业，工业互联网最大的优势在于将传统模式的产品、设备和工艺进行数字化转型，从而提高产品的智能化、高效化和质量化。
同时，随着企业数字化转型的推进，每天产生的数据、数据响应速度以及数据的分析难度也不断增加。
在这种情况下，如果没有大数据的帮助，工业互联网将难以支持企业进行智能化转型，甚至可能会对企业效率和生产带来巨大的威胁。
工业互联网在大数据应用上的现状当我们想到工业互联网在大数据时代的应用，很快就会想到五个词汇：数据收集、存储、分析、应用和模型。
工业大数据分析的方法与应用研究
工业大数据分析的方法与应用研究随着智能制造、工业互联网等概念的提出，工业大数据成为当前热点话题。
如何利用工业大数据，为企业提供决策支持、提高生产效率，是当前亟需解决的问题。
本文将简要介绍工业大数据的基本概念，重点讨论工业大数据分析的方法与应用研究。
一、工业大数据的基本概念（一）什么是工业大数据？工业大数据是指在工业领域产生的、数量庞大的、多种多样的数据。
这些数据主要来源于传感器、智能设备、计算机系统等技术手段的应用，其中包括生产数据、质量数据、能源数据、运输数据、设备健康数据等。
利用这些数据，可以深入了解生产的各个环节，为企业带来更加高效和有益的决策。
（二）工业大数据的特点？A. 极大规模：百万个、亿级别的数据总量；B. 多样性：数据来源复杂，包括传感器数据、视频数据、声音等多种数据形式；C. 高速度：数据的实时性非常重要，可以更快地作出反应；D. 高质量：工业生产领域对数据质量要求极高，数据的准确性和可靠性对决策起到关键作用。
二、工业大数据分析的方法工业大数据分析的主要目的是对工业生产中的数据进行加工处理，从而提供更有价值的信息和决策支持。
工业大数据分析的方法多种多样，其中包括统计学、机器学习、数据挖掘、深度学习等众多方法。
下面我们分别来看看这些方法的具体应用。
（一）统计学方法统计学方法是工业大数据分析中最传统的方法之一，其主要应用在数据的描述和总结方面。
常用的统计学方法包括统计量、假设检验、回归分析等。
例如，对不同工厂的产量进行比较，可以采用平均值和方差的方法来描述数据集的分布情况。
（二）机器学习方法机器学习是一种利用计算机算法自动提取数据中模式和趋势的方法。
工业大数据分析中常用的机器学习方法包括决策树、神经网络、支持向量机等。
例如，利用机器学习方法可以对工厂的生产线进行预测，预测哪些设备可能会出现问题，并提前进行维修。
这样可以大大降低停机时间，提高生产效率。
（三）数据挖掘方法数据挖掘是从大数据中提取出隐藏在其中的模式和知识的过程。
工业大数据的概念
工业大数据的概念在当今数字化时代，工业领域正经历着一场深刻的变革，工业大数据成为了推动这一变革的关键力量。
那么，究竟什么是工业大数据呢？简单来说，工业大数据就是在工业领域中产生的大量数据。
这些数据来源广泛，涵盖了从产品研发、生产制造、供应链管理、销售服务等工业生产的各个环节。
以生产制造环节为例，每一台机器设备在运行过程中都会产生大量的数据，包括设备的运行状态、工作参数、故障信息等。
这些数据反映了设备的性能和工作情况，通过对这些数据的分析，可以提前预测设备可能出现的故障，从而进行及时的维护和保养，减少设备停机时间，提高生产效率。
再看产品研发环节，研发人员在设计产品时会产生各种数据，如设计图纸、测试数据、用户反馈等。
对这些数据的深入挖掘和分析，可以帮助研发人员更好地了解用户需求，优化产品设计，提高产品质量和市场竞争力。
工业大数据具有以下几个显著特点。
首先是数据量大。
工业生产过程中涉及到众多的设备、工序和流程，每时每刻都在产生海量的数据。
这些数据的规模远远超过了传统数据处理技术所能应对的范围。
其次是数据类型多样。
工业大数据不仅包括结构化的数据，如生产计划、库存数量等，还包括大量的非结构化数据，如设备运行的图像、声音、视频等。
这种多样性增加了数据处理和分析的难度。
再者是数据价值密度低。
虽然工业大数据的规模庞大，但真正有价值的信息可能只是其中的一小部分。
这就需要通过先进的数据分析技术和算法，从海量的数据中提取出有价值的知识和洞察。
然后是数据产生速度快。
在工业生产中，数据的产生是实时的，需要及时进行采集、处理和分析，以便快速做出决策和响应。
工业大数据的应用场景十分广泛。
在质量管理方面，通过对生产过程中收集的数据进行分析，可以实时监控产品质量，及时发现质量问题的根源，并采取相应的措施进行改进。
在节能减排方面，利用工业大数据可以对能源消耗进行精确监测和分析，优化能源使用方案，降低能源消耗和环境污染。
在供应链优化方面，通过整合供应商、生产商、分销商等各方的数据，可以实现供应链的可视化和智能化管理，提高供应链的响应速度和灵活性。
工业大数据特征、应用及注意点分析
工业大数据特征、应用及注意点分析作者：孙成伟来源：《科学与信息化》2019年第15期摘要信息时代，发展工业大数据是个过程，最终目的是为了利用大数据，对工业企业起到推动作用。
因此，企业需要冷静思考，坚持以业务应用为驱动，才能最大化实现大数据价值。
对于工业大数据挖掘和分析结果，广泛应用于工业、企业的各个环节：在研发设计环节可实现工艺管理优化和工艺流程优化;在生产制造环节可实现设备诊断与维护、智能排程、智能生产、产品质量优化、个性化定制;在管理服务环节可实现产品远程监测与维护;在供应链环节可实现供应链全局优化。
关键词工业大数据;应用;注意点1 工业大数据的定义、来源、特征1.1 定义信息时代的工业大数据，是指工业生产前后各个环节形成的各种数据的总和，具体来划分的话可以分成三类：工业物联网数据、企业信息化数据、外部跨界数据。
这些数据过去有，现在也有，只是“大数据+”的提出，使得这些数据有了发挥更大价值的空间与用途。
甚至能够影响工业制造业、研发服务业、采购业等等。
1.2 来源工业大数据的来源，主要是：人、企业和机器。
主要是：①人的行为对工业领域干预而产生的设计数据、业务数据、产品数据，同时还包括了大量客户、供应商、采购商等数据等;②由于企业内部经营、运作而产生的相关业务数据，以及企业外部数据，包括工业企业产品售出之后的使用、运营情况的数据等。
③机器数据是与机器设备相互关联的数据，如生产设备（生产调度、质量控制与绩效数据）和工业产品（智能服务）等。
1.3 特征（1）本质特征。
具有复杂动态系统特性。
工业大数据是必然存在的，是动态的，任何改变工业生产活动参数的因素都会引起工业系统运作背后的不确定数据的产生。
（2） 4V特征。
即：大规模、速度快、类型杂、质量低。
①大规模：数据规模大、具有大规模增长性;②速度快：产生、采集速度快，要求处理速度快;③类型杂：工业各个环节上的数据类型多、有设计制造阶段的概念设计、详细设计、制造工艺、包装运输等各类业务数据，以及服务保障阶段的运行状态、维修计划、服务评价等类型数据。
工业大数据的技术应用及未来趋势
工业大数据的技术应用及未来趋势一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据技术成为推动数字化转型的重要力量。
在工业领域，大数据技术代表着巨大的机遇和挑战。
本文将介绍工业大数据的技术应用及未来趋势。
二、工业大数据技术应用2.1 工业制造工业制造是大数据技术应用最为广泛的领域之一，主要是通过采集和分析机器数据和设备数据，优化运营和生产过程。
在可持续制造方面，工业大数据可以用于实时监控设备的状态和性能，从而预测设备故障，并优化维修计划。
此外，工业大数据还能帮助制造商优化生产计划、按需生产以及提高生产线效率。
2.2 工业物流物流领域也是工业大数据的应用领域之一。
工业大数据技术可实现全球物流调配的可视化，并对货物移动进行实时跟踪。
此外，通过对物流数据进行深度分析和预测，可以提高物流操作效率、优化库存和仓储管理。
2.3 工业安全在工业安全方面，工业大数据技术可以实时监测设备状态和安全隐患，提供预测和警报功能，从而帮助工业企业预防潜在的危险和灾害。
三、工业大数据未来趋势3.1 嵌入式自主学习工业大数据应用需要进行实时操作和自主学习。
为此，企业将采用先进的嵌入式自主学习技术，并利用这些技术实现设备实时优化和预警。
3.2 智能运营随着工业大数据的发展，企业将能够利用数据实现更加精细化的生产和运营。
智能化运营系统将利用大数据和机器学习技术，实现更为高效的生产和运输，提高整个工业链的效率。
3.3 互联网化工业大数据的发展将促进工业互联网的建设和发展。
工业互联网可以使工业企业和客户之间进行直接联系，并能够提供远程维护、远程监视、智能工厂等服务。
通过工业互联网，企业可以让设备、机器和人员之间相互协作，从而实现智能化生产。
四、结论随着大数据技术在工业领域中的应用不断深入，工业企业将实现更加精细化的运营和生产，从而提高运营效率、降低成本、提高产品质量。
预计，未来随着工业、数据、技术和人才的深度融合，工业大数据技术将带来更多新的颠覆性成果。
制造业工业大数据
制造业工业大数据导言随着信息技术的飞速发展，制造业工业大数据逐渐成为当今时代的热门话题。
制造业作为国民经济的重要支柱，对于大数据的应用有着巨大的潜力和前景。
本文将探讨制造业工业大数据的意义、应用及未来发展趋势。
一、制造业工业大数据的意义制造业工业大数据是指在制造业过程中产生的海量数据，包括生产设备状态数据、传感器数据、物流数据、消费者数据等。
这些数据蕴含着宝贵的信息和价值，对制造业具有重要的意义。
首先，工业大数据可以提供实时、准确的决策依据。
通过对大数据的分析和挖掘，制造企业可以了解设备运行状况、生产效率、产品质量等信息，从而及时做出针对性的调整和决策，提高生产效率和产品质量。
其次，工业大数据可以帮助企业实现精细化管理。
通过对大数据的深度挖掘和分析，企业可以了解到各个环节的细节数据，从而实现对生产过程的精确控制和管理，提高整体运营效率。
最后，工业大数据还可以推动制造业的创新与转型升级。
通过对大数据进行分析和挖掘，企业可以发现市场需求变化、产品研发方向等信息，从而指导企业的创新与转型战略，提升竞争力和核心竞争力。
二、制造业工业大数据的应用案例1. 设备状态监测与预测利用工业大数据，制造企业可以实时监测设备运行状态，及时发现潜在故障，并进行预测性维护。
通过对设备传感器数据的分析，企业可以根据设备的使用状况和运行时间，预测设备的寿命和维修周期，以便做出针对性的维护计划。
这样可以避免设备故障对生产进度和产品质量的影响，提高生产效率和产品品质。
2. 运营效率优化利用工业大数据，制造企业可以实现对生产过程的精细化管理和优化。
通过对生产数据的分析和挖掘，企业可以了解到每个环节的生产效率和瓶颈问题，从而对生产过程进行精确控制和优化调整。
这样可以提高生产效率，减少资源和能源的浪费，降低生产成本，提升企业竞争力。
3. 产品质量控制利用工业大数据，制造企业可以实现对产品质量的全程控制和追溯。
通过对生产过程中产生的数据进行分析和挖掘，企业可以及时掌握到产品质量状况，快速发现并解决品质问题。
浅谈大数据发展现状及未来展望
浅谈大数据发展现状及未来展望大数据是指在传统的数据处理方法无法胜任的情况下，采用新的处理方法进行管理和分析的庞大数据集合。
随着科技和互联网的发展，大数据已经成为一种重要的资源和工具，在各个领域都有广泛的应用。
本文将浅谈大数据的发展现状及未来展望。
一、大数据的发展现状大数据的发展起源于数据爆发时代的到来。
随着互联网技术的普及和应用，以及其它计算设备的不断普及，全球生产的数字化数据呈指数级增长。
这些数据包括各种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
如何从这样海量的数据中提取有用的信息，成为了各个行业的重要挑战。
1. 数据规模的急剧增长根据国际数据公司（IDC）的数据报告，2020年全球产生的数据规模达到了44个ZB（1个ZB等于10的21次方字节），预计到2025年，这一数字将增长到175个ZB。
2. 数据应用领域的拓展大数据的应用领域越来越广泛，涉及金融、医疗、零售、交通、能源等多个行业。
通过对大数据的分析和挖掘，可以帮助企业优化业务流程、提高效率、降低成本，甚至发现潜在商机。
3. 数据分析技术的进步在大数据的背景下，相关的数据分析技术得到了迅猛发展。
机器学习、数据挖掘、人工智能等技术应用于大数据分析中，有效地帮助企业挖掘出隐藏在数据中的信息，提供更准确的决策基础。
二、大数据发展的挑战虽然大数据发展势头强劲，但也面临一些挑战。
1. 数据隐私与安全问题大数据中存在着个人隐私以及商业机密等敏感信息，如何在数据使用和共享的同时保障数据的安全性成为了一个重要的议题。
2. 数据质量和可靠性问题数据质量不佳可能带来诸如错误的决策和预测等问题。
因此，如何保证数据的质量和可靠性成为了大数据领域需要解决的问题之一。
3. 技术与人才的匮乏大数据的分析和挖掘需要一定的技术和人才支撑。
但目前人才稀缺，相关技术仍有待完善。
三、大数据的未来展望尽管大数据面临一些挑战，但其未来发展仍然十分可观。
1. 数据价值的进一步释放随着技术的不断进步与创新，大数据的价值将得到更好的发掘与应用，为企业和社会带来更多的机会与效益。
解读工业大数据是什么,及其对企业未来发展的作用
解读工业大数据是什么，及其对企业未来发展的作用智能化数字经济时代，工业大数据的收集和分析已经成为了企业发展的必要条件，尤其是5G时代的来临，工业互联网技术的发展将让工业大数据爆发出更强大的潜能。
那么究竟工业大数据是什么？它对于企业发展又有何作用？接下来我们来详细了解一下。
工业大数据是什么？工业大数据：是指涵盖工业领域中整个产品的全生命周期，所产生的各类数据及相关技术和应用的总称，其中工业大数据技术可挖掘出工业大数据中所蕴含的深层价值，而工业大数据应用则能从庞大而复杂的数据中集中提取有效信息，促进制造型企业在产品研发、企业经营等方面的创新发展。
相比传统工业数据的范围，现代工业数据所涉及的范围更加广阔，其涉及了产品生产的各个环节，包括前期的客户需求、产品研发及后期的销售、发货、运维等，主要分为生产经营、设备物联以及外部数据三大类数据。
工业大数据对企业发展有何作用？工业大数据对于制造业而言，不仅是提高运行效率降低企业成本的一个重要组成部分，更是帮助企业整合产业链、升级商业模式、布局企业战略的一个可靠资源。
借助徐工信息汉云在江铜集团中的应用案例，可以充分了解到工业大数据对于企业的作用。
徐工信息基于汉云工业互联网平台，为江铜集团打造了专属的汉云采购电子商务云平台，通过建设采购一体化管控平台，帮助江铜集团实现了采购业务的全流程闭环管理，线上采购渠道的开通也让采购渠道由线下转变为线下线上并存，降低了50%的低值易耗品采购工作量；标准化的采购流程，让需求提报、采购寻源、询报价、招投标转线上运转，采购行为更公平，商务数据更安全；供应商也可全面参与发货、报价、投标、网签合同、票据结算等环节，直接减少了70%的采购业务人员沟通成本；而仓储的条码化管理，则实现了手持终端扫描收发货，摆脱了手工帐的繁琐，提升了80%的仓管人员工作效率。
这些都是借助工业大数据的力量来实现的，一方面徐工信息汉云帮助江铜集团降低了运行成本，另一方面也为其业务发展提供了新的方向，将数据成功转变为了实际可获得的经济效益。
面向智能制造的工业大数据分析与应用
面向智能制造的工业大数据分析与应用随着科技的发展，智能制造正日益成为未来制造业的趋势。
工业大数据分析与应用是智能制造的重要组成部分，其作用不可忽视。
本文将从工业大数据的概念、现状以及面向智能制造的工业大数据分析与应用三个方面进行探讨。
一、工业大数据的概念工业大数据可以理解为利用现代信息技术手段，对工业生产、制造的生产过程、生产数据以及制造资源等进行广泛而深入的数据收集、挖掘、分析和应用，以实现对生产过程和产品质量的监测、调控和优化。
这里的生产过程和产品质量包括了整个生产生态，如设计、制造、销售、服务等。
这种方式可以帮助企业更好地实现制造过程的自动化，提高生产效率和产品质量，降低成本和风险。
二、现状分析在当前的制造业中，越来越多的工业场景开始使用工业大数据技术。
数据来源也越来越丰富，包括了传统的工艺监控数据、生产流程数据、设备数据等。
而近年来，来自物联网、互联网和社交媒体等渠道的非结构化数据也在逐渐被加入到工业大数据中。
对于企业而言，使用工业大数据技术的好处也非常明显。
首先，可以通过数据分析，了解生产过程中可能存在的问题，及时发现和解决。
其次，在生产过程中，通过实时监测不同环节的数据，可以更好地预测并避免过程中可能发生的故障。
此外，工业大数据还可以使用先进的分析工具，发现生产和销售中潜藏的商业机会，使企业更有竞争力。
三、面向智能制造的工业大数据分析与应用面向智能制造的工业大数据分析与应用是目前研究的热点之一。
其核心是智能化控制。
随着各种数据采集技术和传感器技术的不断发展，工业生产出现了大量的数据。
为了实现对生产过程的全面监测和管理，我们需要先将这些数据进行有效的处理和分析。
传统的数据分析方法已经不能满足大数据的需求，需要开发更高效的算法和技术，例如机器学习、深度学习、自然语言处理等，以识别数据中的隐含规律。
除此之外，人机协同也是工业大数据应用的一个重要方面。
即通过有效的数据处理和分析方法，对工业机器人和其他自动化设备进行控制，使其能够与人类有机地协同工作。
工业大数据技术综述
工业大数据技术综述一、本文概述随着信息技术的飞速发展和数字化转型的深入推进，工业大数据已经成为驱动现代工业发展的重要力量。
本文旨在全面综述工业大数据技术的发展现状、关键技术和未来趋势，以期为相关领域的研究者和实践者提供有价值的参考。
本文将简要介绍工业大数据的概念、特点和价值，阐述其在工业领域的广泛应用。
接着，重点分析工业大数据的关键技术，包括数据采集与预处理、存储与管理、分析与挖掘、可视化与决策等方面。
在此基础上，本文还将探讨工业大数据技术在智能制造、工业物联网、工业安全等领域的应用案例和实践经验。
本文还将关注工业大数据技术的挑战与问题，如数据质量、隐私保护、安全可信等，并提出相应的解决策略和建议。
本文将展望工业大数据技术的未来发展趋势，探讨新技术、新应用和新模式对工业领域的影响和推动。
通过本文的综述，希望能够为工业大数据技术的发展和应用提供有益的参考和指导，推动工业领域的数字化转型和创新发展。
二、工业大数据技术的核心组成工业大数据技术是一个多层次、多维度的复杂系统，其核心组成主要包括数据采集与预处理、数据存储与管理、数据分析与挖掘，以及数据应用与服务四个部分。
数据采集与预处理是工业大数据技术的起点。
在工业环境中，数据来源于各种传感器、执行器、控制系统等，具有多源、异构、动态等特点。
因此，数据采集需要解决如何有效地获取这些数据，同时保证数据的准确性和实时性。
预处理则主要对原始数据进行清洗、去噪、转换等操作，以消除数据中的冗余和错误，提高数据质量，为后续的数据分析和挖掘提供可靠的基础。
数据存储与管理是工业大数据技术的关键环节。
由于工业数据通常具有海量、高速、多样的特点，因此需要设计高效的数据存储方案，如分布式文件系统、NoSQL数据库等，以满足大规模数据存储的需求。
同时，还需要考虑数据的组织、索引、查询等问题，以实现快速、准确的数据访问和管理。
接下来，数据分析与挖掘是工业大数据技术的核心。
通过对工业数据的深入分析，可以揭示出隐藏在数据中的规律和模式，为工业优化、预测、决策等提供有力支持。
【工业大数据】工业大数据应用场景分析;工业大数据,从何做起
【工业大数据】工业大数据应用场景分析；工业大数据，从何做起2018年01月21日00:00:00阅读数：330工业大数据也是一个全新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。
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，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。
工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。
因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。
工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。
通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。
这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。
工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。
本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。
1、加速产品创新客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。
福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。
第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
工业大数据的概念特征及未来发展
随着美国工业互联网和德国工业4.0等制造智能化转型战略的相继实施，工业大数据日益成为全球制造业挖掘价值、推动变革的主要抓手。
1、工业大数据概念与特征
工业数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据。
工业大数据是基于工业数据，运用先进大数据技术，贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。
工业数据从来源上主要分为信息管理系统数据、机器设备数据和外部数据。
信息管理系统数据是指传统工业自动化控制与信息化系统中产生的数据，如ERP、MES等。
机器设备数据是来源于工业生产线设备、机器、产品等方面的数据，多由传感器、设备仪器仪表进行采集产生。
外部数据是指来源于工厂外部的数据，主要包括来自互联网的市场、环境、客户、政府、供应链等外部环境的信息和数据。
工业大数据具有五大特征。
一是数据体量大，主要表现在随着设备数据和互联网数据的涌入，工业数据的存储量将达到EB级别。
二是数据分布广泛，分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等。
三是结构复杂，有结构化、半结构化和非结构化等不同类型。
四是数据速度需求多样化，有要求实时、半实时和离线三种，生产层级要求实时性，需要达到毫秒级别；管理层级实时性要求不高。
五是数据价值不均匀，20%的数据具有80%的价值密度（如产品图纸、试验分析、
加工工艺）；80%的数据密度只有20%，需要分析挖掘（如工况情况、图片数据）。
与互联网大数据相比，工业大数据具有自身特点：一是多源性获取，数据分散，非结构化数据比例大；二是数据蕴含信息复杂，关联性强；三是持续采集，具有鲜明的动态时空特性；四是采集、存贮、处理实时性要求高；五是与具体工业领域密切相关。
先进制造企业基于工业大数据的应用，把产品、机器、资源和人有机结合在一起，推动制造业向基于大数据分析与应用基础上的智能化转型。
工业大数据能够促进形成企业和消费者之间的信息主动反馈机制，为完善以客户需求为导向的产品全生命周期信息集成和跟踪服务、建立以服务为核心的整体解决方案提供可行路径，将大大提升产品服务价值，为制造业转型升级开辟了新途径。
2、工业大数据发展态势
随着信息化和工业化融合，工业企业生产信息数字化，积累大量数据。
工业网络、数据采集、集成、计算和分析技术在工业领域的应用，促使工业数据发挥巨大价值。
工业大数据越来越受到工业企业的关注。
目前工业大数据发展态势有三个，一是已从理念转向实践，二是工业大数据成为云计算的价值体现，三是工业大数据孕育丰富的工业应用生态。
随着信息化和工业化融合的不断推进和大数据采集、集成、计算和分析技术的发展，很多工业企业已经进入工业大数据实践阶段。
大型工业企业在应用方面走在前列。
如唐山钢铁集团，通过引入国际最先
进的生产线，已实现数据实时采集，深度挖掘工业大数据价值，实现生产实时监测、生产排程、产品质量管理、能源管控等。
3、工业大数据采集及应用管理平台及功能实现
数网星-远程数据采集及应用平台专注解决设备远程调试和运维需求，帮助客户实现远程数据采集及设备运维，大数据应用和分析功能。
更精准及时的数据采集，更快速稳定的数据传输，更多样灵活的使用方式，更智能专业的大数据决策，更低的投资成本，更多的数据财富。
产品营销：大数据分析结果为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保等服务。
设备远程故障诊断分析：大数据预测设备未来可能出现故障的时间，提供避免风险的解决方案，消除设备故障停机给客户带来的损失。
客户体验：在移动端建立企业宣传平台，以场景化方式让客户参与产品的认知，增加品牌的传播效果。
技术创新：借助平台的专家经验共享、智能决策库的建立，提高运维领域的装备管理水平，降低行业运营成本。
节约效能：通过数据集的切分和规律查找，帮助找到最优化的数据集，实现人员投入及控制过程的节能提效。
北京天拓四方科技有限公司。