
工業(yè)大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)具有實際意義的領域
如今,大數(shù)據(jù)正引領人類走入新的時代,它以迅雷不及掩耳之勢在各個領域快速發(fā)展。在工業(yè)領域,駕馭大數(shù)據(jù)、運用大數(shù)據(jù)的聲音不絕于耳。工業(yè)大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)具有實際意義的領域,吸引著各方資本入局。
近日,在無錫召開的工業(yè)大數(shù)據(jù)峰會,將預知性維護作為主題,吸引了華潤電力、金風科技、中船重工、西門子等業(yè)內(nèi)領先企業(yè)參與。此次峰會的舉辦,意在利用工業(yè)大數(shù)據(jù)搭建我國工業(yè)運維領域協(xié)同產(chǎn)業(yè)鏈,為我國制造業(yè)轉(zhuǎn)型做出了貢獻。
制造業(yè)升級的一個重要標志就是互聯(lián)網(wǎng)化,而一旦將工業(yè)生產(chǎn)、銷售納入互聯(lián)網(wǎng)的范疇,原本的物料流動將會以信息的形式出現(xiàn),大數(shù)據(jù)將會成為工業(yè)的核心資源。
工業(yè)大數(shù)據(jù)對于制造性企業(yè)來說,一方面可以通過對其內(nèi)部采購、生產(chǎn)、科研、營銷數(shù)據(jù)進行優(yōu)化,為企業(yè)解決各種問題提供依據(jù)。另一方面,可以通過對消費數(shù)據(jù)的采集來促使企業(yè)根據(jù)客戶需求調(diào)整生產(chǎn),提供個性化、定制化的產(chǎn)品來改善消費者體驗。
從信息分析的角度來看,工業(yè)大數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)諸多價值。
工業(yè)大數(shù)據(jù)有多源的特點,有的來源于內(nèi)部生產(chǎn)環(huán)節(jié)各類監(jiān)控設備,有的來源于供應商、網(wǎng)上客戶,還有部分來自于企業(yè)內(nèi)部管理。因此,工業(yè)大數(shù)據(jù)往往屬于分散、非結構化的數(shù)據(jù),難以對之進行分析。
但是要知道各種數(shù)據(jù)之間尤其關聯(lián)性與因果關系。工業(yè)大數(shù)據(jù)主要還是以產(chǎn)品、企業(yè)價值鏈為核心,因此對于企業(yè)決策有著較大的幫助,盡管精度會有所偏差,但是在連續(xù)采集的情況下,這缺陷會得到彌補。
再者,工業(yè)大數(shù)據(jù)由于與生產(chǎn)緊密相關,因此未來實時性的分析、動態(tài)數(shù)據(jù)的控制將會成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的方向。
據(jù)中夠顧問產(chǎn)業(yè)研究院《中國工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)報告》的分析,目前工業(yè)大數(shù)據(jù)依賴于各類智能設備與互聯(lián)網(wǎng),綜合了物理與信息兩方面的數(shù)據(jù),但是在分析方法上,目前還存在較大的缺陷:多層次、閉環(huán)、自比較都是行業(yè)發(fā)展的痛點,對于體現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)的實際價值也極為不利。而且對于制造設備故障的智能檢測、機器健康運行管理水平都較為低下。企業(yè)想要入局,還得把握這些核心資源。
工業(yè)是百業(yè)之母,但是與其他行業(yè)相比,工業(yè)領域在大數(shù)據(jù)利用方面,做得還遠遠不夠,相關廠商還要加速趕超。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓練與驗證損失驟升:機器學習訓練中的異常診斷與解決方案 在機器學習模型訓練過程中,“損失曲線” 是反映模型學習狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結構數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結構數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內(nèi)涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結構數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結構化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結構數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結構化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結構數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11