工业大数据分析指南.pdf

随着条形码、二维码、RFID、工业传感器、自动控制系统、工业互联网、ERP、CAD/CAM/CAE等信息技术在工业领域的广泛应用，大量与工业生产活动相关的数据被实时采集并存储到企业的信息系统中。对这些数据进行分析，有助于改进生产工艺、提高生产效率、降低生产成本，为实现智能制造奠定基础。因此，工业大数据分析引起了工业界和学术界的广泛关注。模型和算法是大数据分析理论和技术中的两个核心问题。介绍了工业大数据分析的基本概念，综述了几种流行的工业大数据分析模型在工业大数据分析领域的应用情况以及相应求解算法方面的研究成果，并探索了大数据分析模型和算法的未来研究方向。

工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合下的关键基础设施、 新型应用模式和全新工业生态体系，当前围绕工业互联网的应用探索和业务创新 大量涌现。特别是《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的 指导意见》发布以来，我国制造企业、自动化企业、ICT 企业、互联网企业、科 研院所等各方力量积极参与我国工业互联网建设及推广工作，不断推动我国工业 互联网的深化发展。展现的应用场景。

工业大数据是工业领域相关数据集的总称，是工业互联网的核心，是智能制造的关键。工业大数据分析技术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。为此，在工业互联网产业联盟的指导下，工业大数据特设组主持编写了这本《工业大数据分析指南》。 本书旨在对通用的工业大数据分析方法和分析流程进行归纳总结，对其关键共性进行辨识、抽象和提升，而非针对某一特定行业、企业或产品进行阐述。本书更加关注于方法论而非某些具体的技术，因此具有更加广泛的通用性和相对普遍的指导意义。

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工业大数据是智能制造的核心，以“大数据+工业互联网”为基础，用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术引领工业生产方式的变革，拉动工业经济的创新发展。工业大数据分析技术作为工业大数据的核心技术之一，可使工业大数据产品具备海量数据的挖掘能力、多源数据的集成能力、多类型知识的建模能力、多业务场景的分析能力、多领域知识的发掘能力等，对驱动企业业务创新和转型升级具有重大的作用。 《工业大数据分析指南》是在新形势下对工业大数据分析关键共性问题进行的辨识、抽象和提升，适应当前工业大数据的应用需求和技术变革，具有较为广泛的通用性和相对普遍的指导意义，适于工业领域内的企业、机构的研究和参考。希望通过与业界的分享，共同推动工业大数据开发利用和应用推广，为制造强国和网络强国建设添薪助力！

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：工业大数据分析的特殊性；工业大数据分析的困境及难点；工业大数据分析的基本框架；工业大数据分析该如何开展？工业大数据分析技术在实践应用中的思路与方法工业大数据分析是利用统计学分析技术、机器学习技术、信号处理技

2019年工业大数据分析 个人学习总结 分享参考 工业大数据是智能制造的核心，其基础是大数据和工业互联网，所需要的技术有云计算、大数据、物联网、人工智能，工业大数据核心技术是工业大数据分析技术。