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工业互联网产业联盟-工业大数据分析指南-2019.2-80页 付费

工业互联网产业联盟-工业大数据分析指南-2019.2-80页

10次阅读 4141 2021-09-10 03:01:19 举报
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工业大数据分析指南每日免费阅读行业报告1、每日星球内分享10+精品报告;2、不定时分享国际投行报告,脱水研报等;3、行业报告均为公开内容,版权归原作者所有,星球仅分享内部学习。扫描右侧二维码即刻加入【行业报告(免费)】星球(此页只为更多需要行业报告的朋友提供便利,希望不会影响您的阅读,谢谢理解!)工业大数据分析指南I序言如今,全球掀起了以制造业转型升级为首要任务的新一轮工业变革,工业大数据作为引领这场变革的主要驱动力,已经成为当今工业领域的热点之一。新一代信息技术与制造业的深度融合,将促进工业领域的服务转型和产品升级,重塑全球制造业的产业格局。为紧紧抓住这一重大历史机遇,抢占制造业新一轮竞争制高点,党中央高度重视并作出长期性、战略性部署。党的十九大报告指出,要“加快建设制造强国,加快发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。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。可以从以下三个方面来理解。首先,资源优化是分析的目标。企业之间竞争的本质是资源配置效率的竞争,优化资源配置效率是企业技术创新应用的主要动力,也是工业大数据分析的核心目标。工业大数据分析是实现新一代信息技术与制造业融合的重要技术支撑,其目的是不断优化资源的配置效率,实现生产全过程的可视化、高端定制化生产、产品生产节能增效、供工业大数据分析指南II应链配置优化、企业智能化管理等,达到提升质量、降低成本、灵活生产、提高满意度等目的,促进制造业全要素生产率的提高。其次,数据建模是分析的关键。来源于产品生命周期的各个环节中的海量数据,为工业大数据分析提供了前提和基础,而海量的工业数据如果不经过清洗、加工和建模等处理是无法直接应

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