如何处理工业大数据难题？
发布时间：2021-12-23 22:11:55 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：工业大数据是什么？ 工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技
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工业大数据是什么？ 工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。 工业大数据特征？ 数据容量大：工业数据体量比较大，大量机器设备的高频数据和互联网数据持续涌入，大型工业企业的数据集将达到PB级甚至EB级别。 多样：工业数据分布广泛，分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等各个环节。 快速：工业数据处理速度需求多样，生产现场级要求时限时间分析达到毫秒级，管理与决策应用需要支持交互式或批量数据分析。 强关联性：产品生命周期同一阶段的数据具有强关联性，如产品零部件组成、工况、设备状态、维修情况、零部件补充采购等 准确性 ：工业大数据更加关注数据质量，以及处理、分析技术和方法的可靠性。对数据分析的置信度要求较高，仅依靠统计相关性分析不足以支撑故障诊断、预测预警等工业应用，需要将物理模型与数据模型结合，挖掘因果关系。 设备故障及预测方案：设备故障分析及预测，优化设备维修计划；维修情况分析，优化维修计划及人员配置；备件出入库分析及预测，优化备件购置计划。 需求计划：供应链诊断分析：协助客户进行供应链的整体诊断，重点关注销售、库存、运营、计划的流程以及间接费用的分析。数据建模优化：建模进行供应链成本优化、库存优化、需求预测，为管理层作出更明智的商业决策提供支持和洞察力。管理驾驶舱：启用管理层视觉来集成需求计划、运营计划和库存计划，进行全维数据管理、探索和可视化呈现。 生产质量分析方案：从供应商到产品的全维度数据探索，监督生产过程；建模预测质量问题，降低废品和返工；智能数据分析，减少质量测试时间。 （编辑：大连站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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