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以数赋智,工业大数据的发展呈现出哪些趋势?

发布日期:2023-02-01 作者:网络

 随着智能制造与工业互联网概念的深入,互联网、大数据与工业的融合发展成为了新型工业体系的核心,工业大数据的应用将带来工业生产与管理环节的极大的升级和优化,其价值正在逐步体现和被认可。

工业大数据是推进工业数字化转型的重要技术手段,需要“业务、技术、数据”的融合。这就要求从业务的角度去审视当前的改进方向,从IT、OT、管理技术的角度去思考新的运作模式、新的数据平台、应用和分析需求,从数据的角度审视如何通过信息的融合、流动、深度加工等手段,全面、及时、有效地构建反映物理世界的逻辑视图,支撑决策与业务。因此,工业大数据的发展将呈现以下发展趋势。

 

1.数据大整合、数据规范统一

工业企业逐步加强工业大数据采集、交换与集成,打破数据孤岛,实现数据跨层次、跨环节、跨系统的大整合,在宏观上从多个维度建立切实可行的工业大数据标准体系,实现数据规范的统一;另外,在实际应用中逐步实现工业软件、物联设备的自主可控,实现高端设备的读写自由。

2.机器学习,数据到模型的自动建立

在实现大数据采集、集成的基础上,推进工业全链条的数字化建模和深化工业大数据分析,将各领域各环节的经验、工艺参数和模型数字化,形成全生产流程、全生命周期的数字镜像,并构造从经验到模型的机器学习系统,以实现从数据到模型的自动建模。

3.构建不同领域的专业数据分析算法

在大数据技术领域通用算法的基础上,不断构建工业领域专业的算法,深度挖掘工业系统的物理化学原理、工艺、制造等知识,满足企业对工业数据分析结果高置信度的要求。

4.数据结果通过3D工业场景可视化

进行数据和3D工业场景的可视化呈现,将数据结果直观地展示给用户,增加工业数据的可使用度。通过3D工业场景的可视化,实现制造过程的透明化,有利于过程协同。谷器提供MES、SRM、WMS、低代码开发平台、开放接口平台一站式智能工厂、数字化转型整体解决方案。

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