工业数据分析的困难,如何定义制造业的大数据?

工业大数据产业规模近600亿元。随着物联网、云计算、工业智能等新兴技术向工业领域的不断渗透，数字化驱动的工业大数据推动了制造业发展向新型智能化模式的转变。中国工业大数据创新发展联盟数据显示，2016年中国工业大数据市场规模已达150亿元。2019年12月10日，国家工业信息安全发展研究中心在2019第六届中国国际大数据大会上表示，2019年中国工业大数据产业规模近600亿元。

工业统计数据质量自查报告范文时间飞逝，工作已告一段落。回顾过去的工作，收获了很多，也看到了不足。该认真写自查报告了。是不是写不出来没有头绪？以下是我整理的工业统计数据质量自查报告样本，仅供参考。让我们看一看。工业统计数据质量自查报告1据梁平统计，第一种是多源采集，数据分散，非结构化数据比例大。工业大数据的来源广泛而分散，包括来自产品制造现场工控网络的监控数据、来自互联网的客户和供应商数据、来自企业内网的管理数据。海量异构多源多类数据难以有效集成和语义描述，无法实现面向系统生命周期管理的数据协同管理；第二，数据有很强的相关性，一定有因果关系。工业大数据的产生和应用都是围绕着整个产品生命周期和企业的主要价值链。数据相关性强，分析精度要求高。

工业大数据预测精度低，准确性和可靠性低，不能满足安全需求；第三，连续采集、动态时空特征鲜明的工业大数据来自工业控制网络和传感设备，具有实时性强、连续性强、稳定性要求高等特点，需要可靠的工具进行数据采集、存储和管理。另外，要求整个平台在国计民生领域安全可控。工业大数据分析要求实时性高，动态控制困难，量化困难。

要搞清楚工业大数据的分析，第一步应该如何定义制造业的大数据？在这里，我将通过大数据的三个特点，和大家一起了解大数据的特点。1关注# 1-工业大数据的数据源工业大数据主要有两种来源，第一类数据源和智能设备。普适计算有很大的空间，现代工作者可以带一个普适传感器等设备参与生产和管理。所以工业数据源是280亿左右的大量设备之间的关联，是我们未来需要采用的数据源之一。

通过行为轨迹数据和设备数据的结合，大数据可以帮助我们实现客户分析和挖掘，其应用场景包括实时核心、交易、服务、后台服务等。2注意# 2——数据的关系数据一定要放到相应的环境中一起分析，这样才能了解数据之间的关系，分析问题的根源。比如，每一款新机型在交付给航空公司之前，都会经过一系列残酷的飞行测试。

工业制造大数据分析大数据不仅仅是大量数据的积累。大数据的一个重要属性是，人们试图收集和弄清楚不断变化的数据类型。如果只是收集了大量同类型的数据，再多的数据也不能称之为大数据。如何实现智能制造是大家关心的问题。从哈佛商学院的迈克尔·波特到沃顿商学院，普遍共识是数字化转型是智能制造的实现途径。

这种共识是基于众多技术趋势的整合，如物联网、赛博系统(CPS)、工业物联网、移动技术、人工智能、云计算、虚拟/虚拟增强现实(VR/AR)、大数据分析。我们必须保持清醒，不要简单地认为有了这些技术，未来五年就是制造业的黄金时代，原因很简单。这种新的制造文化的转变过程相当复杂和困难，没有行业、企业、用户的融合，这种转变是无法实现的。