工业大数据的创新意义-县市级雪亮工程整体规划方案

中国作为制造业大国，正面临制造业升级转型的挑战。工业1.0、2.0、3.0并存的局面下，企业急需借助工业大数据来实现智能化升级。本方案通过县市级雪亮工程的整体规划，为中国制造业的弯道超车提供技术支持和战略指导。

大唐集团的工业大数据应用项目，是在县市级雪亮工程的整体建设方案中，实用性真的挺强的。它通过结合大数据、云计算、物联网和人工智能等技术，不仅提升了生产管理的效率，还加强了实时监控和数据能力。对于大型发电企业来说，这些技术的应用他们更好地实现了生产过程中的安全性、经济性和环保要求。其实，类似的技术应用在多领域都挺有前景的，尤其在工业生产管理中，它们能有效地预防事故、优化运行，提高管理的集中度和精确度。如果你也在做类似的项目，试试这种大数据手段，会带来意想不到的好处哦。

深耕高端装备制造，布局全球市场 创立于1992年的中联重科，专注于工程机械、环境产业和农业机械等高新技术装备的研发制造。其产品涵盖10大类别、73个产品系列、逾千个品种，在工程机械和环卫机械领域稳居国内第一，农业机械领域位列国内前三。 作为业内首家A+H股上市企业，中联重科积极拓展全球市场，先后并购了意大利CIFA、德国M-TEC等众多知名企业。公司正积极推进“2+2+4”战略转型，构建全球化高端装备制造体系。 工业大数据赋能雪亮工程 中联重科积极探索工业大数据应用，并将其与县市级雪亮工程建设相结合。通过数据采集、分析和应用，实现对城市管理、社会治安等方面的智能化监控和预警，提升社会治理能力。

工业大数据管理技术架构的功能分为四部分：数据采集与交换、数据预处理与存储、数据工程与数据建模。数据采集与交换层通过PLC、SCADA、DCS等系统实时采集机器设备数据，并通过数据交换接口获取物联网数据。该层还支持业务系统的结构化与非结构化数据采集，以及数据交换与互联网数据爬取。

6.2低质量数据处理技术的重要性突显，“大数据分析”期望通过数据规模弥补低质量数据的缺陷。工业数据中的变量具有明确的物理含义，低质量数据可能扭曲不同变量之间的函数关系，对工业大数据分析带来严重影响。当前制造业企业的信息系统数据质量问题依然突出，例如ERP系统中物料存储的“一物多码”问题。同时，物联网数据质量也面临诸多挑战，如无效工况和重名工况等。这些数据质量问题在实际案例中常常达到30%以上，严重限制了数据的深入分析，因此需要在进行数据分析之前进行系统的数据治理。在工业应用中，由于技术可行性和实施成本等因素，很多关键的量没有被充分测量或者没有被精确测量，这要求分析算法能够在数据条件不完备的情况

这份报告深入探讨了2017年工业大数据领域的现状与趋势。它分析了工业大数据的应用场景、关键技术以及发展挑战，并为企业如何利用工业大数据提升效率、优化流程提供了宝贵的见解。

工业大数据技术架构白皮书是一份详细说明工业领域内大数据技术架构及其应用的指导文件。它由工业互联网产业联盟的工业大数据特设组发布，反映了该领域内的最新研究成果和应用实践经验。白皮书不仅讨论了大数据技术在工业环境中的核心地位，还提供了实际案例和具体技术组件的介绍，以及工业大数据系统建设的意义、目标、重点问题、架构实现等多方面内容。根据白皮书的内容，我们可以了解到以下知识点： 1. 工业大数据的定义和重要性：指的是在工业生产、运营过程中产生的大量数据的集合。这些数据来源于设备、传感器、控制系统和生产管理系统等，具有“4V”特征——大容量（Volume）、高速度（Velocity）、多样性（Varie

工业大数据的干货资源我还真翻过不少，这份叫工业大数据白皮书.pdf的资料，内容挺全，尤其适合你想了解工业大数据在制造、能源、交通这些传统行业里怎么落地应用的时候拿来细细看看。大数据里最头疼的几个问题：数据量大、种类多、还要求实时，这份白皮书基本都说清楚了。像设备状态、工艺参数这些怎么采集，怎么清洗、怎么，通通有。白皮书还聊了挺多场景，像预测维护，通过机器运行数据提前预警；还有生产优化，实时调工艺参数提效率；甚至连能源管理和供应链协同也有细讲。都是实打实的例子，靠谱。技术栈这块也讲得蛮实在的。提到了Hadoop、NoSQL、Spark这些耳熟能详的大数据工具，也有像Python、Tableau这

利用物联网数据服务平台，挖掘工业大数据，通过数据挖掘技术发现工业生产中的模式和趋势，实现优化生产、提高效率。