工业实践

项目功能分解 (CBM) 项目的功能分解 (CBM) 是需求分析的起点，它以决策管理、生产管理和作业执行为主线，将项目划分为不同的功能模块。 决策管理 (Directing) 经营计划 统计分析 生产管理 (Controlling) 生产调度 资源管理 作业执行 (Executing) 物探 (A1) 资料采集 资料处理 资料解释 钻井 (A2) 钻前准备 钻井施工 完井 大修 侧钻 小修 测井 (A3) 资料采集 资料解释 录井 (A4) 现场录井 室内分析 完井总结 井下 (A5) 生产准备 资料采集 资料解释 评价 工程文档管理 生产分析 (A0) 试油(气

权威解读：中国电信 & 中国信通院联合发布工业数据采集产业研究报告 该报告由中国电信集团公司和中国信息通信研究院强强联手，深入剖析工业数据采集产业现状、发展趋势和未来前景，为相关企业和机构提供决策参考。 报告核心内容： 工业数据采集技术发展历程与现状 工业数据采集产业链结构及关键环节 工业数据采集应用场景及典型案例 工业数据采集产业发展趋势与挑战 工业数据采集产业政策环境及建议 洞察产业先机，把握发展脉搏，尽在本报告。

这份课件来自北京工业大学，专为MATLAB初学者设计，提供了深入的入门学习资源。

随着工业化进程的加速，生产预测正成为关键挑战。新技术的应用正在重新定义生产环境和预测方法。

该方案涵盖了工业互联网数据服务的整体架构，可作为工业互联网建设的参考。

工业建模过程的本质是寻找最优的描述对象模型的过程。数据建模的关键在于选择特征、定义模型结构和应用算法。特征选择是确定模型输入变量的关键步骤；模型结构指定了优化范围内的模型集合；而算法则决定了优化目标和实施策略。在确定了模型结构后，选择适用的优化算法来调整相关参数非常重要。对于复杂的工业过程，仅依赖人类的领域知识可能难以找到最佳的变量和模型结构。因此，需要结合数据分析的实际结果进行调整和优化。模型融合的方法能有效地将领域知识和数据分析过程相结合，为工业建模提供更优的解决方案。

MyGitRep是刘方耀的项目资料库，详细记录了与计算机科学、机器学习、数据挖掘、嵌入式系统和语音处理相关的学术与工业项目。这些项目使用Java、C、Python和Matlab编写。大多数是学术项目，其余是工业项目，但没有记录任何代码，仅有工业项目的描述，因为已签署保密协议。如需了解更多细节，请通过电子邮件联系我。谢谢！

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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。

工业数据采集利用泛在感知技术实时高效地采集设备、系统、环境和人员的信息，并汇聚到云端。它为工业互联网平台提供数据基础，通过边缘处理和协议转换处理异构数据。