工业大数据：制造业数据管理的再认知
制造业的工业大数据
制造业的工业大数据随着科技的不断进步，制造业正面临着一个新的转折点——工业大数据的时代。
工业大数据是指通过对制造业生产过程中产生的各种数据进行采集、管理和分析，从中获取有价值的信息，并应用于制造业的决策和优化。
在这个技术迅猛发展的时代，工业大数据对于制造业的发展和竞争力提升具有重要意义。
一、工业大数据的采集和管理工业大数据的采集是建立制造业数据分析的基础，通过各种传感器和仪器等设备，实时监测制造过程中产生的各种数据，包括生产线的运行状态、设备的故障信息、零部件的使用情况等等。
这些数据以非结构化的形式存在，因此需要进行规范化的管理和存储，以便后续的分析和应用。
在数据的采集和管理过程中，制造业需要考虑数据的安全性和隐私保护。
制造过程中产生的数据往往涉及到企业的核心竞争力和商业机密，因此必须采取措施保护好这些数据，防止泄露和滥用。
同时，制造业还需要遵守相关的法律法规，确保数据采集和管理的合法性和合规性。
二、工业大数据的分析和应用工业大数据的分析是实现数据的变现和价值提升的关键环节。
通过对采集到的数据进行处理和分析，可以发现其中所蕴含的规律和模式，并从中提取出有价值的信息，为制造业的决策和优化提供依据。
在工业大数据的分析过程中，制造业可以采用各种先进的数据分析方法和技术，例如机器学习、人工智能等，以提高数据的有效性和准确性。
通过对生产过程、产品质量和设备维护等方面的数据进行分析，制造业可以及时发现问题和隐患，并采取相应的措施加以解决，从而提高生产效率和产品质量。
工业大数据的应用范围广泛，可以涵盖制造业的各个环节和领域。
例如，在生产计划方面，通过分析历史数据和市场需求情况，制造业可以更加准确地预测产品需求，优化生产计划，降低库存和成本。
在设备维护方面，通过对设备运行数据的监测和分析，制造业可以实现设备的故障预警和维护计划的优化，提高设备的可用性和稳定性。
三、工业大数据的挑战和未来发展尽管工业大数据给制造业带来了许多机遇和优势，但也面临着一些挑战。
汽车制造业中的工业大数据管理与分析
汽车制造业中的工业大数据管理与分析随着时代的不断进步，工业界的发展也在不断地推动着社会的进步。
在现代化进程中，汽车成为现代人最主要的交通工具之一，而汽车的制造深化了工业领域的发展，也推动了大数据技术的应用。
汽车制造业是一种高度集成化、复杂化和智能化的制造业。
要想保持汽车制造业的生命力，就必须要借助新技术和新方法来提高生产效率和质量。
在如今这个时代，工业大数据管理与分析已成为了推进汽车制造业发展的重要手段。
工业大数据管理指的是汽车制造企业必须有专门的数据管理人员或团队来管理所产生的大量数据信息和各种实时数据。
汽车制造业中不仅仅是产量的问题，还需要掌握更多的生产数据信息，甚至是从一颗螺丝开始，直到完成一辆汽车的生产过程。
这些数据都需要进行管理和分析，以便为汽车制造业的生产提供支持。
汽车制造业的生产环节极其复杂，每一个流程都需要非常精准的掌握和管理。
如果我们想要实现对每一个生产环节全方面的了解，就需要借助工业大数据管理与分析系统。
通过对原材料的原始记录、加工流程纪录、人员的工作表现及其他相关数据的采集，进而形成一张完整的数据流程图。
除此之外，工业大数据管理和分析还可以辅助我们对生产流程进行可视化的分析与管理，从而更好的掌握生产流程的每一个环节。
工业大数据管理和分析有助于提高汽车制造业的生产效率和品质。
在汽车生产中，绝不允许出现疏忽或者是设备损坏等情况。
一旦发生，就会对整个生产线造成影响，并且有可能造成大量的损失。
大数据分析可以搜集各种生产数据，通过专业的算法进行分析，找到潜在的问题或风险。
从而及早地预防问题的发生或及时地解决问题，为汽车制造业提供更加精确的方案。
此外，工业大数据管理和分析还可以通过对市场数据的深入分析，及时反馈消费者的需求和市场变化，让汽车制造业企业更好地进行产品和服务的定位及调整。
通过对大数据的管理和分析，在生产和销售的各个环节来精细化的调整，更具体化地迎合消费者的需求。
这使得汽车制造企业从生产线的管理以外，还能够将其生产环节与市场需求结合起来。
工业大数据的概念
工业大数据的概念在当今数字化时代，工业领域正经历着一场深刻的变革，工业大数据成为了推动这一变革的关键力量。
那么，究竟什么是工业大数据呢？简单来说，工业大数据就是在工业领域中产生的大量数据。
这些数据来源广泛，涵盖了从产品研发、生产制造、供应链管理、销售服务等工业生产的各个环节。
以生产制造环节为例，每一台机器设备在运行过程中都会产生大量的数据，包括设备的运行状态、工作参数、故障信息等。
这些数据反映了设备的性能和工作情况，通过对这些数据的分析，可以提前预测设备可能出现的故障，从而进行及时的维护和保养，减少设备停机时间，提高生产效率。
再看产品研发环节，研发人员在设计产品时会产生各种数据，如设计图纸、测试数据、用户反馈等。
对这些数据的深入挖掘和分析，可以帮助研发人员更好地了解用户需求，优化产品设计，提高产品质量和市场竞争力。
工业大数据具有以下几个显著特点。
首先是数据量大。
工业生产过程中涉及到众多的设备、工序和流程，每时每刻都在产生海量的数据。
这些数据的规模远远超过了传统数据处理技术所能应对的范围。
其次是数据类型多样。
工业大数据不仅包括结构化的数据，如生产计划、库存数量等，还包括大量的非结构化数据，如设备运行的图像、声音、视频等。
这种多样性增加了数据处理和分析的难度。
再者是数据价值密度低。
虽然工业大数据的规模庞大，但真正有价值的信息可能只是其中的一小部分。
这就需要通过先进的数据分析技术和算法，从海量的数据中提取出有价值的知识和洞察。
然后是数据产生速度快。
在工业生产中，数据的产生是实时的，需要及时进行采集、处理和分析，以便快速做出决策和响应。
工业大数据的应用场景十分广泛。
在质量管理方面，通过对生产过程中收集的数据进行分析，可以实时监控产品质量，及时发现质量问题的根源，并采取相应的措施进行改进。
在节能减排方面，利用工业大数据可以对能源消耗进行精确监测和分析，优化能源使用方案，降低能源消耗和环境污染。
在供应链优化方面，通过整合供应商、生产商、分销商等各方的数据，可以实现供应链的可视化和智能化管理，提高供应链的响应速度和灵活性。
工业大数据浅析范文
工业大数据浅析范文工业大数据是指在工业领域中通过采集、分析、挖掘海量数据，实现对工业生产过程、设备运行状态、产品质量等方面的监控和管理，从而实现工业生产效率的提升和质量的提高。
本文将从工业大数据的意义、应用领域以及面临的挑战等方面进行浅析。
一、工业大数据的意义工业大数据是当前工业发展的重要趋势之一，具有重要的意义。
首先，通过采集海量数据，可以实现对生产过程的全面监控，从而及时发现问题并采取相应的措施，提高生产效率。
其次，通过对数据进行分析和挖掘，可以发现生产过程中的潜在问题和瓶颈，为工业生产的改进和优化提供依据。
此外，工业大数据还可以实现对设备运行状态的实时监控和预测，帮助企业提前发现设备故障并进行维修，减少停机时间和维修成本。
总之，工业大数据对于提高生产效率、降低成本、提高产品质量具有重要的意义。
二、工业大数据的应用领域工业大数据在各个领域都有广泛的应用。
首先，在生产过程中，可以通过采集和分析数据来优化生产计划和调度，提高生产效率。
其次，在质量管理方面，可以通过分析产品相关数据，及时发现质量问题并进行改进。
此外，在设备维护方面，可以通过对设备运行数据的监控和分析，实现对设备状态的实时预测和维护，减少停机时间和维修成本。
另外，工业大数据还可以用于供应链管理、物流管理等方面的优化。
综上所述，工业大数据在各个领域都有着广泛的应用。
三、工业大数据面临的挑战尽管工业大数据具有广泛的应用前景，但也面临着一些挑战。
首先，工业大数据的采集和处理需要大量的算力和存储资源，这对企业来说是一笔不小的投入。
其次，随着数据量的增加，数据的安全和隐私问题也日益凸显，如何保护数据的安全性和隐私性成为一个重要的问题。
此外，工业大数据涉及到多个部门和领域的数据共享和合作，如何实现数据的共享和整合也是一个难点。
最后，由于工业大数据的分析和挖掘需要专业的技术和人才，如何培养和吸引这方面的人才也是一个挑战。
综上所述，工业大数据在工业领域中具有重要的意义和广泛的应用前景。
智能制造中的工业大数据管理和分析
智能制造中的工业大数据管理和分析随着信息技术的不断发展和普及，智能制造正逐渐成为工业领域的主流趋势。
在智能制造中，工业大数据管理和分析发挥着至关重要的作用。
本文将从智能制造的背景、工业大数据的特点、数据管理和数据分析两个方面，探讨智能制造中工业大数据管理和分析的相关问题。
一、智能制造的背景随着全球市场和技术的不断变化，企业面临着越来越多的挑战，包括但不限于市场需求的快速变化、资源的不稳定性、人力成本的增加等等。
为了应对这些挑战，企业需要提高生产效率、降低成本、提高产品质量和服务水平。
智能制造作为一种新型的生产方式，通过引入信息技术和自动化设备，可以实现生产过程的智能化和自动化，进而提高企业的竞争力。
二、工业大数据的特点在智能制造中，大量的数据被生成和收集，称为工业大数据。
与传统的数据相比，工业大数据具有以下几个特点：1. 规模庞大：智能制造中生成的数据量巨大，包含了诸如传感器数据、生产数据、设备数据等等。
2. 多样性：工业大数据包括结构化数据和非结构化数据，涉及多个领域和维度。
3. 实时性：智能制造中的数据是实时生成的，需要及时获取和处理。
4. 高速性：工业大数据的生成速度非常快，需要使用高速的技术手段进行处理和分析。
5. 价值密度：工业大数据包含了丰富的信息和知识，可以通过适当的管理和分析，提取出对企业决策有用的洞察和见解。
三、工业大数据管理在智能制造中，工业大数据的管理是确保数据能够被有效收集、存储、处理和利用的重要环节。
工业大数据管理包括数据采集、数据存储、数据清洗、数据安全等多个方面。
1. 数据采集：通过传感器、设备等手段，实时获取工业大数据，包括生产过程中的各种数据指标。
2. 数据存储：将采集到的工业大数据进行分类、归档和存储，以便后续的查询和分析。
3. 数据清洗：对采集到的工业大数据进行清洗和预处理，去除异常值和噪音干扰，提高数据的质量和准确性。
4. 数据安全：工业大数据的安全性和隐私性是一个重要的考虑因素，需要采取相应的措施，保护数据的安全和隐私。
工业大数据技术在制造业中的应用
工业大数据技术在制造业中的应用随着科技和信息技术的不断发展，工业大数据技术在制造业中得到了广泛的应用。
工业大数据技术是指对工业生产过程中所产生的大量数据进行收集、加工、分析，从中挖掘出有价值的信息，并为制造业的优化、智能化和高效率提供数据支持的一项综合性技术。
一、工业大数据技术的应用工业大数据技术的应用不仅能够提高生产效率和产品质量，还可以在全面提高企业竞争力和创新能力方面做出重要贡献。
1. 制造工艺改进在工业生产过程中，通过工业大数据技术可以收集大量的生产数据，从中找到生产过程中的瓶颈和问题，针对性的进行制造工艺优化和改进，提高生产效率，降低生产成本。
2. 资源调配优化制造企业生产所需要的各种资源都是有限而宝贵的，如原材料、能源、劳力等。
工业大数据技术可以根据生产数据分析出最优化的资源调配方案，可以在确保生产过程中必须的资源供应充足的同时，减少资源的浪费和耗损，提高资源利用率。
3. 智能化生产利用工业大数据技术，可以实现制造生产自动化和智能化。
工业大数据技术可以对生产流程、设备运行状态等进行实时监控和分析，从而掌握生产线的状态和生产质量情况，及时发现生产线异常和故障，及时进行干预和维修。
4. 产品质量改进通过工业大数据技术提取数据中统计学规律，对制造生产中的各项指标进行分析和评价，从而实现生产数据的智能化分析和反馈。
生产数据分析结果可以直接作为制造生产过程监控的依据，帮助企业及时捕捉到生产环节上出现的问题。
二、工业大数据技术的优势工业大数据技术是一种新的、综合性的技术，其优势包括：1. 缩短生产周期当制造企业将工业大数据技术应用于生产过程中时，可以更加快速的收集大量的数据信息，测试新的生产工艺和流程，从而提高生产效率和缩短生产周期。
2. 高效率和精确性在实施工业大数据技术的生产过程中，数据采集、分析和应用都是自动化或半自动化的，避免了人为干扰和误差，提高了生产效率和产品精确性。
3. 实现智能化生产在简化流程并实现智能化生产方面，工业大数据技术可以实现制造环境的智能化管理、产品追溯、透明度等。
制造业工业大数据
制造业工业大数据导言随着信息技术的飞速发展，制造业工业大数据逐渐成为当今时代的热门话题。
制造业作为国民经济的重要支柱，对于大数据的应用有着巨大的潜力和前景。
本文将探讨制造业工业大数据的意义、应用及未来发展趋势。
一、制造业工业大数据的意义制造业工业大数据是指在制造业过程中产生的海量数据，包括生产设备状态数据、传感器数据、物流数据、消费者数据等。
这些数据蕴含着宝贵的信息和价值，对制造业具有重要的意义。
首先，工业大数据可以提供实时、准确的决策依据。
通过对大数据的分析和挖掘，制造企业可以了解设备运行状况、生产效率、产品质量等信息，从而及时做出针对性的调整和决策，提高生产效率和产品质量。
其次，工业大数据可以帮助企业实现精细化管理。
通过对大数据的深度挖掘和分析，企业可以了解到各个环节的细节数据，从而实现对生产过程的精确控制和管理，提高整体运营效率。
最后，工业大数据还可以推动制造业的创新与转型升级。
通过对大数据进行分析和挖掘，企业可以发现市场需求变化、产品研发方向等信息，从而指导企业的创新与转型战略，提升竞争力和核心竞争力。
二、制造业工业大数据的应用案例1. 设备状态监测与预测利用工业大数据，制造企业可以实时监测设备运行状态，及时发现潜在故障，并进行预测性维护。
通过对设备传感器数据的分析，企业可以根据设备的使用状况和运行时间，预测设备的寿命和维修周期，以便做出针对性的维护计划。
这样可以避免设备故障对生产进度和产品质量的影响，提高生产效率和产品品质。
2. 运营效率优化利用工业大数据，制造企业可以实现对生产过程的精细化管理和优化。
通过对生产数据的分析和挖掘，企业可以了解到每个环节的生产效率和瓶颈问题，从而对生产过程进行精确控制和优化调整。
这样可以提高生产效率，减少资源和能源的浪费，降低生产成本，提升企业竞争力。
3. 产品质量控制利用工业大数据，制造企业可以实现对产品质量的全程控制和追溯。
通过对生产过程中产生的数据进行分析和挖掘，企业可以及时掌握到产品质量状况，快速发现并解决品质问题。
工业大数据技术在制造业中的应用
工业大数据技术在制造业中的应用随着先进制造技术的迅速发展，工业大数据技术在制造业中的应用越来越受到关注和重视。
利用工业大数据技术，可以对制造过程进行快速准确的监控和分析，进一步优化制造流程，提高产品质量和效率。
本文将从以下几个方面对工业大数据技术在制造业中的应用进行探讨。
工业大数据技术在制造过程监控中的应用在制造流程中，通过监测制造装置的各项运行参数，可以获取大量的实时数据。
而借助于工业大数据技术，这些数据可以被有效地收集、存储和分析。
通过对原始数据进行处理和分析，可以获取关键参数的变化趋势和异常情况。
比如说在汽车制造中，可以通过监控车体的尺寸、平整度和形状等指标来判断零部件的是否合格。
同时，还可以对不合格的零部件进行分类和整理，以便于改进生产流程，提高生产效率和准确性。
工业大数据技术在质量检测中的应用质量检测在制造过程中是一个必不可少的环节。
利用工业大数据技术，可以对质量检测数据进行集中管理和分析。
通过对质检数据的分析和可视化，可以实现对整个生产过程的实时监控，及时排查生产中的问题，并对生产流程进行调整。
例如在半导体制造过程中，可以通过对晶圆旋转的速度和温度等参数的检测，实时监测晶圆旋转的稳定性和精确度。
这样就可以在生产过程中及时发现存在的问题，然后采取措施解决问题，以确保产品质量的稳定性和一致性。
工业大数据技术在预测维护中的应用在传统的设备维护中，一般都是按照固定频率进行常规性的维护。
但是，有时候这样的维护方式并不是最优的，而是会存在一定的浪费。
利用工业大数据技术，可以借助机器学习和数据挖掘等技术，对设备故障的发生趋势进行分析，提前预测设备的故障或停机时的情况。
通过建立预测模型，可以为设备维护工作提供及时的参考，以便于精细化调度维护资源。
例如在电力生产中，可以通过对发电机组运行参数的监测和分析，预测出设备故障的可能性，然后调整生产计划，及时对设备进行预防性维护，从而减少生产成本和人力物力的浪费。
工业大数据分析技术在制造业中的应用研究
工业大数据分析技术在制造业中的应用研究一、引言随着信息技术的快速发展，大数据技术逐渐成为当前最为热门的研究领域之一。
在当今制造业发展中，工业大数据分析技术已经成为关键的技术手段之一。
本文将针对工业大数据分析技术在制造业中的应用进行研究和分析。
二、工业大数据分析技术的概述工业大数据是指从制造企业内部、外部等各种环节获取的庞大数据集合。
工业大数据分析技术是指通过对这些数据进行收集、整理、存储、分析和挖掘等处理过程，得出有用的信息和洞见，以帮助企业做出正确的决策，并优化其日常运营和管理。
工业大数据分析技术的主要目的是发现隐藏在大数据中的价值，以帮助制造企业更好地发展。
这项技术包含各种数据分析方法和工具，例如数据挖掘、机器学习、人工智能等。
通过这些技术，制造企业可以识别出潜在的瓶颈，并加以优化，从而提高运营效率，降低成本，增强竞争力。
三、工业大数据分析技术在生产过程中的应用1. 生产监控工业大数据分析技术可以对生产线上的生产数据进行实时监测，例如生产速度、产品质量等。
通过监测产品数据，企业可以快速地定位生产过程中的潜在问题，并作出快速的响应。
这样可以有助于避免生产线停机，同时提高生产效率。
2. 资源管理工业大数据分析技术可以协助企业做好资源使用管理。
通过数据的可视化和智能化分析，制造企业可以更好地了解各个资源的使用情况，例如原材料的消耗、能源的消耗等，并对其进行优化和控制，从而降低生产成本，提高生产效率和环保水平。
3. 质量控制工业大数据分析技术可以帮助制造企业实现智能化的质量控制。
通过对产品质量数据的实时监控和智能分析，可以快速发现可能的质量问题，并加以纠正。
这项技术可以有效地改善产品质量，并且培养更好的品牌形象。
四、工业大数据分析技术在供应链中的应用1. 供应链可视化制造企业的产品供应链囊括了从原材料、组装、分销、到销售等各个环节。
通过使用工业大数据分析技术，可以把整个供应链拆解，实现数据的可视化。
制造业的工业大数据分析
制造业的工业大数据分析工业大数据分析在制造业中扮演着至关重要的角色。
借助先进的数据分析技术，制造企业能够更好地了解市场需求、优化生产流程、提高产品质量，并做出更准确的战略决策。
本文将探讨制造业在工业大数据分析中的应用和意义。
一、数据采集和处理工业大数据分析的第一步是数据采集和处理。
制造企业可以借助传感器、监控设备等各种物联网技术，实时采集产品生产过程中产生的大量数据，如温度、湿度、压力等。
这些数据通过云计算等技术进行存储和处理，从而形成数据集，为后续的分析提供基础。
二、产品质量分析通过对生产过程中采集的大数据进行分析，制造企业可以实时监测产品质量。
分析数据中的异常情况，可以及时发现潜在的品质问题，并采取措施进行调整和改进。
此外，通过与供应链数据进行关联分析，能够更好地追踪和解决产品质量问题的根源，从而提高产品质量和顾客满意度。
三、生产效率优化工业大数据分析还可以帮助制造企业优化生产效率。
通过分析生产数据，企业可以准确了解生产线的运行状态，发现瓶颈环节和生产过程中的低效问题，并采取相应的措施进行调整。
此外，通过大数据分析可以预测设备故障，提前进行维护，减少生产线的停机时间，提高生产效率和资源利用率。
四、市场需求预测制造企业需要准确把握市场需求，以调整生产计划和产能规划。
通过对海量市场数据进行分析，包括用户购买行为、市场趋势等，企业可以预测市场需求的变化趋势，从而做出更准确的生产决策。
此外，与供应链和销售数据的关联分析，可以帮助企业及时调整供应链和销售策略，更好地满足市场需求。
五、质量追溯和安全管理在制造领域，质量追溯和安全管理至关重要。
通过工业大数据分析，企业可以对产品生命周期中涉及的所有环节进行全面追溯，包括原材料、供应商、生产过程等。
这有助于发现潜在的风险和质量问题，并采取相应的措施进行预防和控制。
同时，数据分析还可以为安全管理提供支持，包括员工安全培训、设备维护等方面，提高工作场所的安全性和生产效率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
工业大数据：制造业数据管理的再认知
文/美林数据技术总监于洋
工业大数据这个词其实并不是标准词汇，更类似于工业+大数据的组合概念。
在工信部下发的《智能制造综合标准化体系建设指南》提到“工业大数据是工业领域完成相关信息化（包括企业内部的数据采集和集成，产业链横向的数据采集和集成，以及客户/用户和互联网上的大量外部数据）所产生的海量数据的基础上，经过深入分析和挖掘，为制造企业提供看待价值网络的全新视角，从而为制造业创造更大价值。
”
这几年大数据的火爆是互联网行业引燃的，但制造行业与互联网行业的业务模式决定了数据特点及利用模式的巨大差异。
工业大数据更关注数据本身，例如数据属性的准确定义，数据与数据之间的联系等。
工业大数据的除了具备4V特性外，还在微观层面体现在产品全属性，在宏观层面体现在产品全生命周期，在社会层面体现在上下游数据交换，在技术层面体现在基于物联网的虚拟物理数据融合。
工业大数据的价值和意义不言而喻，但面对种类繁多、尺度不一、模态多样的数据，如何进行有效管理和利用是对企业很大的考验。
从数据管理角度，我们将数据分为公共类数据、管理类数据、产品类数据和实时类数据。
公共类数据：主要指企业内静态不变且跨业务部门共享的数据，如客户、供应商、产品、物料等数据，也就是主数据。
目前由于MBD的概念兴起，
如电子元气件、标准件等三维模型也作为制造企业主数据进行管理。
企业管理类数据：主要指企业运营过程中的，财务、人力、物资等管理数据，传统的商务智能和数据仓库的应用领域就集中在企业管理领域。
这里的数据以结构化数据为主。
产品工程类数据：主要指在设计、工艺、制造等环节生成的各类BOM，包括BOM结构、物料属性信息、相关图文档信息等。
以非结构化数据为
主。
物联实时类数据：产品制造过程中，在制品、生产线、人员等制造资源的状态数据；产品服役过程中，外部环境、操作使用和产品运营数据等。
以实时数据和音视频监控数据为主。
按照企业信息化建设阶段，一般分为单点建设、集成应用、集中管控等三个阶段。
正如在数据集成应用阶段，SOA和物联网技术风起云涌，在数据集中管控阶段Hadoop和机器学习等技术正在兴起。
各企业的大数据应用在数据集成和数据集中阶段，所以制造企业一方面通过建设应用系统集成平台，利用SOA技术实现异构业务系统间、异种智能设备间的主数据和BOM数据的管理；另一方面通过建设大数据环境，利用Hadoop、Spark等工具实现海量数据的采集、存储、管理和利用。
如下图所示，构建集中的数据管理和应用环境，实现分布在企业各处的数据采集和集成。
作者简介：
于洋，美林数据技术股份有限公司技术总监，国家信标委工业大数据标准编制组成员，参与多个国家大型集团公司数据中心及数据架构设计工作，参与军工制造，电力装备等行业智能制造方案论证与申报工作，拥有多年的信息化建设经验。