大数据时代的挑战
大数据时代的信息安全挑战
大数据时代的信息安全挑战随着互联网的飞速发展，大数据时代已经来临。
在这个时代，信息安全面临着前所未有的挑战。
在这个信息爆炸的时代，我们的个人隐私、企业机密以及国家安全都可能因为信息安全问题而受到威胁。
本文将探讨大数据时代信息安全所面临的挑战以及应对策略。
一、大数据时代信息安全面临的挑战1.数据量庞大，安全防护难度增加随着大数据时代的到来，数据量呈现出爆炸式增长。
这使得信息安全防护的难度大大增加。
一方面，大量的数据需要保护，安全防护资源有限，导致防护能力不足；另一方面，数据量庞大意味着潜在的攻击面也更大，攻击者有更多的机会入侵系统。
2.数据类型多样，安全防护手段不足大数据时代，数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
这些数据类型的安全防护手段各不相同，现有的安全防护技术难以适应这种多样性。
与此同时，新兴的技术如物联网、等所带来的数据安全问题也尚无完善的解决方案。
3.数据流动快速，安全风险无处不在在大数据时代，数据流动速度加快，安全风险无处不在。
数据可能在传输过程中被窃取、篡改，也可能在存储、处理和使用过程中受到攻击。
随着云计算和分布式技术的普及，数据可能在多个地点进行存储和处理，这进一步增加了信息安全的风险。
4.人为因素成为信息安全的主要威胁大数据时代，人为因素成为信息安全的主要威胁。
一方面，内部人员可能因疏忽大意或恶意行为导致数据泄露；另一方面，外部攻击者可能利用社交工程等手段欺骗内部人员，进而获取敏感信息。
随着勒索软件等恶意软件的泛滥，人为因素对信息安全的影响愈发严重。
5.法律法规和标准体系滞后虽然我国近年来在信息安全方面出台了一系列法律法规，但与大数据时代的发展速度相比，法律法规和标准体系仍显滞后。
这导致企业在面对新的信息安全问题时，难以找到合适的法律依据和标准进行应对。
二、大数据时代信息安全应对策略1.强化数据安全防护技术针对大数据时代数据量庞大、数据类型多样的特点，我们需要加强数据安全防护技术的研究与开发。
大数据时代的挑战与机遇
大数据时代的挑战与机遇随着科技的不断发展，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。
以往无法收集和处理的海量数据现在可以被有效利用，为企业、政府和个人带来了各种机遇和挑战。
本文将探讨大数据时代所带来的挑战和机遇。
一、挑战1. 数据隐私与安全问题在大数据时代，个人数据的收集和利用已经变得比以往更加广泛和深入。
这就引发了隐私和安全问题。
大量个人信息的泄露和滥用可能导致个人隐私的侵犯和个人财产的损失。
因此，保护个人数据的隐私和安全成为一个严峻的挑战。
2. 数据质量和可信度在大数据时代，海量数据的收集和管理变得异常复杂。
数据的质量和可信度成为了一个重要的问题。
错误或不准确的数据可能导致错误的决策和不良的业务结果。
因此，确保数据的质量和可信度成为了一个重要的挑战。
3. 数据处理和分析能力大数据时代产生的海量数据需要进行高效的处理和分析。
然而，传统的数据处理和分析方法已经无法满足大规模数据的需求。
因此，如何提高数据处理和分析能力成为了一个重要的挑战。
二、机遇1. 商业发展机遇大数据为企业提供了更多商业发展的机遇。
通过深入分析海量数据，企业可以更好地了解客户需求和市场趋势，从而优化产品和服务。
此外，大数据可以帮助企业发现潜在的商机，拓展新的市场。
因此，大数据为企业带来了更多商业发展的机遇。
2. 智能决策机遇大数据的收集和分析为决策提供了更多的信息和依据。
通过分析大数据，决策者可以更加准确地评估风险和机会，提高决策的准确性和效率。
此外，大数据还可以帮助决策者及时发现和解决问题，做出更加明智的决策。
因此，大数据为智能决策带来了机遇。
3. 社会发展机遇大数据时代的到来为社会带来了更多的发展机遇。
通过分析大数据，政府可以更好地了解社会状况和民生需求，制定更加精准的政策措施。
此外，大数据还可以帮助解决社会问题，提升社会运行效率，推动社会进步和发展。
因此，大数据为社会发展带来了不可忽视的机遇。
结论大数据时代带来了诸多挑战和机遇。
大数据时代的挑战与机遇
大数据时代的挑战与机遇在大数据时代的挑战与机遇中，我们面临着海量数据爆炸带来的挑战，同时也蕴含着巨大的机遇。
本文将从数据增长、数据品质、数据隐私和数据应用四个方面探讨大数据时代的挑战与机遇。
一、数据增长随着互联网的快速发展，数据量呈现爆炸式增长。
从传统的文本数据到现在的多媒体数据、传感器数据等，数据的种类越来越多样化。
数据增长的挑战主要体现在数据的存储和处理能力方面。
传统的存储技术已经难以满足海量数据的存储需求，因此需要开发出更加高效的存储技术。
同时，数据的处理也面临着巨大的压力，需要利用大数据技术来提高数据的计算速度和处理效率，以应对数据量不断增长的挑战。
二、数据品质大数据时代，数据的品质成为了一个前所未有的挑战。
由于数据的来源广泛、数据的处理复杂，数据的品质容易受到各种因素的干扰。
误差、噪声、不完整性等问题都可能导致数据的失真，从而影响到数据的分析和应用。
解决数据品质问题的关键在于数据清洗和数据质量管理。
通过对数据进行分类、去重、纠错等操作，可以提高数据的品质，从而使数据更加可信和可靠。
三、数据隐私在大数据时代，人们关注的不仅仅是数据的利用，还涉及到数据的隐私保护。
随着大数据技术的应用，人们的个人信息被不断采集和分析，如果没有合适的隐私保护措施，个人隐私信息就面临泄露的风险。
保护数据隐私需要从法律、技术和管理等多个方面进行。
法律法规的制定和执行可以为数据隐私提供法律保障；技术手段如数据加密、权限控制等可以保护数据的安全性；管理措施如数据访问审计、权限管理等可以监督和管理数据的使用。
四、数据应用大数据时代蕴含着巨大的机遇，数据应用是其中的重要方向。
利用大数据技术，可以对数据进行深度挖掘，发现数据隐藏的关联性和规律，从而为决策提供坚实的支持。
数据应用的挑战在于如何将数据转化为有价值的信息和洞察。
这需要利用机器学习、数据挖掘等技术对数据进行分析和建模，从而发现数据背后的价值，并将其应用到实际的业务场景中。
大数据时代的挑战与机遇
大数据时代的挑战与机遇随着互联网技术的迅速发展和智能设备的普及，大数据已经逐渐成为社会经济发展的重要资源。
同时，大数据也给我们带来了巨大的挑战和机遇。
本文将从技术、隐私保护、应用领域和数据治理等方面讨论大数据时代的挑战与机遇。
一、技术挑战与机遇1. 数据存储和处理能力：作为大数据时代的核心技术，存储和处理大规模、高速的数据成为了一项重要挑战。
然而，随着云计算和分布式存储技术的不断进步，我们也获得了巨大的机遇，可以更高效地存储和处理数据。
2. 数据质量和可靠性：大规模的数据来自不同的来源，数据质量和可靠性是另一个关键挑战。
在大数据时代，我们需要使用先进的数据清洗和校验技术来确保数据的准确性，提高决策的可信度。
3. 数据隐私和安全：大数据时代的另一个重要挑战是数据隐私和安全问题。
随着个人信息被大规模采集和分析，如何保护数据隐私成为了亟待解决的问题。
同时，我们也可以通过加密算法和安全机制来确保数据在传输和存储过程中的安全性。
二、隐私保护的挑战与机遇1. 法律法规：在大数据时代，隐私保护面临许多法律法规的挑战。
随着数据的交叉和共享，个人隐私的泄露风险也在增加。
然而，通过制定和完善相关法律法规，加强对个人隐私的保护，我们可以为大数据应用营造安全可靠的环境。
2. 技术手段：隐私保护的挑战还包括技术手段的创新和应用。
例如，匿名化技术、隐私保护算法和数据脱敏技术等，可以帮助保护用户的个人隐私，减少个人信息泄露的风险。
3. 隐私教育和意识：提高公众对隐私保护的意识和教育程度也是一个挑战。
只有通过加强隐私教育，让大众更加了解隐私保护的重要性，才能更好地保护个人隐私。
三、应用领域的挑战与机遇1. 商业广告和营销：大数据时代给商业广告和营销带来了巨大的机遇。
通过分析用户的购买和浏览行为，企业可以更加准确地选择目标用户，提供个性化的产品和服务。
2. 健康医疗：大数据在健康医疗领域的应用也有着广阔的前景。
通过分析患者的病历、基因数据和生活习惯等，医生可以提供个性化的诊断和治疗方案，提高医疗质量和效率。
大数据时代的机会与挑战
大数据时代的机会与挑战随着技术的发展，我们已进入了一个大数据时代。
在这个时代中，海量的数据正在被不断地产生、收集和统计。
这些数据的存在既带来了机遇，又带来了挑战。
本文将从以下几个方面来探讨大数据时代的机遇与挑战。
一、大数据时代的机遇1. 实现数据驱动决策在大数据时代，我们可以通过收集和分析数据来获取更全面的信息和更准确的判断。
不管是商业还是政府部门，在做出决策时都可以先收集数据进行分析，以确保方案的有效性和可行性。
在这个过程中，有助于找到关键的因素，从而更好地进行决策。
2. 优化用户体验在大数据时代，企业可以收集大量有关客户消费习惯和偏好的数据，以更好地个性化营销和产品设计。
借助这些数据，企业可以推出符合客户需求的产品和服务，并提高客户的满意度。
这样也可以加强同客户的沟通，增强品牌忠诚度，提高企业的竞争力。
3. 推动经济发展在大数据时代，企业可以通过数据分析工具更好地理解市场和客户群。
通过对客户需求、行为和偏好数据的收集和分析，通过电子商务等渠道进行销售，可以实现更有针对性的营销和销售。
这样可以利用数据挖掘技术发现未曾发现的潜在客户，为企业发展带来更多的机遇。
二、大数据时代的挑战1. 隐私和安全问题在大数据时代，人们越来越关注个人隐私和安全问题。
大量的数据泄露事件已经对个人身份和财产造成了重大损失。
因此，所有的数据的收集、处理和使用都必须遵守法律和规定。
否则会对个人和企业造成巨大的损失。
2. 数据的质量问题在数据收集过程中，可能收集了不准确或者不完整的数据。
这些数据用来制定决策或者指导商业决策时，可能会导致不准确的分析和判断。
因此，收集、存储和处理数据的精确性和可靠性至关重要。
3. 技术和人才的不足在大数据时代，需要大量的技术和人才来收集、处理和分析数据。
然而，目前技术和人才的不足对于企业来说是一个非常大的挑战。
企业必须投资在技术和人才的培训上，以便在这个时代中获得成功。
总之，大数据时代为我们带来了更多的机遇和挑战。
大数据时代
大数据时代：挑战与机遇随着信息技术的飞速发展，我们正处在一个数据爆炸的时代。
大数据作为一种新兴的数据处理方式，正逐渐成为社会各界关注的焦点。
大数据时代既带来了巨大的挑战，也为我们提供了前所未有的机遇。
本文将从大数据的定义、特征、挑战和机遇四个方面进行阐述。
一、大数据的定义与特征1.定义大数据，顾名思义，是指数据量巨大、处理速度快、类型多样的信息资产。
它涉及到数据的采集、存储、分析、传输和应用等多个环节，旨在从海量数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供依据。
2.特征（1）数据量大：大数据的数据量通常达到PB（Petate）级别，甚至EB（Exate）级别。
（2）处理速度快：大数据的处理速度要求实时或近实时，以满足快速响应的需求。
（3）类型多样：大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种类型。
（4）价值密度低：大数据中蕴含的价值信息往往只占很小的一部分，需要进行有效的挖掘和分析。
二、大数据时代的挑战1.数据安全与隐私保护在大数据时代，数据安全与隐私保护成为亟待解决的问题。
数据泄露、滥用等现象时有发生，给个人和企业带来严重的损失。
因此，如何在保障数据安全的前提下，合理利用大数据成为一大挑战。
2.数据孤岛数据孤岛是指不同部门、企业和行业之间的数据难以互通，导致数据资源无法充分利用。
打破数据孤岛，实现数据共享，是大数据时代面临的另一挑战。
3.数据质量数据质量是影响大数据分析结果的关键因素。
在大数据时代，如何确保数据的准确性、完整性和一致性，提高数据质量，成为一大挑战。
4.人才短缺大数据技术的发展和应用需要大量专业人才。
然而，目前我国大数据人才短缺，人才培养成为制约大数据发展的瓶颈。
三、大数据时代的机遇1.政策支持我国政府高度重视大数据产业发展，出台了一系列政策措施，为大数据发展创造了良好的政策环境。
2.创新驱动3.智慧城市建设大数据技术在智慧城市建设中发挥着重要作用。
通过对城市基础设施、生态环境、交通、医疗等领域的海量数据进行分析，为城市管理和服务提供智能化支持。
大数据时代的挑战和机遇
大数据时代的挑战和机遇在大数据时代，人类社会正面临着前所未有的挑战和机遇。
大数据的爆发给传统的数据处理方法带来了巨大的冲击，同时也为各行业带来了全新的机遇和发展空间。
本文将从技术、经济和社会层面来探讨大数据时代所带来的挑战和机遇。
一、技术挑战和机遇在大数据时代，数据的规模和复杂度都大大超过了传统的数据处理能力。
传统的数据库和数据分析方法已经无法胜任这种规模的数据处理任务，因此大数据技术应运而生。
分布式存储、并行计算以及数据挖掘等技术的发展，为处理海量数据提供了有效的解决方案。
然而，大数据技术的发展也面临着很多挑战。
首先是数据的质量问题。
大数据中常常夹杂着噪音和错误的数据，如何准确地从海量数据中提取有用的信息成为了首要问题。
其次是数据的安全和隐私问题。
大数据的泄露和滥用可能导致用户隐私泄露和信息安全受到威胁。
因此，在大数据时代，如何保障数据的质量和安全成为了迫切需要解决的问题。
同时，大数据时代也给技术发展带来了巨大的机遇。
大数据的分析可以帮助企业发现潜在的商机和市场需求，优化产品和服务。
同时，数据分析也可以帮助企业更好地了解用户需求，提高用户体验。
此外，大数据技术的应用也可以为城市管理、医疗健康、交通等领域带来巨大的改变和发展机会。
二、经济挑战和机遇大数据时代对经济发展带来了深远的影响。
一方面，大数据的出现让传统产业面临着深刻的转型升级压力。
比如，传统的零售行业面临着电商的冲击，需要通过大数据分析来提高运营效率和市场竞争力。
另一方面，大数据也为新兴产业的发展提供了机遇。
例如，互联网金融的快速崛起，离不开大数据的支持和驱动。
然而，大数据经济也面临着一系列挑战。
首先是数据壁垒的问题。
目前，大数据的积累主要掌握在少数互联网巨头手中，导致数据资源的不均衡。
其次是数据交易和价值实现的问题。
虽然数据被称为“新石油”，但如何找到数据的真正价值并实现价值是一个挑战。
此外，大数据时代可能带来新的就业压力，需要培养更多掌握大数据技能的人才。
互联网大数据时代的机遇与挑战
互联网大数据时代的机遇与挑战随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的出现给各行各业带来了巨大的机遇和挑战。
本文将探讨互联网大数据时代的机遇与挑战，并分析其对社会、经济和个人的影响。
一、机遇1.1 商业机遇互联网大数据为商业提供了前所未有的机遇。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解消费者的需求和行为，从而精准地进行市场定位和产品推广。
例如，电商平台可以通过分析用户的购买记录和浏览行为，为用户推荐个性化的商品，提高用户的购买满意度和忠诚度。
此外，大数据还可以帮助企业进行风险评估和预测，提高决策的准确性和效率。
1.2 科学研究机遇互联网大数据为科学研究提供了丰富的资源和工具。
科学家可以通过分析大数据，发现隐藏在数据中的规律和趋势，从而推动科学研究的进展。
例如，在医学领域，科学家可以通过分析大量的病例数据，发现疾病的发病机制和治疗方法，为临床医生提供更好的诊断和治疗方案。
1.3 社会发展机遇互联网大数据为社会发展提供了新的机遇。
通过对大数据的分析，政府可以更好地了解社会民生问题和公共需求，制定更科学、更有效的政策。
例如，在城市规划中，政府可以通过分析大数据，了解人口流动和交通状况，优化城市交通和资源配置，提高城市的生活质量。
二、挑战2.1 隐私保护挑战互联网大数据的分析需要收集和使用大量的个人信息，这给个人隐私带来了挑战。
在大数据时代，个人的隐私信息可能被滥用或泄露，给个人带来损失和困扰。
因此，保护个人隐私成为互联网大数据时代面临的重要挑战。
政府和企业应加强对个人信息的保护，建立健全的法律法规和技术手段，保障个人隐私的安全。
2.2 数据质量挑战互联网大数据的质量对数据分析的准确性和可靠性有着重要影响。
由于数据的来源和采集方式的多样性，大数据中可能存在着噪声、错误和不完整的数据，这给数据分析带来了挑战。
因此，提高数据质量成为互联网大数据时代面临的重要挑战。
政府和企业应加强对数据的采集和整理，提高数据的准确性和完整性。
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化学工业4.0
提要
1、工业4.0模式的提出 2、化学工业发展所面临的挑战 3、化学工业4.0 – 智能工业的新范式 4、化学工业4.0 的关键技术 5、化学工业4.0 的大数据基础
1、工业4.0模式的提出
至今，人类已有了三次工业革命：
蒸汽机突破了人类的体能极限，开启了工业化进程。 电气化奠定了规模实践的基础，由此诞生了现代化学工业。 电子与信息技术推动人类进入了自动化文明。
5、大数据应用基础
1）数据抽取 – 化学工业的CPS架构
① 数据集成范围 ② 数据校正与压缩 ③ 数据存储 ④ 数据仓库 ⑤ CPS平台
5、大数据应用基础
1）数据抽取 – 化学工业的CPS架构
大数据池
数据校正、压缩
历史数据库 数据仓库
动态模拟 知识管理 稳态优化
数字仿真 3C
并行工程
云平台
数据 采集 传输 存储 服务
我们曾经认为：
化工企业
知识创新型企业
强调资本及运营优势 的企业
提供基础设施或服务 支持的企业
业务类型 新产品\新技术开发者
领域专家 大宗化学品生产
服务供应商
竞争优势 产品（技术）
开发优势 领域知识领先
操作优良
客户关系密切
2、化学工业发展所面临的挑战
然而， 1）化学工业在全球范围内迁移 2）更严格的健康、安全与环境标准 3）绿色导向的化学工业新技术 4）面向“供应链网”的产业集成
险
可靠性结果
源
综合报表
可靠性文档管理与
可靠性设计分析权 可靠性报告
于
电子仓库
限管理
管理
可
操
作
对象服务
集成接口组件
性
评 价
对象 模型
综合设计数据模型
综合设计流程模型
支撑环境接口
产
DCS
品
工
MES
程
数
据
ERP
库
HAZOP 基础数据库及知识库
4、化学工业4.0 的大数据基础
4.2 大数据能做什么？
（6）市场营销与客户关系 大数据模拟产品的市场供需平衡，掌握用户的行为准
1、工业4.0模式的提出
进入21世纪以后：
企业的信息化建设全面展开 -- 数字化、网络化、精细化 互联网被广泛应用，改变的不只是社交与娱乐方式，更是 持续迭代衍进的商业模式与价值。 物联网（IoT）出现的意义在于重新定义了人与机器、机器 与机器间的交流渠道与模式,也必将丰富人与人之间的交流 模式。
智能化成为科技界与工业界的最新命题
1、工业4.0模式的提出
于是： 美国通用电气等提出了工业互联概念（Industrial Internet）。 中国提出“两化融合” （the merge of industrialization and information）。 德国2012年提出了工业4.0（Industry 4.0）。
2、化学工业发展所面临的挑战
因此：
业务模式
企业类型
新产品\新技术开发者 领域专家
大宗化学品生产
专业服务
知识创新型企业
强调资本及运营优势的 企业
提供基础设施或服务支 持的企业
集约化的化学工业模式
工业4.0是一个很有前景的工业新范式
竞争优势
产品（技术） 开发优势 知识领先 操作优良
客户关系密切
价值领域集成
4.2 大数据能做什么？
（7）基于BI的过程决策 化工生产过程对于装置及外供条件的依赖度较大，同
时生产过程的稳定性、均衡性、满负荷性又是影响其经营 效果的重要因素，这是一对结构性矛盾，大数据帮助决策 者在诸多约束下实现最优化生产调度，将决策者的经验与 智慧模型化是关键。
4、化学工业4.0 的大数据基础
技术 因素
物 联 网
数字化 系统化 集成化 可视性
面向市场及业务 的数字化系统
物理平台
面向装置及过程 的数字化系统
大数据是化学工业4.0的资源基础。
4、化学工业4.0 的大数据基础
4.1 什么是大数据（BigData）
大数据不能简单理解为数据量很大的数据。大数据指 的是所涉及的资料量规模巨大，用目前常规的统计方法和 软件工具，无法在合理的时间内完成采集、管理、处理并 形成能帮助人们进行决策的资讯信息。
感官特征信息
人工感官
装
监测特征信号
监测传感器
置
状态特征信号
系
统
直观的装置状态
状态 表征
继续获取诊断状态信息
状态
决策干预 决策装置
状态趋势
状态趋势分析
状 态 识 别
状态
预制 状态 数据
库
状态分 状态知 析模型 识库
4、化学工业4.0 的大数据基础
4.2 大数据能做什么？
（5）健康、安全、环境评价体系 大数据帮助建立基于HSE标准和企业效益最优化的评价
模型和过程技术经济评价模型，在线完成生产系统运行的 可靠性状态和安全等级评价，提出适当、可靠、经济的应 急措施规划，形成优化控制策略。
4、化学工业4.0 的大数据基础
4.2 大数据能做什么？ （5）HSE评价体系
例：面向过程的危险源辨 识及可操作性评价系统 （HAZOP）
MES体系模块
生产模型管理
化学工业4.0的目标与任务 1）由过程集成到“供应链网”整合 2）规模化&柔性化 3）制造&服务 4）智慧工厂
公共 跨 服务 企 需求 业
、
跨 经济 互
行 业 、
可持 续增
长
联 网
跨
国 市场 界 需求
资(能) 源节约
环境 因素
环境 约束
企业 集群
装备 因素
劳动 供应 人的 投入 链集成 因素
物流 集成
（MB GB TB PB EB ZB YB BB NB DB … … ）
化工企业的大数据包括： 业务数据、商业数据、环境数据、装置运行实时数据、
4、化学工业4.0 的大数据基础
4.1 什么是大数据（BigData）
大数据技术涵盖企业全业务范围,是实现集成化、智能化、 优化重构的重要基础，能识别并帮助处理过程中的异常，实 现柔性生产和在线优化。
则与价值体系，实现商业智能化，在市场的竞争中取得主 动的地位。
4、化学工业4.0 的大数据基础
4.2 大数据能做什么？ （6）市场营销与客户关系
例：某化工企业基于知识管理的CRM
客户需求 （质量、数量、交货期）
成本效益评估
客户
销售合约
跟踪
报价
BOM
生产控制
工艺优化
产品研发 生产过程 售后服务
4、化学工业4.0 的大数据基础
性
人员调度管理
能
设备管道管理
工
具
产品追溯管理
集
现场作业管理
物料辅料管理
HSE 体系模块
质量管理 设备管理 环境保护 消防化救 人员管理 系统管理
ERP 体系模块
物流管理 生产管理 业务管理 综合报表 财务管理 系统维护
可靠性平台接口
数据库接口
危
产品结构与配置 管理
可靠性与性能综合 设计工作流管理
FRACAS 管理
的应用
供应链
数据 集成
商业智能
客户交互
大数据池 CAPP-BM
云计算 平台
数据 集成
过程优化
仿真模拟
柔性制造体系
经营数 据库
云设计
实时数 据库
市场经营
供应链信息 产品工程、技术创新
产品性能要求 设计条件： 经济指标、 质量指标 原料条件、 设备条件
技术中心 工艺限定、 工时限定
市场需求
经营目标
制造中心
4、化学工业4.0 的大数据基础
4.2 大数据能做什么？
（3）设备保全与更新
例：基于知识的设备集成管理平台
承诺能力 （APC）评
价
市场需求 生产计划
产品
过程 设备
额定生产运行 参数
工艺参数 机电参数
故障 诊断
知识库
设备运行机 电、工艺指标
设备运行功能 成本效益 可靠性评价 评价
4、化学工业4.0 的大数据基础
1、工业4.0模式的提出
那么，工业4.0是什么呢： 虚拟全球（Virtual global）与现实过程（The Real
World）相融合，通过计算、自主控制和物联网（互联 网），把人、装置、资源和信息融合一体，实现更高的生 产效率、更快速的市场反应以及灵活性。
全球化 智能化 绿色化 用户中心 快捷便利 专业化
4.2 大数据能做什么？
（4）异常诊断与消除 装置或质量出现异常后，大数据帮助快速完成异常的
定位、评估、分类，并提出适当的解决方案，因而异常消 除过程从单纯的经验判断、仪器监测，发展到智能化、程 序化和自动化。
4、化学工业4.0 的大数据基础
4.2 大数据能做什么？
（4）异常诊断与消除
例：人工神经网络在华新水泥质量管理中的应用
（1）新产品、新工艺的开发与优化 借助大数据技术，人们可以从更多侧面刻画物质与能
量转换的过程，科学家与工程师们可以更好的规划实验方 案，更科学地分析、总结实验结果，并更好地指导生产实 践。
4、化学工业4.0 的大数据基础
4.2 大数据能做什么？ （1）新产品、新工艺的开发与优化
例：数据挖掘技术在某化工企业新产品研究及工艺优化中
4、化学工业4.0 的大数据基础
4.1 什么是大数据（BigData）
大数据对技术实现最大的改变是: 放弃对因果关系的孜孜以求，取而代之的是关注事
务（事件）之间的相关关系，强调知道“是什么”，而 不苛求理论层面上的“为什么”