大数据在船舶与海洋工程行业的应用基础和展望
5G技术在海洋领域中的应用分析及展望
5G技术在海洋领域中的应用分析及展望5G技术在海洋领域中的应用分析及展望随着科技的不断进步，5G技术作为第五代移动通信技术，将对各个行业产生深远的影响，其中包括海洋领域。
海洋领域具有广阔的空间和丰富的资源，但由于其特殊的环境和交通条件，很多传统的通信和数据传输技术存在局限性。
然而，5G技术的高速、低延迟和大容量特性使其在海洋领域中具有巨大的潜力。
本文将对五G技术在海洋领域中的应用进行分析，并展望其未来发展。
首先，海洋领域中的通信是一项关键技术，它对科学研究、海洋资源开发和海上交通起着重要作用。
5G技术的高速和低延迟能够支持高清视频传输、远程操作和实时监控等应用，在科学研究中具有巨大的优势。
例如，科研人员可以通过高清视频实时观察海洋生物，收集大量的数据以进行深入研究。
此外，5G技术还可以实现对远程设备的远程操作和监控，例如在海底布设的传感器和机器人，从而提高海洋资源的开发效率和安全性。
其次，在海上交通领域，5G技术可以改善海事通信和船舶导航。
在传统的船舶通信中，常常面临着信号不稳定、通信质量差和漫游成本高等问题。
而5G技术的部署可以覆盖更广阔的海域，并提供更稳定、更高质量的通信服务。
船舶可以实时和地面进行通话、传输数据和接收国际漫游信息，大大提高了海上交通的效率和安全性。
此外，5G技术还可以与智能导航系统相结合，为船舶提供更准确的定位信息和导航指引，避免意外碰撞和航行障碍。
再次，在海洋资源开发方面，5G技术能够提供更好的数据传输和处理能力。
海洋资源的开发包括油气勘探、渔业资源管理和海洋能源利用等。
传统的海洋资源开发过程中，数据采集和传输常常面临困难，造成资源开发效率低下。
而5G技术的低延迟和大容量特性，可以通过无人机、无人船和传感器网络实时收集和传输海洋数据，从而提高资源开发效率和质量。
此外，通过5G技术的远程监控和操作，可以减少人力成本和环境影响，提高资源开发的可持续性。
最后，展望5G技术在海洋领域中的未来发展。
船舶数据分析如何利用大数据提高船舶运营效率
船舶数据分析如何利用大数据提高船舶运营效率大数据分析在各个行业中的应用越来越广泛，船舶运营领域也不例外。
通过对船舶数据进行深入的分析，可以帮助船舶公司提高运营效率，降低成本，并优化整个船舶运输周期。
本文将探讨如何利用大数据分析船舶数据以提高船舶运营效率。
一、船舶数据分析的重要性船舶数据包括各类船舶的位置、速度、路线、天气等信息。
这些数据每时每刻都在被收集和记录，但如果无法利用这些数据来做出有用的决策，那么这些数据就毫无意义。
通过运用大数据分析技术，可以将这些海量数据转化为有价值的信息，从而指导船舶公司做出正确的决策。
二、航线优化通过分析历史船舶航行记录和相关的气象数据，可以确定最佳航线以优化船舶运输效率。
根据以往的数据，可以找出哪些航线拥有最短的行驶时间，以及哪些天气条件可能会对船舶行驶速度产生不利影响。
这样的分析可以帮助船舶公司避免不必要的延误，并提前预警可能的风险。
三、燃油消耗优化船舶的燃油消耗是运营成本的主要组成部分之一。
通过对船舶数据进行分析，可以查明哪些因素对船舶燃油效率产生影响，从而采取相应的措施进行优化。
例如，可以分析船舶在不同速度下的燃油消耗情况，以确定最佳的航速。
此外，还可以分析船舶在不同航线上的燃油消耗情况，以选择最经济的航线。
四、维护管理优化船舶的维护管理对于保证船舶的正常运行非常重要。
通过分析船舶传感器数据，可以实现对船舶设备的实时监测。
例如，在发动机传感器数据中，可以监测发动机的温度、压力、转速等参数，及时预警可能的故障。
这样的分析可以帮助船舶公司实现预防性维护，避免发生未经计划的船舶故障，提高船舶的可靠性和可用性。
五、货物运输优化对于船舶公司来说，将货物按照最优的方式运输到目的地是至关重要的。
通过对船舶数据进行分析，可以了解货物运输的实时状况，从而做出合理的调度和决策。
例如，可以通过分析船舶载货量和航速数据，实现货物运输的最佳配载和路径规划，最大程度地提高货物运输效率。
船舶数据分析揭示船舶行业中的数据分析方法和应用
船舶数据分析揭示船舶行业中的数据分析方法和应用在当今信息化时代，各个行业都在积极应用数据分析来进行决策和业务优化，而船舶行业也不例外。
船舶数据分析成为了船舶行业中的一项重要工具，通过分析船舶相关的各类数据，可以揭示出许多隐藏在船舶运营中的规律，为船舶企业提供有力的决策支持和业务改进的方案。
一、船舶数据分析的方法船舶数据分析的方法多种多样，根据所要分析的数据类型和目标，可以采用不同的方法。
以下是几种常见的船舶数据分析方法：1. 描述性分析：通过对船舶相关数据进行描述性统计、图表分析等，可以了解船舶的实际情况和运营状况。
例如，通过分析船舶的装载量数据，可以了解船舶的运载能力和装载效率。
2. 关联分析：通过分析船舶相关数据之间的关联关系，可以揭示出各种变量之间的相互作用规律。
例如，通过分析航线与货物类型之间的关联关系，可以为船舶公司提供更好的货物调度方案。
3. 预测分析：通过建立数学模型，对未来的船舶数据进行预测和预测。
例如，通过分析历史数据，可以预测未来某个时间段内的船舶运载量，以便船舶公司能够合理安排船舶的运营计划。
4. 优化分析：通过数学模型和算法，对船舶运营过程中的各种变量进行优化。
例如，通过建立运输最优化模型，可以为船舶公司提供最佳航线和装载方案，从而降低成本、提高效率。
二、船舶数据分析的应用船舶数据分析可以在船舶行业中应用于许多方面，以下是几个常见的应用场景：1. 船舶运营管理：通过对船舶相关数据进行分析，可以了解船舶的运行状态、运载能力、燃油消耗情况等，从而进行合理的船舶运营管理。
例如，通过分析船舶的燃油消耗数据，可以及时调整船舶的航速和航线，以降低燃油成本。
2. 船舶维护保养：通过对船舶各种设备的维修记录和故障数据进行分析，可以预测设备的维护需求，及时进行维修和更换，提高船舶设备的可靠性和使用寿命。
3. 航行安全和风险管理：通过分析船舶的航行数据、天气数据以及其他相关数据，可以预测航行风险，提醒船员采取相应的措施，保障航行安全。
船舶数字化转型了解船舶行业数字化转型的关键挑战和机遇
船舶数字化转型了解船舶行业数字化转型的关键挑战和机遇船舶数字化转型：关键挑战与机遇随着科技的迅猛发展和信息化浪潮的席卷，船舶行业也开始积极探索数字化转型的道路。
数字化转型为船舶行业带来了一系列的关键挑战，同时也孕育了众多的机遇。
本文将深入探讨船舶数字化转型的关键挑战和机遇，并分析其对船舶行业的影响和未来发展趋势。
一、关键挑战1. 技术更新换代的压力：船舶数字化转型要求行业从传统的操作方式转向更高效、更智能的数字化系统。
然而，技术的更新换代带来了新技术应用成本高、技术培训难度大等挑战。
2. 数据安全与隐私保护：数字化转型离不开数据的收集、存储和处理，然而，船舶行业面临着大量敏感数据的泄露和安全风险。
因此，确保数据安全和隐私保护成为数字化转型中的一大挑战。
3. 组织架构和文化变革：传统船舶行业的组织架构通常较为僵化，不适应数字化转型的需求。
此外，员工对数字化技术的认知和应用水平也存在差异，因此，组织架构和文化变革是数字化转型中的一项重要挑战。
二、机遇分析1. 提升效率和运营成本降低：通过数字化转型，船舶行业能够实现业务流程的自动化和优化，从而大幅提升效率和降低运营成本。
例如，数字化管理系统可以实时监控船舶设备的运行状况，提前预警维修需求，降低设备故障率和维修成本。
2. 数据驱动决策与精细化管理：数字化转型为船舶行业带来了大量数据的收集和分析能力，通过数据驱动的决策和精细化的管理，船舶企业可以实现更加科学、精准的经营管理。
例如，通过分析航行数据和货物运输数据，企业可以优化船舶航线规划和货物配送方案，提高运输效率。
3. 开拓新商业模式和增值服务：数字化转型为船舶行业带来了新的商业机会和增值服务。
通过数字化技术，船舶企业可以开展船舶智能化改造、船舶维护和维修服务等新业务，并通过增值服务为客户提供更加个性化的解决方案。
三、影响和未来发展趋势船舶数字化转型的关键挑战与机遇将对船舶行业带来深远的影响，并推动行业的持续发展。
船舶数字化转型了解数字技术在船舶行业中的应用
船舶数字化转型了解数字技术在船舶行业中的应用船舶数字化转型：了解数字技术在船舶行业中的应用船舶行业一直以来是世界贸易中不可或缺的重要组成部分，并且随着科技的不断发展，数字技术在船舶行业中的应用也日益普及。
船舶数字化转型，指的是将数字技术应用于船舶的设计、建造、运营和维护等各个环节，以提高船舶的性能、效率和安全性。
本文将对数字技术在船舶行业中的应用进行深入探讨。
一、数字化设计与建造数字化设计与建造是船舶数字化转型的关键一环。
通过使用计算机辅助设计（CAD）软件和三维模型，船舶设计师可以更加高效地进行船舶设计和槽位分配。
数字化建造技术则可以实现船舶建造过程的自动化和智能化，提高建造速度和质量。
例如，数字化造船中心采用了工程设计管理系统、智能制造系统和船舶信息管理系统等技术，使得船舶的设计和建造工艺更加精细和精确。
二、智能船舶智能船舶是数字技术在船舶行业中的重要应用之一。
通过引入人工智能、物联网和大数据分析等技术，智能船舶能够自动感知、自主决策和自动控制，提高船舶的自动化程度和智能化水平。
其中，自主导航技术是智能船舶的核心技术之一，可以实现船舶的自主航行和避碰等功能。
此外，智能船舶还可以通过传感器监测船舶的状态和性能，优化船舶的运行和维护。
三、数字化航运管理数字化航运管理是数字技术在船舶行业中的另一个重要应用领域。
通过使用船舶信息管理系统和物流信息平台等技术，可以实现船舶运营过程的数字化和集约化管理。
船舶信息管理系统可以对船舶的位置、航行状态、货物信息等进行实时监测和管理，提高运输效率和减少运营成本。
物流信息平台则可以实现船舶与港口、货主等各个环节的信息互联互通，优化供应链和物流管理。
四、船舶维护与保养数字技术在船舶维护与保养方面也有着广泛的应用。
通过使用远程监测和故障预测技术，可以实现对船舶设备状况的实时监测和维护。
例如，通过安装传感器和监测设备，可以对船舶的机电设备进行远程监测和诊断，及时发现并排除故障，提高船舶的可靠性和可用性。
人工智能在船舶工业中的发展现状与未来趋势
人工智能在船舶工业中的发展现状与未来趋势随着科技的快速发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）正成为各个行业的热点话题。
在船舶工业中，人工智能技术也得到了广泛应用。
本文将探讨人工智能在船舶工业中的发展现状以及未来的趋势。
一、人工智能在船舶自主导航方面的应用航运过程中的自主导航是船舶工业中关键的技术之一。
而人工智能技术在这方面发挥了巨大的作用。
利用机器学习和深度学习算法，航海员可以通过将大量的数据输入给计算机，让其逐渐学习出正确的航行决策。
这种自主导航系统能够根据实时的气象、潮汐、导航规则等情况做出准确的决策，使航行过程更加安全高效。
二、人工智能在船舶维护与预测维修方面的应用船舶工业中的维护与预测维修是一个复杂而重要的领域。
传统的维护方式主要依赖经验判断和固定周期的维护计划，这常常会导致资源的浪费和设备的过早报废。
而人工智能技术的应用能够帮助船舶公司实现精确的设备状态监测和故障预测。
通过对各个传感器数据的实时监测和分析，人工智能系统可以及时发现设备异常，并提前预测出可能发生的故障，帮助船舶公司制定有效的维修计划，提高设备的利用率和工作效率。
三、人工智能在船舶设计和建造方面的应用船舶设计和建造是船舶工业中的重要环节。
传统的设计和建造流程通常需要大量的人力投入和复杂的计算。
然而，人工智能技术的发展使得自动化设计成为可能。
通过利用人工智能技术，船舶设计师可以将大量的数据输入给计算机，让其通过学习和模拟出最佳的设计方案。
这不仅大大减少了设计和建造的时间，还提高了船舶的性能和安全性。
未来趋势：人工智能在船舶工业中的应用前景令人激动。
未来，随着AI技术的进一步发展，我们可以预见以下几个趋势：1. 更加智能的船舶自主导航系统。
船舶将能够更加精确地感知周围环境，并主动做出决策，以避免碰撞和发生事故。
2. 强化的预测维修系统。
通过不断积累和分析数据，预测维修系统将能够提前预测各个设备的寿命，并根据预测结果制定出更加精确的维修计划。
船舶产业融合发展趋势
船舶产业融合发展趋势船舶产业融合发展趋势引言船舶产业在全球贸易中扮演着重要的角色，其产品涵盖了海运、造船、修船、船舶设备等多个领域。
近年来，随着科技的进步和经济全球化的不断推进，船舶产业的融合发展成为了一个热门话题。
船舶产业融合是指通过技术的集成和服务的整合，将传统的船舶产业与现代的信息技术、智能制造等领域相结合，以实现资源优化配置、提高效率和降低成本。
本文将探讨船舶产业融合发展的趋势，并对其未来的发展进行展望。
一、技术驱动下的船舶产业融合1.智能制造技术的应用智能制造技术如物联网、云计算、大数据等将深入影响船舶产业的生产和运营过程。
物联网技术可以实现船舶设备的智能监测和远程控制，提高设备的可靠性和精确性。
云计算技术能够提供高效的数据存储和计算能力，为船舶企业提供实时的信息支持和决策分析。
而大数据技术则可以通过对多源数据的整合和分析，提供更准确的预测和预警信息，帮助船舶企业提前发现和解决潜在问题。
2.新能源技术的推广应用新能源技术如风能、太阳能等在船舶产业中的应用也引起了广泛关注。
传统船舶的能源主要依赖于石油燃料，其高昂的价格和对环境的污染成为了制约行业发展的因素。
但随着新能源技术的不断突破和成熟，船舶产业逐渐开始采用清洁能源进行动力驱动，减少对环境的影响。
例如，一些船舶开始采用太阳能板或风能发电装置来提供船舶的电力需求，从而降低了燃料成本和环境排放。
3.人工智能技术的应用人工智能技术在船舶产业中的应用也日益广泛，包括船舶自动控制系统、船舶智能维护系统、船舶自主导航等。
船舶自动控制系统可以通过对船舶各个部件的感知和控制，提高船舶的自动化水平和安全性能。
船舶智能维护系统能够通过对设备的诊断和预测，优化船舶维护计划，降低维修成本和停船时间。
船舶自主导航技术可以通过人工智能算法和传感器的结合，实现对船舶航行的自主控制，提高船舶的航行安全性和效率。
二、船舶产业融合的发展模式1.船舶制造与海洋工程融合船舶制造和海洋工程是两个相互关联的领域，其融合发展可以实现资源优化利用和知识共享。
人工智能在船舶与海洋工程中的应用
人工智能在船舶与海洋工程中的应用近年来，随着科技的飞速发展，人工智能（AI）的应用范围不断扩大。
船舶与海洋工程领域也开始充分利用人工智能技术，以提高效率、降低成本并增强安全性。
本文将探讨人工智能在船舶与海洋工程中的应用，并分析其对未来的潜在影响。
一、自主导航技术现代船舶正逐渐过渡到自主导航技术，这主要依赖于人工智能的应用。
通过使用传感器、摄像头和雷达等设备，船舶可以获取到周围环境的信息并实时分析。
机器学习算法使得船舶能够自主进行路径规划、障碍物避让和航行决策，从而减轻船员的工作负担，提高航行安全性。
二、航行数据分析人工智能可以对丰富的航行数据进行处理和分析，从而帮助船舶和海洋工程项目的规划和优化。
通过对历史航行数据和环境数据的分析，可以预测船舶的燃油消耗、航行时间和最佳航线，从而降低运营成本。
此外，人工智能还能够利用数据模式识别技术来提前发现并诊断潜在的设备故障，减少维修时间和维修成本。
三、海洋资源勘探人工智能在海洋资源勘探方面也有广泛的应用。
利用机器学习和深度学习算法，可以对海底地质、水文和生物数据进行智能分析和解读，以发现潜在的矿产资源、油气储量和生物多样性。
这种智能勘探技术不仅可以提高发现率，还能降低勘探成本和环境影响。
四、海洋环境监测人工智能在海洋环境监测中的应用也十分重要。
通过部署大量传感器和摄像头，可以实时监测海洋生态系统的变化、水质的污染程度和海洋气象状况等。
通过对这些海洋数据的智能处理和分析，可以提供准确的环境评估和预警系统，以保护海洋生态环境和确保船舶和海洋工程项目的安全。
五、智能船舶维护人工智能还可以在船舶维护领域发挥作用。
通过大数据分析和机器学习算法，可以对船舶设备的工作状态进行远程监测和实时预测。
这种智能化的维护方式可以提高设备的可靠性和可用性，减少船舶维修时间和成本。
综上所述，人工智能在船舶与海洋工程中的应用发展迅速，并为这个领域带来了巨大的变革。
自主导航技术、航行数据分析、海洋资源勘探、海洋环境监测和智能船舶维护等方面的应用，提高了工作效率、降低了成本并增强了安全性。
- 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)。
大数据在船舶与海洋工程行业的应用基础和展望
作者：冯大力
来源：《科技信息·上旬刊》2017年第11期
摘要：在船舶与海洋工程领域，随着中国造船技术和国家综合实力的快速发展，所造船舶与海洋工程设计和建造的技术要求越来越高和难度越来越大，船舶与海洋工程领域面临着“数据爆炸，知识匮乏，管理落后”的发展困局。
随着大数据技术在各行各业的改革中起到的关键性作用已经得到了广泛的证明，船舶与海洋工程行业应大力引入大数据的应用，从而提高船舶与海洋工程行业的管理水平，普及工艺知识，突破技术封锁，完成换道超车。
基于此，本文对大数据在船舶与海洋工程行业的应用基础和展望进行分析。
关键词：大数据；船舶；海洋工程；应用
1大数据在船舶与海洋工程行业的应用的基础
1.1船厂实现大数据智能造船之路是中国实现工业4.0的重要步骤
18世纪，机械设备开放了工业1.0：20世纪初，电气化带来了工业2.0：20世纪70年代，电子信息自动化实现了工业3.0：21世纪，基于大网络数据的智能工业4.0已经开始；而今天，人机协作产业5.0已经准备好了。
科学技术是第一生产力。
一个国家要实现产业的技术升级和转型，就必须以有制度、全局、影响力大、技术含量高、上下游产业链广泛的产业为主导。
中国最重要的制造业也是如此：高速铁路、大型飞机、船舶和海洋工程。
高速铁路已成为中国制造业最重要的名片，大型飞机工业仍在研制和试飞中，尚处于建设初期。
中国造船业和海洋工程工业是中国工业4.0改革的难点领域：工业1.02.03.0和4.0的制造模式并存于造船厂，其中4.0工业所占比例最低。
中国早就提出要建设一个强大的海洋强国，关于中国不确定海域和18000公里海岸线的争端，如果没有强大的船舶和海洋工程工业，将是纸上谈兵。
随着中国不确定的劳动力、环境、土地和能源成本继续上升，如果中国造船和海洋工程工业不通过4.0产业的快速转型，它将面临无法与新兴发展中国家竞争的劳动力成本。
与韩国、日本等国家相比，无法与危机的技术和效率相抗衡。
因此，无论是从实现4.0产业转型的角度还是从建设海洋强国的角度看，造船和海洋工程行业都必须抓住时机，实现大数据智能制造业4.0。
1.2中国船厂资产兼并、重组整合基本完成，大数据应用的硬件基础已成熟
20世纪90年代以来，中国造船业和海洋工程工业起步于零，发展迅速。
2006年，中国的造船订单数量超过日本，成为世界第二大造船订单国。
2007年，全球金融风暴爆发。
波罗的
海指数已开始长达十年的低迷，全球造船业和海洋工程行业受到严重打击，造船订单没有恢复到10年前的水平。
在金融危机的十年里，中国造船业在世界经济的寒冬中，以国家对船舶和海洋工程技术产业的支持做为后盾，不断发展，不断淘汰落后的生产能力，创新船舶技术，使中国造船工业（CSI）成为世界500强造船企业中的第二位，中国造船订单数量居世界第一位。
造船和海洋工程就像高速铁路一样，已经成为中国工业和技术强国的重要名片。
1.3中国各领域大数据应用成果丰硕，船厂人才储备和软件条件逐步完善
由于发展起步较晚，人才储备短缺一直是造船和海洋工程制造业的一个重要问题。
然而，经过十多年的快速发展，我国各大院校相继开设了造船专业，各造船厂都在努力吸收各方面的优秀人才。
现在造船企业已经形成了老、中、绿、合理、高、中、早期人才金字塔结构。
长期以来，船舶和海洋工程制造业一直朝着智能化设计、智能化产品、精细管理和信息集成的方向发展，但无论是什么样的船舶，造船企业都面临着同样的挑战，他们必须不断地处理造船过程中产生的各种数据。
由于数据量大，且大多是非结构化的，许多现有的存储介质和系统极大地限制了各种数据的有效利用和挖掘。
这些海量的数据需要专门的分析模块和专业人员在后台进行实时分析。
然后从无序信息中提取出有价值的成分并加以应用。
以往船厂和设计单位所依赖的单一造船CAM系统已不能适应造船和海洋工程行业的新形势。
然而，由于造船厂和设计单位多年来一直在使用船舶CAM系统，计算机软件应用的硬件条件良好，人员在软件应用方面有丰富的经验。
经过一定时间的训练，适应基于大数据的智能造船并不难。
2大数据在船舶与海洋工程行业的应用展望
2.1通过大数据加强船舶与海洋工程行业产业联合和聚集
纵观世界各大造船厂，中国造船厂的整体工作效率和质量都低于世界级造船厂。
在国际航运市场上，许多中国造船厂在接受外国订单，尤其是中低端船舶的订单时互相降价，生产出现亏损现象。
导致此种现象的原因是由于中国造船厂数量众多、规模不同、生产水平不同所造成的。
例如，2010年，中国现役造船厂的数量高达1140家，虽然经过几年的时间，淘汰了生产能力落后的造船厂，但到2016年年底，还有630家活跃的造船厂。
但是，韩国和日本只有不到100家造船厂。
虽然我国各大造船厂已经完成了人才、资金和技术的积累，但尚未实现产业的联合和集聚。
除了历史原因外，它还反映了中国造船与海洋工程产业整合与融合的困难。
其中一个困难，就是难以进行数据交换。
今天，虽然中国造船和海洋工程工业的圈子很小，但没有一个企业能够完全掌握该行业的总体情况，因为没有哪个造船厂能够掌握所有的设计、工艺等数据。
标准制造技术大数据；生产精度控制、生产操作优化、设备故障预测等生产过程大数据；全球生产规模、全球生产率、市场需求、国际环境、物流运输环境、汇率等生产大数据。
由于缺乏制造技术数据，许多造船厂建造了具有中、低附加值的船舶，而生产工艺数据的缺乏导致许多造船厂建筑质量低下，造成轻、重复返工和高额罚款。
缺乏生产要素数据导致船厂盲目生产或错失机会。
工业和信息部工业大数据系统的建立将解决上述问题。
未来，在各行业企业的设计、创新、生产、管理和管理的决策过程中，将产生造船行业的大数据。
在升级过程中使用和转换所有信息的总和。
工业大数据最小的单位是企业。
企业将使用工业大数据，从其运行开始到生产线、设计、工艺流程、管理决策等。
为了建立这样一个船舶和海洋工程大数据平台，必须实现产业与企业之间的关联和集聚。
在实际地点收集造船厂可能很困难，但完全可以通过交换信息和数据来实现。
反过来，信息和数据的交流，将促进整个行业的进一步整合和聚集。
2.2大数据平台将成为船舶与海洋工程行业的新标配
不可否认，当前船舶和海洋工程行业的设计、施工平台和数据标准各不相同。
在松散统计模型的状态下，海量数据被划分和分布在事业单位或企业的闭环中，不构成“大数据”。
因为“多个数据”不等于“大数据”。
相较于传统的船舶与海洋工程研发设计、制造过程数据管理，船舶与海洋工程行业的工业大数据管理及服务将成为一个新兴市场、新标准，其处在全球货主、贸易商、船东、港口、设计所和船厂、配件企业等各行各业上下游交汇点上，将每时每刻都制造着庞大而纷繁的海量、统一、易用的数据。
结语：
工业大数据是智能制造和工业互联网实现路径中的一个重要因素，也是一种高度集成和发展的新兴大数据技术，需要研究人员和行业工作者在实践中探索和突破。
大数据技术在造船和海洋工程工业中有着广阔的应用前景。
这将极大地促进造船产业的结构调整和转型升级。
它也将促进中国智能制造的发展，也将促进造船工业的发展。
参考文献：
[1]杨志新，孙元一.大数据时代下集装箱船舶作业评估及成本管理系统构建[J].集装箱化，2015，26（08）：7-11.
[2]徐凯，郭胜童，彭翀.港口发展与大数据时代的对接[J].港口经济，2015（02）：5-8.。