工业大数据
工业大数据在智能制造中的应用
工业大数据在智能制造中的应用智能制造是指通过集成信息技术和智能化设备，实现生产过程的全面自动化、智能化和高效化。
而工业大数据作为智能制造的重要支撑，通过收集、存储、处理和分析大量的生产数据，为企业提供决策支持和优化生产过程。
一、工业大数据的定义和特点工业大数据是指在工业生产过程中产生的大量数据，包括生产设备的运行数据、产品质量数据、生产环境数据等。
与传统的数据相比，工业大数据具有以下特点：1.规模大：工业生产过程中产生的数据量庞大，涉及到多个环节和多个系统。
2.多样性：工业大数据涵盖了多种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
3.实时性：工业大数据需要实时采集和处理，以便及时发现问题并采取相应的措施。
4.价值密度高：工业大数据中蕴含着丰富的信息，通过挖掘和分析可以为企业提供有价值的洞察和决策支持。
二、1.生产过程优化：通过对工业大数据的分析，可以实时监测生产设备的运行状态，提前预警设备故障，并进行智能调度和优化，以提高生产效率和降低生产成本。
例如，在一家汽车制造企业中，通过对生产线上的工业大数据进行分析，发现某个设备存在异常，可能导致生产线停机。
及时采取措施修复设备，避免了停机损失，提高了生产效率。
2.质量控制：通过对工业大数据的分析，可以实时监测产品质量指标，发现质量问题，并进行追溯和分析，以找出问题根源并采取相应措施，保证产品质量。
例如，在一家电子产品制造企业中，通过对工业大数据的分析，发现某个生产批次的产品存在质量问题。
通过追溯工业大数据，发现问题出现在某个生产环节的设备上，及时修复设备并调整生产工艺，保证了产品质量。
3.供应链管理：通过对工业大数据的分析，可以实时监测供应链各个环节的数据，如物流数据、库存数据等，以实现供应链的智能化管理和优化。
例如，在一家制造企业中，通过对工业大数据的分析，发现某个供应商的物流配送速度较慢，导致库存积压。
通过与供应商沟通，并调整供应链计划，及时调整库存和物流，优化了供应链的效率。
工业大数据应用
工业大数据概述
工业大数据的应用场景
1.工业大数据可以应用于生产过程的优化，提高生产效率和产 品质量。 2.工业大数据可以用于预测设备故障和维护，减少生产中断和 维修成本。 3.工业大数据可以帮助企业实现供应链优化，降低库存成本和 提高响应速度。
工业大数据的发展趋势
1.随着人工智能和机器学习技术的发展，工业大数据的分析和 应用将更加智能化和自动化。 2.工业大数据将与物联网、云计算等技术相结合，实现更加高 效和智能的工业生产和运营。
工业大数据概述
▪ 工业大数据的挑战和问题
1.工业大数据的处理和分析需要专业的技能和知识，人才短缺 是一个重要的问题。 2.工业大数据的安全和隐私问题也需要得到重视和解决，保护 企业商业机密和客户隐私。
▪ 工业大数据的未来发展前景
1.随着人工智能和机器学习技术的不断发展，工业大数据的应 用前景将更加广阔。 2.工业大数据将成为工业数字化转型的重要驱动力，推动工业 生产的智能化和绿色化发展。
工业大数据应用
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1. 工业大数据概述 2. 工业大数据采集与处理 3. 工业大数据分析技术 4. 工业大数据在智能制造中的应用 5. 工业大数据在供应链管理中的应用 6. 工业大数据在产品质量控制中的应用 7. 工业大数据安全与挑战 8. 工业大数据未来发展趋势
工业大数据应用
工业大数据在供应链需求预测中的应用
1.工业大数据可以通过对历史销售数据的分析，预测未来市场需求，帮助企业提前做好生产和库存 管理，提高运营效率。 2.工业大数据可以结合其他相关数据，如季节性、趋势性、周期性等因素，提高需求预测的准确性 和可靠性。
工业大数据在供应链管理中的应用
▪ 工业大数据在供应链库存管理中的应用
工业大数据
工业大数据一、概述工业大数据是指在工业领域中产生、采集和处理的大规模数据集合。
它是通过传感器、设备和软件系统收集工业过程中各种参数和状态信息，并通过数据分析和挖掘技术进行处理和分析，以支持决策制定、优化生产和提高效率的重要手段。
二、工业大数据的应用领域1、生产过程优化：通过采集和分析数据，可以对生产过程中的一些关键指标进行实时监测和分析，从而帮助企业进行生产过程优化，提高生产效率和质量。
2、设备维护与故障诊断：通过对设备的大数据进行分析，可以实现设备的智能维护和故障预警，提前发现设备故障迹象，减少设备故障带来的生产停工和损失。
3、质量控制与产品改进：通过对生产过程中的数据进行分析，可以实现对产品质量的实时监测和控制，及时发现问题并采取相应措施进行产品改进。
4、供应链管理：通过对供应链中各个环节的数据进行分析，可以实现供应链的实时监测和管理，提高供应链的效率和可靠性。
5、能源管理：通过对能源消耗数据进行分析，可以实现能源的合理分配和使用，减少能源浪费，提高能源利用率。
三、工业大数据的技术与方法1、数据采集与存储：通过传感器、设备和软件系统，将工业过程中的各项数据进行采集和存储。
2、数据清洗与处理：对采集到的数据进行清洗和预处理，去除噪声和异常值，保证数据的准确性和可靠性。
3、数据分析与挖掘：运用统计学、机器学习和等技术对数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息和模式。
4、可视化与展示：通过图表、报表和仪表盘等方式，将分析结果以可视化的形式展示，方便用户理解和使用。
四、工业大数据的挑战与应对1、数据质量：由于数据的采集和处理过程中可能存在噪声和异常值，因此需要对数据质量进行严格控制和监测。
2、数据安全：工业大数据涉及到企业的核心数据和机密信息，因此需要采取一系列措施确保数据的安全性，如加密、权限控制等。
3、数据融合与整合：工业大数据来自多个不同来源和系统，如何将这些数据进行融合和整合，提高数据的价值和利用效率是一个挑战。
工业大数据介绍
引言概述工业大数据是指大型工业企业生产运营中所产生的大量数据，并通过分析和挖掘这些数据，提供对生产过程、设备状态、产品质量等方面的洞察，从而优化生产效率、降低成本、提升竞争力。
随着信息技术的快速发展，工业大数据已经成为推动工业领域技术进步和创新的重要力量。
本文将介绍工业大数据的定义、应用场景、技术支持和未来发展趋势。
正文内容1.工业大数据的定义1.1工业大数据的特点1.2工业大数据的分类1.3工业大数据的价值和意义2.工业大数据的应用场景2.1工业生产过程优化2.2资产管理与维护2.3供应链管理与预测2.4产品质量改进2.5安全与环境监测3.工业大数据的技术支持3.1云计算与大数据平台3.2物联网技术3.3数据挖掘与分析技术3.4技术3.5数据安全与隐私保护4.工业大数据的未来发展趋势4.1边缘计算与工业互联网4.2跨界合作与创新模式4.3数据治理与标准化4.4基于区块链的信任机制4.5人机协作与智能制造5.工业大数据的挑战与机遇5.1数据质量与可靠性问题5.2基础设施与网络建设5.3人才培养与知识产权保护5.4隐私与安全风险5.5数据开放与共享总结工业大数据的发展正在推动工业领域的数字化转型和智能化升级。
通过对生产运营数据的深度分析和挖掘，企业可以实现生产效率的提升、成本的降低，同时也能够实现产品质量的改进和供应链的优化。
在技术支持方面，云计算、物联网、数据挖掘和等技术为工业大数据的应用提供了强大的支持。
工业大数据在发展过程中仍面临着数据质量、隐私保护、人才培养等诸多挑战。
未来，工业大数据有望进一步推动工业互联网的发展，实现更高水平的数字化和智能化生产。
为了充分发挥工业大数据的价值，企业需要加强数据治理，促进数据的开放和共享，同时也需要关注数据安全和隐私保护的问题。
大数据在工业中有哪些应用
大数据在工业中有哪些应用在当今数字化的时代，大数据已经成为推动各个行业发展的重要力量，工业领域也不例外。
大数据技术的应用正在改变着工业生产的方式和效率，为企业带来了诸多的机遇和挑战。
大数据在工业中的应用首先体现在生产过程的优化方面。
通过在生产线上安装大量的传感器，实时收集设备运行状态、生产工艺参数等数据，企业能够对生产过程进行全面的监控和分析。
例如，一家汽车制造企业可以利用这些数据来监测每一台机器的运行状况，提前发现潜在的故障隐患，从而及时进行维护，减少停机时间，提高生产效率。
同时，对生产工艺参数的分析还能够帮助企业发现最优的生产条件，从而提高产品的质量和一致性。
在质量管理领域，大数据也发挥着重要的作用。
以往，企业对产品质量的检测往往是抽样检查，这种方式存在一定的局限性，可能会遗漏一些质量问题。
而借助大数据技术，企业可以对生产过程中的每一个环节、每一个产品的数据进行收集和分析，实现全样本的质量检测。
通过对这些数据的挖掘，企业能够找出影响产品质量的关键因素，并采取针对性的措施加以改进。
比如，一家电子制造企业通过分析大数据发现，某个零部件的供应商提供的产品在特定的环境条件下容易出现故障，于是企业更换了供应商，从而显著提高了产品的整体质量。
供应链管理是工业企业运营中的重要环节，大数据在这方面也有着出色的表现。
通过整合来自供应商、生产商、物流企业等各方的数据，企业可以实现对整个供应链的可视化管理。
这使得企业能够更加准确地预测市场需求，优化库存管理，降低库存成本。
同时，大数据还能够帮助企业在供应链出现问题时迅速做出响应，及时调整采购和生产计划，减少因供应链中断而带来的损失。
例如，在疫情期间，一些企业能够利用大数据快速调整供应链，找到替代的供应商，保障了生产的正常进行。
在能源管理方面，大数据也能为工业企业带来显著的效益。
工业生产往往是能源消耗的大户，通过对能源使用数据的收集和分析，企业可以发现能源浪费的环节和时间段，从而采取节能措施，降低能源成本。
名词解释工业大数据
名词解释工业大数据1. 工业大数据呀，就好比是工厂的超级大脑！你想想看，在一个庞大的工厂里，无数的机器、设备、流程都在运转，而工业大数据就是能把这一切都搞清楚的神奇存在。
比如一家汽车制造工厂，它能知道每辆车的生产进度、零部件使用情况等，这不是超级厉害吗？2. 工业大数据啊，就像是工厂的秘密武器！它能收集和分析各种信息，帮助工厂变得更高效、更智能。
好比一个智能的导航仪，引导着工厂的发展方向。
就说钢铁厂吧，通过它可以精准掌握生产过程中的各项数据，做出更好的决策，这多牛啊！3. 工业大数据，那可是工厂的智慧宝库！它里面藏着无数的宝贝数据呢。
就好像一个巨大的知识库，为工厂提供各种支持。
比如在电子厂，它能帮助优化生产流程，提升产品质量，这难道不神奇吗？4. 工业大数据呀，简直就是工厂的贴心小助手！它时刻关注着工厂的一举一动。
就像你有个超懂你的朋友，知道你的所有需求。
像纺织厂利用它能更好地管理库存和订单，这多棒啊！5. 工业大数据，这可是工厂的魔法力量！它能让看似普通的工厂变得与众不同。
好比给工厂施了魔法一样。
比如在食品厂，它能确保食品安全和品质，这是多么重要啊！6. 工业大数据啊，那可是工厂的强大后盾！有了它，工厂就有了坚实的依靠。
就如同一个可靠的保镖。
像化工厂通过它能监测环境数据，保障生产安全，这不是很厉害吗？7. 工业大数据，是工厂的神奇密码！能解开工厂的各种秘密。
就像一把万能钥匙。
比如在机械厂，它能让故障预测变得轻而易举，这太让人惊讶了吧！8. 工业大数据呀，绝对是工厂的锐利眼睛！能看清工厂的一切。
就好像老鹰的眼睛一样敏锐。
像药厂利用它能严格把控药品质量，这是多么关键啊！9. 工业大数据，不就是工厂的神奇画笔吗！能描绘出工厂的美好未来。
就如同画家手中的笔。
例如在造纸厂，它可以优化资源利用，这多有意思啊！10. 工业大数据啊，无疑是工厂的指明灯！为工厂照亮前进的道路。
就像黑夜中的灯塔。
像电厂通过它能实现更节能的运行，这不是很了不起吗！我的观点结论：工业大数据对于现代工厂来说真的是至关重要，它能带来巨大的价值和改变，让工厂变得更智能、更高效、更有竞争力！。
工业大数据名词解释
工业大数据名词解释工业大数据：工业领域产品和服务全生命周期数据的总称，包括工业企业在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中生成使用的数据，以及工业互联网平台中的数据等。
工业数据空间：工业数据空间是以标准体系和技术措施为基础、多方认证企业共同参与、核心在于促进数据资源共享流通和价值释放的虚拟空间。
相较于传统的数据共享概念，工业数据空间实现三方面的本质提升：一是构建安全可信的共享环境，大幅度降低参与主体间的信任沟通成本；二是实现全流程的可控，有效避免传统基于纸质媒介、互联网等渠道所带来的二次分享或泄露的风险；三是实现多对多的共享，参与主体可自主选择符合需求的数据资源进行利用，有效提升单对单模式下的数据共享效率。
工业基础大数据库：由工信部统一部署，多级联动，整合利用国家及省市重点工业领域统计数据，汇集第三方机构工业经济运行监测数据，建设覆盖产业、企业、产品、技术等多个维度的国家原材料数据库、国家装备数据库、国家消费品数据库和国家电子信息数据库，支撑研制产业链图谱和供应链地图，服务行业主管部门对产业发展进行精准管理。
工业数据分类分级：工业数据分类分级是通过对工业企业研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节的数据加以梳理，形成企业工业数据分类清单（工业企业工业数据分类维度包括但不限于研发数据域、生产数据域、运维数据域、管理数据域、外部数据域；平台企业工业数据分类维度包括但不限于平台运营数据域和企业管理数据域）。
根据不同类别数据遭篡改、破坏、泄露或非法利用后，可能对工业生产、经济效益等带来的潜在影响对工业数据分级（工业数据分为一级、二级、三级3个级别，三级数据遭篡改、破坏、泄露或非法利用后潜在影响最大）。
对工业数据分类分级目的是帮助企业了解自身工业数据整体状况并为数据防护工作提供指引，解决工业企业数据管理不到位、开发利用不深入、流通共享不充分等问题。
数据管理能力成熟度评估模型（DCMM）：数据管理能力成熟度评估模型（DCMM）是我国数据管理领域首个正式发布的国家标准，模型定义了数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期八个核心能力域及28个能力项。
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。
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数据横向处理 逻辑化
建立与实 体系统相 互映射的 镜像模型 （Twin Model）
利用信息 内容对实 体进行对 称的关系 管理
0
集群分析 与大数据 挖掘
认知层：对信息的识别与决策
配置层 （Configuration）
认知层 （Cognition）
人的职责和活动目标
网络层（Cyber）
信息挖掘 （Conversion）
自动化 精益化 效率化 质量管理
可见的
定制化 创新能力 创值服务体系 基于CPS的产品全寿 命周期管理与信息
服务
低成本提高质量 预测型制造
IoT+工业大数据分析
不可见的
第2章 工业4.0环境下的大数据 价值创造体系
1、工业大数据分析及应用的三个阶段
大数据特征：量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）、真实性（Veracity） 工业大数据特征：大数据特征＋可见性（Visibility）、价值（Value）
智能决策
• 通过先进的可视化工具和远 程操作工具将人与设备进行 连接，实现人在回路的控制 决策和支持。
• 在运维、排程、诊断、安全 保障等方面提供决策支持。
2、GE工业互联网框架设计
连接 监控 分析
预测
优化
智能服务
GE工业互联网
3、GE工业互联网全生命周期信息服务和闭环的设计回路
产品设 计端
设计端的信息指 导使用数据 分析和决策
为用户提供运维排程 优化的呢给决策服务， 以及相应的配套服务
使用端数据反馈改善 设计和制造环节
根据设备全生命 周期的信息提供 个性化的回收和
改造方案
实现剩余价值利 用的最大化
第6章 竞争力战略新思维
中、美、德竞争优劣势分析
美国
中国
德国
中国制造的挑战与转型
中国在进行制造业转型的过程中应该首先重点保障 以下几点基础条件：
4、CPS的5C构架
配置层
价值
（Configuration）
认知层
信息
（Cognition）
网络层（Cyber）
信息挖掘（Conversion）
数据
智能感知层（Connection）
第3章 数据价值制造的设 计与实践技术
智能感知层核心功能1
配置层 （Configuration）
认知层 （Cognition）
持续性创新模式
产品 改进
客户明 确提出的
需求
最终使用者
跨跃性创新模式
产品 改进
突破性研发
客户明 确提出的
需求
最终使用者
主控式创新模式
突破性研发产改品进
客户明 确提出的 最终使用者
需求
以“尚品宅配”为案例分析主控式创新工具
服务价值三角关系图
产品
家居
用户
价值
家居空间
家居体验 时尚感 个性化 生活品味
以“尚品宅配”为案例分析主控式创新工具
6M
平台基础
商业模式内核
6C
分析手段
CPS定义: 从实体空间的对象、环境、活动中进行大数据的采集、储存、建模、 分析、挖掘、评估、预测、优化、协同，并与对象的设计、测试和运行性能 表征相结合，产生与实体空间深度融合、实时交互、互相耦合、互相更新的 网络空间；进而，通过自感知、自记忆、自认知、自决策、自重构和智能支 持促进工业资产的全面智能化.
智能感知层核心功能2
配置层 （Configuration）
认知层 （Cognition） 网络层（Cyber）
信息挖掘 （Conversion）
智能感知层（Connection）
按照活动目标和信息分 析的需求进行选择性和 有所侧重的数据采集， 实现以分析目标为导向 的柔性采集策略。
故障发生频率
状态监控 ＋
目录
前言 工业4.0：一场不可见世界的竞争 第1章 以价值创造为核心的工业转型新思维 第2章 工业4.0环境下的大数据价值创造体系 第3章 数据价值创造的设计与实践技术 第5章 案例与实践 第6章 竞争力战略新思维
第1章 以价值创造为核心的工业 转型新思维
1、为什么有工业4.0？
2、美德战略对比
创新矩阵（Innovation Matrix）
不 可 见未
满 足 需 求
可 见
满 足
定制的家居感 受
与健康和舒适 程度相关的质
量
定制化、可视 化的设计和安
装程序
定制的家居
丰富的样式设 计
基于网络与数 码技术的在线 模拟装修体验
家居体验分析 与社交网络
C2B和B2B的体 验门店
已做 可见
用户市场
未做 不可见
更多的备 件
设备改进
21
34 故障报警
＋
应激式的 维护政策
智能感知 ＋
预测性维 护
故障影响
信息挖掘层：从数据到信息的分析
配置层 （Configuration）
认知层 （Cognition）
网络层（Cyber）
信息挖掘 （Conversion）
智能感知层（Connection）
横向数据挖掘 内容化和智能化
智能设备
• 利用传感器和通信技术将分 布在世界各地的设备、设施、 集群、社区网络相连接。
• 利用嵌入式智能、软件技术、 控制技术等实现本地设备的 智能化功能。
智能分析
• 将机理模型与是能数据分析 工具相结合，建立虚拟与实 体相互映射的分析模型。
• 将专家知识、预测算法和自 动化技术相结合，实现代替 人脑的分析系统回路。
智能感知层（Connection）
主要功能1：
支持多平台的远程 可视化工具
主要功能2： 基于Twin Model的 多智能仿真与推理
主要功能3： 决策的协同化分析
配置层：系统的弹性和重构
配置层 （Configuration）
认知层 （Cognition）
网络层（Cyber）
信息挖掘 （Conversion）
面向工业应用和工业大数据分析与面向集群／ 社区网络的传统大数据分析相结合，实现从设 备、系统、集群到社区智能化的有效整合，为 用户提供全产业、全寿命周期的服务
3、以价值为导向的变革新思维
煎蛋模型
核心产品 （Core Product）
5+1 M
Material Machine Modeling Methods Measurement Maintenance
智能感知层（Connection）
管理和控制 人的职责和活动目标 数据横向处理 逻辑化 横向数据挖掘 内容化和智能化
自重构主要形式
根据状态偏 差的自我调
节
自重构主要形式
具备自我配 置能力的弹
性系统
自重构主要形式
对抗扰动的 动态优化配
置
第4章 价值创造的商业模 式设计
主控式创新模式寻找价值的“GAP”
实现面向用户服务链与价值链的一站式创新服 务
西门子、博世、SAP等专注工业自动化、制 GE、IBM、Cisco等专注供应集成设备服务和系
造设备研发、公司资产管理的工业公司
统性服务解决方案的工业公司或组织
纵向智能化与横向的服务相结合，通过全产 业链的信息融合实现价值链的协同优化，创 造一个高灵敏度、高透明度和高整合度的智 能生产系统
实现面向产品制造流程和供应链的一站式服 务
发挥其传统信息行业的国家优势，进一步提升 面向终端用户的体系性服务能力
注重智能服务
系统工程、工业互联网
涉及全产业链与生态链的技术、产品、服务成 体系应用能力提升，即智能化体系服务能力及 顾客价值创造
以CPS和物联网技术为核心，重点在以智能设 备、大数据分析和互联网为基础的智能化服务 等方面
6C
Connection Cloud Cyber Content Community Customization
以顾客价值为导
向的创新服务 （Value－Driven
Innovation） 利用大数据挖掘
新知识并创造竞 争力与社会价值
4、中国工业4.0转型机会空间
避免 解决
科学管理 合理化 IoT+优化 绿色制造
时间
第一阶段 1990-2000
第二阶段 2000-2010
第三阶段 2010～至今
核心技术
远程监控、数据采 大数据中心和数据 数据分析平台与高
集和管理
分析软件
级数据分析工具
问题对象／价值
以产品为核心的状 态监控，问题发生 后的及时处理，帮 助用户避免故障造 成的损失
以使用为核心的信 息服务，通过及时 维修和预测型维护 避免故障发生的风 险
较低
工业大数据
尽可能全面地使用样本
较高，需要对数据质量 进行预判和修复
强调特征之间地物理关 联
具有一定逻辑地流水线 式数据流分析手段。强 调跨学科技术的融合， 包括数学、物理、机器 学习、控制、人工智能 等
较高
3、挖掘工业大数据价值的核心技术——CPS
智能设备
材料
数据和知 识建模
设备维护 测量
工艺、效率 和产能
以用户为中心的平 台式服务，实现了 以社区为基础的用 户主导的服务生态 体系
商业模式
产品为主的附加服 产品租赁体系和长 按需的个性化自服
务
期服务合同
务模式，分享经济
代表性企业和技术 GM OnStarTM 产品
阿尔斯通 TrackTracerTM
GE Predix 平台
2、互联网大数据与工业大数据的对比分析
工业大数据
作者 李杰 译者 邱伯华等 读书报告人 刘夏青