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工业大数据特征解读-光宇拉线编码器
更新时间:2018-09-25

工业大数据特征解读-光宇拉线编码器

定义:工业大数据即工业数据的总和,分成三类,即企业信息化数据、工业物联网数据,以及外部跨界数据。

空间分布:不仅存在于企业内部,还存在于产业链和跨产业链的经营主体中,如SCMCRM

产生主体:人和机器。人产生的数据如:设计数据、业务数据、产品数据。机器数据有生产设备(生产调度、质量控制与绩效数据)和工业产品(智能服务)

从数据流动的视角来看,数字化解决了有数据的问题,网络化解决了能流动的问题,智能化要解决数据自动流动的问题,即能够把正确的数据在正确的时间以正确的方式传递给正确的人和机器,能够把海量的工业数据转化为信息,信息转化为知识,知识转化为科学决策,以应对和解决制造过程的复杂性和不确定性等问题。1、本质特征:具有复杂动态系统特性。确定性是工业系统本身有效运行的基础。应对不确定性的前提是感知信息、消除不确定性。24V特征:大规模(Volumn)、速度快(Velocity)、类型杂(Variety)、低质量(Veracity)3、工业大数据新特征归纳为多模态、强关联、高通量等。4、应用特征归纳为跨尺度、协同性、多因素、因果性、强机理等几个方面。(“跨尺度协同性主要体现在大数据支撑工业企业的在线业务活动、推进业务智能化的过程中)

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