
工业大数据对智能制造发展的推动
现今5G、物联网、VR等技术产品大热的同时,还有一个领域正在悄然升温,那就是智能制造。工业大数据已经成为智能制造发展的重要核心之一,而新型工业数据平台将会成为构建智能应用生态的关键,数网星作为基于云平台的的工业物联解决方案,帮助企业根据现有数据预测未来和发展趋势,帮助企业更好把握现在,预知未来。
智能制造其实是一系列热点技术的总称,它是基于物联网、大数据、云计算等新一代信息技术,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。智能制造具有以智能工厂为载体、以关键制造环节智能化为核心、以端到端数据流为基础、以全面深度互联为支撑四大特征,其目标是缩短研发周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能耗。
中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所工程师介绍说,我国制造业规模全球领先,有着世界最为门类齐全、独立完整的制造业体系,在多个工业领域具有产量优势。制造业增加值达22万亿美元,制造业产出占世界比重高达21%。按照国际标准工业分类,在22个大类中,我国在7个大类中名列第一;在世界500种主要工业品中,钢铁、水泥、汽车等220多种工业品产量居世界第一位;高铁、核电、航天等高端制造领域具有国际领先水平。同时,我国信息产业发展水平全球领先,中国信息产业用户数量世界第一,业务应用快速发展,技术研发和设备制造能力不断提升,部分骨干企业已初具国际影响力,形成了涵盖软硬件研发制造、网络设施建设运营、信息服务等主要领域的产业体系,已成为举世瞩目的互联网大国。
尽管我国已经初步构建了完整的智能制造支撑产业,智能制造装备所需的关键零部件产业已成雏形,但市场份额依然有限。主要原因是我国智能制造在核心关键技术依然受制于人;我国智能制造系统集成企业实力与规模与国外龙头企业如西门子、GE等存在一定差距。
参展多家企业在工业网络化和工业大数据方面已经有了一定探索。网络化方面,国内企业面向工业互联网的装备网络化改造已经展开。传统生产装备的网络化改造大体有两类路径,一是基于新增传感与网络接口的叠加方案,二是基于对传统工控协议进行增强改造的优化方案。叠加方案适用于在不对已有机器设备进行大规模更新换代的基础上增加数据采集能力的场景,如天拓四方旗下自主品牌数网星大数据采集及应用平台,实现了数百台机床设备的联网改造。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29