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工业大数据分析方法有哪些

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1、什么是 工业4.0?需要用到哪些核心技术 工业4.0是基于工业发展的不同阶段 。按照目前的共识，工业1.0是蒸汽机时代，工业2.0是电气化时代，工业3.0是信息时代，工业4.0是利用信息技术推动产业变革的时代，即智能时代 。需要的核心技术:1 。信息物理系统(CPS)CPS网络可以应对不断变化的环境，甚至可以通过(无线)感知和驱动来预测物理系统过程的变化 。
3.Big 数据分析:大数据是指那些典型的数据库软件工具无法收集、存储、管理和分析的太大的数据集 。数据分析方法使工业变得智能，比如机器学习 。4.(IT)系统安全:数据、数据传播和所有其他工业系统、机器设备和原件需要得到充分保护，免受网络攻击 。5.增材制造/3D打印:增材制造(AM)技术是一种通过逐渐积累材料来制造实体零件的技术 ， 与传统的材料去除-切削加工技术相比 ， 是一种“自下而上”的制造方法 。
2、什么是大 数据分析主要应用于哪些行业?以制造业为例大数据是IT行业最热门的词 。围绕大数据的商业价值，数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘逐渐成为业界追逐的盈利重点 。随着大数据时代的到来，big 数据分析也应运而生 。1.Da 数据分析主要用于哪些行业？制造业:利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、工艺流程分析、生产流程改进、生产过程能耗优化、工业供应链分析与优化、生产计划与调度 。
汽车行业:利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车将在不久的将来走进我们的日常生活 。互联网行业:借助大数据技术分析用户行为，进行产品推荐，定向广告投放 。餐饮行业:利用大数据实现餐饮线上到线下，彻底改变传统餐饮运营模式 。2.Da 数据分析师就业前景如何？从90年代开始，欧美国家开始大量培养数据分析老师 。截至目前，对数据分析老师的需求仍在持续 ， 并有扩大的趋势 。
3、 工业大数据有什么特点?【工业大数据分析方法有哪些】一、多源采集 ， 数据分散，非结构化数据比例大工业大数据来源广泛，来源分散，包括来自产品制造现场工控网络的监控数据、来自互联网的客户和供应商数据、来自企业内网的管理数据 。海量异构多源多类数据难以有效集成和语义描述，无法实现面向系统生命周期管理的数据协同管理；二、数据高度相关，必有因果工业大数据的产生和应用都是围绕着整个产品生命周期和企业的主要价值链，数据高度相关，要求分析精度高 。

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