소개 산업 빅데이터는 '빅데이터+산업인터넷'을 기반으로 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능 등 기술을 활용해 지능형 제조의 핵심이다. 산업생산방식의 변화를 주도하고 산업경제의 혁신적 발전에서 산업빅데이터의 특징은 무엇인지 알아보겠습니다.
1. 정확성:
주로 데이터의 신뢰성, 무결성 및 신뢰성을 말하며 데이터 품질과 처리 및 분석 기술 및 방법의 신뢰성에 더 많은 관심을 기울입니다. 데이터 분석의 신뢰도는 높습니다. 통계적 상관관계 분석만으로는 결함 진단, 예측, 조기 경고 등의 산업 응용을 지원하기에는 충분하지 않습니다. 인과 관계를 탐색하려면 물리적 모델과 데이터 모델을 결합해야 합니다.
2. 폐쇄 루프:
제품 수명 주기의 수평적 프로세스와 지능형 제조의 수직적 데이터 수집 및 처리 프로세스에서 데이터 체인의 폐쇄 및 상관 관계를 포함합니다. 상태 인식, 분석, 피드백 및 제어와 같은 폐쇄 루프 시나리오에서 동적 연속 조정 및 최적화를 지원합니다.
3. 다양성:
데이터 유형의 다양성과 광범위한 소스를 의미합니다. 산업 데이터는 기계 및 장비, 산업제품, 관리 시스템, 인터넷 등 다양한 측면에 널리 분산되어 있으며, 정형 및 반정형 센서 데이터와 비정형 데이터를 포함하는 복잡한 구조를 가지고 있습니다.
4. 대용량 데이터(볼륨):
데이터의 크기에 따라 고려되는 데이터의 가치와 잠재적인 정보가 결정됩니다. 산업 데이터의 양은 상대적으로 크고, 수많은 기계 및 장비의 고주파 데이터와 인터넷 데이터가 계속해서 쏟아져 나옵니다. 대규모 산업 기업의 데이터 세트는 PB 수준 또는 심지어 EB 수준에 도달합니다.
5. 속도:
데이터를 획득하고 처리하는 속도를 나타냅니다. 산업 데이터 처리 속도 요구 사항은 다양합니다. 생산 현장 수준에서는 밀리초의 분석 시간 제한이 필요합니다. 관리 및 의사 결정 애플리케이션은 대화형 또는 일괄 데이터 분석을 지원해야 합니다.
6. 강한 관련성:
제품 수명 주기의 동일한 단계에 있는 데이터는 제품 구성 요소 구성, 작업 조건, 장비 상태와 같이 강한 상관 관계를 갖습니다. , 유지 관리 상태, 부품 보충 조달 등은 R&D, 설계, 생산, 서비스 등 제품 수명 주기의 다양한 측면에서 수집된 데이터의 상호 연관이 필요합니다.
7. 낮은 가치 밀도(가치):
산업 빅 데이터는 다음을 포함하여 사용자 가치 중심과 데이터 자체의 가용성을 강조합니다. 개인화 촉진 맞춤화, 서비스 중심 전환 등 지능형 제조 분야의 새로운 모델 변화.
8. 순서:
산업 빅데이터는 주문, 장비 상태 데이터 등 강력한 순서를 가지고 있습니다.
산업 빅데이터의 특징에 대해서는 중국 사회의 발전과 함께 점차 대중화되고 있는 만큼 앞으로의 전망이 무궁무진하기를 바라겠습니다. 이 산업에 참여하고 싶은 사람들이 합리적인 선택을 할 수 있다는 것입니다.