工业大数据大有可为,浅谈制造业7大应用场景

1、工业物联网生产线的大数据应用 现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反生产规定、零部件故障）等。

2、大数据和物联网时代大有可为 CPU+FPGA 在大数据和云计算领域更具号召力。 Intel 预计2020年将有1/3 的云数据中心节点采用FPGA 技术，CPU+FPGA 拥有更高的单位功耗性能、更低时延和更快加速性能，在大数据和云计算领域将替代CPU+GPU，而Intel 的至强处理器（Xeon）+FPGA也将在17 年量产。

3、在2015年3月5日举行的两会中，李总理在政府工作报告中提到，制定“互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展国际市场。当前，《国家大数据战略及行动纲要（2015-2025）》征求意见稿完成。

制造系统的海量数据为数据驱动的什么技术奠定了基础口

1、制造系统的海量数据为数据驱动的物联网、大数据分析、人工智能和机器学习等技术奠定了基础口。物联网。物联网技术在制造系统中起到了连接和收集数据的关键作用。通过将传感器、设备和机器与网络连接起来，可以实现对制造过程中各个环节的实时监控和数据采集。

2、人工智能技术的基础。有效的整合和利用，就能够帮助企业发现生产过程中的瓶颈、优化资源配置、提高产品质量，从而提升企业的竞争力。

3、制造系统生成的海量数据为物联网、大数据分析、人工智能和机器学习等技术的发展提供了坚实基础。以下是这些技术的具体应用和特点：物联网（IoT）：在制造系统中，物联网技术扮演着连接和数据收集的核心角色。通过将传感器、设备和机器与网络相连，实现对生产流程各环节的实时监控和数据采集。

4、制造系统生成的海量数据为物联网、大数据分析、人工智能和机器学习等技术的应用提供了坚实基础。以下是这些技术的具体应用和特点：物联网（IoT）：在制造系统中，物联网技术扮演着至关重要的角色，它通过连接传感器、设备和机器，实现了对生产过程中各个环节的实时监控和数据采集。

5、智能制造：工业互联网可以通过云计算、大数据、人工智能等技术，实现制造业的智能化升级，包括智能化设计、智能化生产、智能化管理等方面。工业互联网平台：工业互联网平台是工业互联网的核心，可以实现工业设备、工业软件、工业服务的互联互通和集成应用，从而降低生产成本、提高生产效率和质量。

6、加拿大制定的1994—1998年发展战略计划，认为未来知识密集型产业是驱动全球经济和加拿大经济发展的基础，认为发展和应用智能系统至关重要，并将具体研究项目选择为智能计算机、人机界面、机械传感器、机器人控制、新装置、动态环境下系统集成。

如何对物联网数据进行大数据分析?

另一类大数据分析方法是地理空间，其中IoT传感器数据和传感器的物理位置的组合可以为预测分析提供整体视角。物联网世界中的对象数量众多，其通过无线网络发送数据的能力有助于获得详细的数据转储，这些数据转储可用于促进洞察。挑战 对于目前所处的阶段，获取、分析和报告物联网数据是大多数企业的必修课。

物联网业务的一个典型例子是机器监控，使用安装在不同机器部件上的多个传感器。这些传感器将有关温度、振动、压力、润滑等读数发送给分析系统，分析系统对其进行处理并识别一些隐藏的模式和相关性。如果系统识别出读数与某种故障模式相匹配，则会向维护团队发送即时警报。

由于缺乏相关技能以及持续增长的数据对基础设施采购的需求，企业将逐步放弃DIY模式，转而使用PaaS和托管的解决方案，借助于数据库即服务（例如Amazon的Redshift、Hortonworks和Cloudera的企业级Hadoop）、托管的大数据服务（例如Treasure Data）以及矩阵式的数据中心服务（例如GoGrid）实现自己的物联网数据分析方案。

从物联网数据流中吸取有用的见解需要高超的技能，不仅要管理数据本身，还要确定最有效的焦点区域。大数据框架（如hadoop和Spark）以及R数据编程语言的专长正在迅速成为管理物联网生成数据的关键，业务分析越来越依赖于复杂的技能集，其中包括机器学习，复杂算法，深度学习，复杂事件处理等。