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工业数据技术应用白皮书》发布

近日,在由工业和信息化部指导、中国信息通信研究院主办的首届工业数据创新竞赛的正式启动会上,工业互联网产业联盟工业数据特设组组长、清华大学教授王建民代表编写组介绍了《工业数据技术应用白皮书》(以下简称 本书以“做有用的白皮书”为根本出发点,努力回答,工业数据是什么?从哪里来?到哪里去?如何管理?如何分析?如何应用?等基本问题。 本书共分8章:第1章重点阐述工业数据的概念、价值和历史由来;第2章重点介绍工业数据的典型应用场景;第3、4章分别从业务和技术两个角度探讨了工业数据的实施路径和系统架构;第5、6章介绍了工业数据管理分析的关键技术 ;第7章介绍了我国工业数据8个典型应用案例;第8章展望了我国工业数据的未来愿景。 工业互联网产业联盟工业数据特设组组长王建民在启动会上发布《工业数据技术应用白皮书》时分享的PPT内容如下: ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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数据技术工业界的应用

关于大数据,有许多大家耳熟能详的经典案例,比如沃尔玛的“啤酒和尿布”案例;Target商场预测17岁女孩怀孕的等。 通过这些例子,我们可以了解到大数据具有非常的潜力和应用价值。 在工 业界应用数据的难点 不得不说,大数据技术工业界的应用相较于新兴的互联网行业,遇到了更多的障碍: 观念的问题 首先,最核心的还是人的问题。 提高产品的良品率也是大数据工业应用的一场景。 在生产过程中,工作人员往往无法实时对参数进行优化,只能在生产结束后对产品进行检测,并且回溯到生产时的设备参数,再进行研究。 工业数据应用的前景 道路曲折,前途光明 传统工业企业从自身的储备而言,一般不具备大数据分析的能力,需要引入互联网大数据技术和人才。 但因为传统行业偏保守,想要进入其中非常困难。 另外,很多情况下工业数据量很小,通过简单的统计分析就可以得出结论,而不必采用什么炫酷的大数据技术。 在用户沟通的时候,我们既要强调大数据的实用性,又不能盲目地说大数据能解决所有问题。

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    增强现实AR技术工业制造五应用模式

    在中国国家制造强国建设战略咨询委员会发布的《中国制造2025》重点领域技术路线图就将增强现实AR技术列为智能制造核心信息设备领域的关键技术之一,其核心内容主要研究三维空间RFID注册定位技术工业物联网信息三维空间 、搜索、显示交互技术。 以富士通公司为例,为了改善工厂设备维修维护工作人员的现场作业环境,该公司已经将增强现实技术应用于自身的设备点检24×7的服务运营中。 随着AR技术在产品设计研发的全生命周期中被应用,将在产品设计、产品监控以及指导运营商技术人员如何正确使用并维护产品方面,打造全新的工作方式。 2016技术成熟度曲线 ? 后记   当然对制造业企业而言,增强现实技术肯定不会仅限于文中所列的这五应用模式,相信随着AR技术的进步和企业业务需求的不断扩展,未来必将会有越来越多的应用途径和展示方式,这是毋容置疑的。

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    数据技术应用的定义 大数据技术应用的作用

    其中,比较热门的一个专业是大数据技术应用。 image.png 一、大数据技术应用的定义 大数据是it行业的专业术语,是指在有一段时间里无法正常使用日常的方法和软件进行捕捉、处理数据的集合,需要使用新的模式才可以解决的新的数据集合。 二、大数据技术应用的作用 从“数据”、“技术”这类词就可以简单地理解到,这是一个关于科技技术的行业,属于计算机类。 大数据正在成为新时代信息技术融合并可以应用的重点研究方向,大数据时代是现今的信息技术应用的现状。大数据也是相关产业可以一直快速增长的引擎,还是各行各业能提高核心竞争力的关键原因。 上文关于大数据技术应用进行了简单的介绍,更多的相关信息可以上网搜索。

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    深度学习前沿技术工业应用公开课

    深度学习前沿技术工业应用公开课课件 ? ? ? ?

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    物联网时代八工业数据应用场景

    随着信息化工业化的深度融合,信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节,条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术工业企业中得到广泛应用 ,尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术工业领域的应用工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段,工业企业所拥有的数据也日益丰富。 因此,工业数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少,某些情况下甚至更为复杂。   工业数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。 这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。 无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实,大数据应用、建模仿真技术则使得预测动态性成为可能。

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    工业数据采集上传云端工业网关应用

    工业网关+云平台,实现工业数据采集上云。 图片1.png 工业数据采集上传云端工业物联网网关http://www.top-iot.com/list-55-1.html 1、通过直接连接设备或部署传感器,实现工业制造业检测环节的环境信息、设备信息的检测 2、通过RS485或RJ45接口PLC相连,通过2G/3G/4G云服务器通信,在工业制造业的控制环节中实现各种设备的操控。 3、通过连接RFID或其他硬件,实现工业制造业中各种产品、步骤的辨识。 外壳和系统安全隔离,特别适合工控现场应用。 11、同时支持WIFI,5G/4G,网口等方式接入互联网,可多网同时在线。 图片3.png 工业数据采集上传云端优势 1、降低存储成本:从设备传感器上采集的数据点往往是时序连续的过程量,随着采集频率的提高和周期延长,数据量是非常的,如果考虑对海量的数据的存储、备份和还原全生命周期的管理

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    数据工业数据应用

    小编邀请您, 先思考: 1 如何用数据工业数据的九个方面的应用。 第一是加速产品创新设计,传统的产品设计模式是基于设计师的灵感和经验,揣摩消费者的需求喜好,设计产品,针对性不强,不精确。 二是产品故障诊断预测。案例一是波音公司,案例二也不展开了,案例三是宝钢大数据应用。 三是供应链的分析和优化,产品电子标识、物联网、移动互联网等技术能帮助工业类企业获得完善的产品供应链的大数据。 大数据将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降,实现供应链的优化。这是宝钢大数据应用的一个例子。 四是产品销售预测数据营销。 六是产品质量管理分析。在工业类企业对产品进行管理分析时会产生大量的数据,利用传统的分析方法难以发现数据之间复杂的隐性关联关系。 九是基于通信大数据的金融征信判别。通信行业的大数据应用于金融行业目前是征信领域。目前,国内互联网金融发展的一壁垒是信用体系的缺失,而运营商拥有的宝贵大数据将是较好的解决渠道之一。

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    干货 | 工业数据发展态势典型应用

    并按照研发设计、供应链、生产制造、营销服务等场景,对工业数据应用进行了分析归纳。 ? 其中可视化、信息化 和数字化的制造技术领域主要研究工业数据。德国《工业4.0研发白皮书》提出工业数据分析是工业4.0五交叉技术之一。 《新工业法国》指出,2015年,法国推出“新工业法国战略”,总体布局为“一个核心,九支点”。大数据经济是九核心支点之一。    2 工业数据概念特征    工业数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据互联网大数据相比,工业数据具有自身特点:一是多源性获取,数据分散,非结构化数据比例;二是数据蕴含信息复杂,关联性强;三是持续采集,具有鲜明的动态时空特性;四是采集、存贮、处理实时性要求高;五是具体工业领域密切相关

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    工业数据应用的三挑战和五商业趋势

    导读:随着信息化工业化的深度融合,信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节,工业物联网等技术工业企业中得到广泛应用,本文将分析工业数据发展中的三挑战和今后的五商业趋势。    通过信息技术、物联网技术的发展,通过传感器技术,实时感知数据,知道产品出了什么故障,哪里需要配件,使得生产过程中的这些因素能够被精确控制,从而真正实现生产的智能化。 三挑战   工业企业中生产线处于高速运转,由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据,从数据类型看也多是非结构化数据,生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高,工业数据有三挑战 3.全面认识“工业数据”概念   工业数据这个概念目前很受关注,特别是对于资本市场来讲,其想象空间比较大,但由于相关技术范式还不明确,因此大部分看法都是基于一些不完全的技术理解所做出的判断。    从字面上理解,工业数据很容易被认为是大数据工业领域的应用,也容易把工业领域的一些信息系统使用的传统数据库上升到工业数据数据不够大的场景,当然,还有一些商业企业更会把收集的一些毫无价值的实时数据存储起来称为工业数据

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    活动预约|Techo Hub技术沙龙来袭,了解工业领域海量数据计算智能技术的新应用

    Techo Hub腾讯开发者技术沙龙-福州站来啦!快来了解数据库、AI、物联网在工业领域中的技术应用实践吧! 五位重磅嘉宾、满满技术干货精美小礼品等你一起分享,能来线下的小伙伴欢迎来到线下一起交流哇,来不了线下的小伙伴可以线上观看~ 扫描下方海报中二维码报名啦 温馨提示:因公众号平台更改了推送规则,公众号推送的文章文末需要点一下

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    盘点工业物联网 3 技术趋势

    时间敏感网络既支持高速率带宽数据传输,又兼顾实时控制信息传输,向下兼容标准以太网,从概念和设计理念上来说,它比以往的工业以太网更先进,因此成为业界研究热点。 工业物联网应用场景的差异化,对传感器体积、功耗提出了新的要求,小型化低功耗并且芯片高度集成的传感器在一些工业场景得到广泛的应用,使得传感器具备数据处理、自校准、自补偿和自诊断功能,物联网终端更加的小型化 02 工业数据 不可否认,大数据和云计算的普及,加快了人们追逐数据驱动、数据应用的步伐。数据存储能力和算力的大幅提升,使得很多限制都已经消除了。 除此之外,AI在一些传统领域也在尝试渐进式的改进和优化,例如视觉质检、图像识别、预测分析诊断、巡检、公共安全等领域逐步应用AI。 2016年受邀撰写专著《TestStand工业自动化测试管理》,广受业界好评,多次重印。 本文摘编自《工业物联网:平台架构、关键技术应用实践》,经出版方授权发布。

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    咖说】工业数据工业4.0时代的价值创造

    李杰: 美国德国在CPS的技术发展上面最大的区别是应用对象和目标的不同,德国更倾向于将CPS应用在制造系统中,所提出的智能设备主要是制造设备,仍然是以设备为主软件为辅,因此德国的CPS更合理的名称应该是 相比之下,美国的CPS的定义和应用更加广泛,主要侧重于智能产品智能服务。是以智能硬件搭配Smart ICT为主的,这与美国领先的芯片及软件技术密不可分。 有别于互联网大数据工业数据的分析技术核心要解决“3B”问题: 1)Below Surface —— 隐匿性,即需要洞悉背后的意义 工业环境中的大数据互联网大数据相比,最重要的不同在于对数据特征的提取上面 李杰:工业数据互联网大数据最大的区别在于具有很强的目的性,因此其分析的逻辑也要服务这个分析目的。IMS 很早就提出了工业数据分析的5S方法论: 1. 但是工业4.0对生产系统升级目标是更加柔性、协同、和智能,传统的控制信息技术在设计之初并没有考虑到这些。因此我们才要花大力气研发智能设备和更加智能的数据分析工具。

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    【推荐阅读】工业数据发展态势典型应用

    并按照研发设计、供应链、生产制造、营销服务等场景,对工业数据应用进行了分析归纳。 ? 其中可视化、信息化 和数字化的制造技术领域主要研究工业数据。德国《工业4.0研发白皮书》提出工业数据分析是工业4.0五交叉技术之一。 《新工业法国》指出,2015年,法国推出“新工业法国战略”,总体布局为“一个核心,九支点”。大数据经济是九核心支点之一。    2 工业数据概念特征    工业数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据互联网大数据相比,工业数据具有自身特点:一是多源性获取,数据分散,非结构化数据比例;二是数据蕴含信息复杂,关联性强;三是持续采集,具有鲜明的动态时空特性;四是采集、存贮、处理实时性要求高;五是具体工业领域密切相关

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    工业互联网应用的几个技术

    工业是国之大业,互联网信息化的发展也给工业制造带来了便利,各种智能化技术也造就了一个个智能化产品,下面介绍最常见的几个技术! 1、数字孪生体 image.png 数字孪生技术是将带有三维数字模型的信息拓展到整个生命周期中的影像技术,最终实现虚拟与物理数据同步和一致,它不是让虚拟世界做现在我们已经做到的事情,而是发现潜在问题、激发创新思维 3、视觉检测 image.png 视觉检测又叫光学检测,原理是通过相机、光源的配合采集图像,通过算法分析对比、区分良品不良品。 视觉检测的视觉检测的优势有很多, (1) 非接触测量,对于观测者被观测者都不会产生任何损伤,从而提高系统的可靠性。 能让云计算有效,快速,合理进行,那就需要储存大量数据信息,就类似人的大脑,需要经验积累,才会融会贯通,这就是大数据,有了大数据,云计算才是有效的。

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    数据分析】工业数据开启新时代 七应用分析

    工业数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。 ?    随着信息化工业化的深度融合,信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节,条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术工业企业中得到广泛应用 ,尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术工业领域的应用工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段,工业企业所拥有的数据也日益丰富。 因此,工业数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少,某些情况下甚至更为复杂。   工业数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。 无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实,大数据应用、建模仿真技术则使得预测动态性成为可能。

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    工业机器人常见五应用领域及关键技术

    前瞻产业研究院《2016-2021年中国工业机器人行业产销需求预测转型升级分析报告》数据显示:2015年我国工业机器人产量为 32996台,同比增长21.7%。 工业机器人在机械结构上有类似人的行走、腰转、臂、小臂、手腕、手爪等部分,在控制上有电脑。 三、工业机器人常见的五应用领域1.机械加工应用(2%)机械加工行业机器人应用量并不高,只占了2%,原因大概也是因为市面上有许多自动化设备可以胜任机械加工的任务。 5.机器人搬运应用(38%)目前搬运仍然是机器人的第一应用领域,约占机器人应用整体的4成左右。许多自动化生产线需要使用机器人进行上下料、搬运以及码垛等操作。 公司以工业机器人技术为核心,形成了大型自动化成套装备多种产品类别,广泛应用于汽车整车及汽车零部件、工程机械、轨道交通、低压电器等行业。

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    2016年数据工业物联网技术趋势展望

    运动控制和电机协会概括了包括工业物联网(IIoT)、大数据和预见性维护在内的几个技术在2016年的发展趋势。   现在的技术趋势都与连通性以及连接日益紧密的世界中信息的获取有关。 提前了解技术的趋势再重要不过。2016年制造商应密切关注的技术包括大数据、预见性维护、工业物联网及透明工厂运作的智能能量监测。 ? ? 企业采集的综合性传感器数据有助于系统监测设备何时开始磨损或者损坏。提取和发送数据用于维护分析的界面设备连接使用,传感器可大大地节约成本。 ? ? 大数据及其在工厂的角色 大数据技术有助于企业对数据流进行筛选,找出有用的信息并帮助企业得出有益的结果。那些制定计划、明确想要解决的问题、确定所需数据和有效利用信息的公司将会获得竞争优势。 大数据还要求严格的计算资源还有了解最新发展和趋势的信息技术人员。 ? 工业物联网 所有的讨论将我们引到了工业物联网和价值据说有2800亿的连接器件市场。

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    ​【推荐阅读】工业数据应用的三挑战和五商业趋势

    导读:随着信息化工业化的深度融合,信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节,工业物联网等技术工业企业中得到广泛应用,本文将分析工业数据发展中的三挑战和今后的五商业趋势。    通过信息技术、物联网技术的发展,通过传感器技术,实时感知数据,知道产品出了什么故障,哪里需要配件,使得生产过程中的这些因素能够被精确控制,从而真正实现生产的智能化。 三挑战   工业企业中生产线处于高速运转,由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据,从数据类型看也多是非结构化数据,生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高,工业数据有三挑战 3.全面认识“工业数据”概念   工业数据这个概念目前很受关注,特别是对于资本市场来讲,其想象空间比较大,但由于相关技术范式还不明确,因此大部分看法都是基于一些不完全的技术理解所做出的判断。    从字面上理解,工业数据很容易被认为是大数据工业领域的应用,也容易把工业领域的一些信息系统使用的传统数据库上升到工业数据数据不够大的场景,当然,还有一些商业企业更会把收集的一些毫无价值的实时数据存储起来称为工业数据

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    【深度好文】2016数据白皮书—工业数据应用现状分析

    随着信息化工业化的深度融合,信息技术渗透到了工业企业产业链 的各个环节,条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、 CAD/CAM/CAE/CAI 等技术工业企业中得到广泛应用 工业数据未来应用推进方向 (1)加强政策引导,提高工业数据应用技术水平 一是加强工业数据顶层设计,尽快组织出台《关于促进工业数据应用的指导意见》, 壮大大数据产业发展规模,明确大数据应用需求迫切的技术 (4)工业供应链的分析和优化 生产、需求、服务的三方面来实现。首先从市场需要着手,通过工业数据,分阶段实现 需求预测,做好需求库存对接的优化工作,实现分配最优。 工业数据市场应用规模 对于工业产业而言,产能过剩已成常态。发展工业数据,可助力工业供需侧改革、产 业结构调整,为工业走出困局提供新的思路技术。 大数据可以被用于产品售后服务产品改进,无所不在的传感器、互联网技术的引入使 得产品故障实时诊断变为现实,大数据应用、建模仿真技术则使得预测动态性成为可能。

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