工业大数据分析

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【智能制造】张礼立：工业制造中的大数据分析

数据观 • 7年前

如何实现智能制造是大家都关心的问题。从哈佛商学院的迈克尔·波特到宾夕法尼亚大学沃顿商学院，有一个普遍的共识，即数字化转型是智能制造实现的途径。重要的是，这个共识也来自与众多的世界级制造业企业与企业家们。这一共识是基于无数技术趋势的融合，例如，物联网，赛博系统(CPS)，工业物联网，移动技术，人工智能，云计算，虚拟/虚拟

工业大数据分析与应用实验室在贵州大学成立

数据观 • 7年前

3月23日，贵州大学—成都四方伟业软件公司工业大数据分析与应用联合实验室在贵州大学揭牌成立。该联合实验室将开展工业大数据的汇聚和智能分析应用研究工作，面向全球开放运行，为我国及贵州省工业企业创新发展提供服务与支撑。签约仪式上，四方伟业技术专家作了工业大数据融合与分析的专题学术报告，介绍了联合实验室建设方案。随后，双方共

张礼立：工业制造中的大数据分析

数据观 • 7年前

大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一，是人们设法收集并弄清楚不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据，再大的数据量都不能称之为大数据。如何实现智能制造是大家都关心的问题。从哈佛商学院的迈克尔·波特到宾夕法尼亚大学沃顿商学院，有一个普遍的共识，即数字化转型是智能制造实现的途径。重要的是，这个

大数据分析本身的工业化

数据观 • 8年前

顾名思义，工业化意味着自动化，能够实现事半功倍的效果。以前，农民用牛犁一块地需要花费几天时间，但现在用拖拉机只需要几个小时。同样，现在企业可以也用先进的算法“耕耘”大片的“数据田地”。把见解作为可交付产品的工厂也许是对此更恰当的比喻。例如，设想有一条流水线，使你可以进行数据的收集、整理、分类，准备好供建模、分析和产生见

大数据分析本身的工业化

36大数据 • 8年前

如何实现数据分析的工业化？为了更好地利用大数据的体量、速度和多样性，让大数据为自己服务，企业需要流程、结构和透明度，而工业化提供了这三样东西。如果你真的想从数据中提取价值，并使你的公司像一台润滑效果良好的机器那样顺畅运转，你必须具备规模化的能力，但规模化的能力是大数据最大的难题之一。只要那些流程的设计和实施做到了着眼全

工业大数据分析的误区与建议（上）：工业大数据“大,不一样”

数据观 • 8年前

作为数据价值变现的核心技术手段之一，大数据分析的作用被广泛宣传甚至神化。对于工业大数据分析，产业界存在有不少困惑。是不是把商业大数据分析照搬过来就是就足够了？只要有了海量数据，大数据分析是不是不需要任何假设前提了？是不是机理模型或领域经验就不重要了？工业大数据分析有没有典型的范式来

工业大数据分析的误区与建议（上下篇）

数据观 • 8年前

田春华博士：昆仑智汇数据科技（北京）有限公司首席数据科学家，2004年1月清华大学自动化系博士毕业。2004年-2015年在IBM中国研究院工作，负责数据挖掘算法研究和产品工作，分析应用成果在美国西南航空、香港水务署、韩国能源、和记黄埔等国际领先企业实施应用，发表学术论文（长文）82篇（其中第一作者42篇），拥有36项