『壹』 工业大数据对中国有什么意义

现阶段物联网大肆其道，工业设备也纷纷利用物联网技术实现设备间的联内网；
通过收集到的数据（例如容生产进度、物料消耗、工序过程等等）处理再呈现在管理者的手机端；
但工业物联网涉及到的智能设备非常多，每个设备、传感器产生庞大的数据流，普通的人工根本运算不过来，云端服务器技术、大数据运算技术就有了实际意义。
简单来说，大数据技术可以帮助中国制造业由自动化→数字化工厂转化，为智能制造打下基础。

『贰』 工业大数据对行业有什么意义

工业大数据可以推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，分析感知用户需求，提升产品附加价值，打造智能工厂，推动制造模式变革和工业转型升级。
国家下一步将利用大数据推动信息化和工业化深度融合，研究推动大数据在研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产业链各环节的应用，研发面向不同行业、不同环节的大数据分析应用平台，选择典型企业、重点行业、重点地区开展工业企业大数据应用项目试点，积极推动制造业网络化和智能化。在应用项目试点过程中，需要开展应用示范安全可靠性方面的测评，利用大数据测试技术、工业电子系统测试技术和工业云测试技术，保障工业企业大数据应用项目试点的稳步推进，中国软件评测中心在相关方面有较深厚的技术积累和案例积累，可以为我国工业大数据发展保驾护航。

『叁』 大数据平台，工业互联平台，树根云平台有哪些优势谢谢了。

首先，国内很多大型工业平台都有跟树根云合作，具体就不举例了，可以去参版考，其次，国内权是国家认可的双跨工业互联网平台之一；在国外，进入 Gartner 魔力象限，具备国际影响力，可以说是行业领头羊了。

『肆』 工业大数据市场现状及前景调研

我国工业大数据处于起步阶段

工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据，是工业互联网的核心，是工业智能化发展的关键。工业大数据是基于网络互联和大数据技术，贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。

工业大数据从类型上主要分为现场设备数据、生产管理数据和外部数据。



更多数据来来源及分析请参考于前瞻产业研究院《中国工业大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

『伍』 工业大数据对中国有什么意义

工业大数据可以推来动大数源据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，分析感知用户需求，提升产品附加价值，打造智能工厂，推动制造模式变革和工业转型升级。
国家下一步将利用大数据推动信息化和工业化深度融合，研究推动大数据在研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产业链各环节的应用，研发面向不同行业、不同环节的大数据分析应用平台，选择典型企业、重点行业、重点地区开展工业企业大数据应用项目试点，积极推动制造业网络化和智能化。在应用项目试点过程中，需要开展应用示范安全可靠性方面的测评，利用大数据测试技术、工业电子系统测试技术和工业云测试技术，保障工业企业大数据应用项目试点的稳步推进，中国软件评测中心在相关方面有较深厚的技术积累和案例积累，可以为我国工业大数据发展保驾护航。

『陆』 工业大数据有哪些特征

数据容量大(volume)：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。工业数据体量比较大，大量机器设备的高频数据和互联网数据持续涌入，大型工业企业的数据集将达到PB级甚至EB级别。

多样(variety)：指数据类型的多样性和来源广泛。工业数据分布广泛，分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等各个环节，并且结构复杂，既有结构化和半结构化的传感数据，也有非结构化数据。

快速(velocity)：指获得和处理数据的速度。工业数据处理速度需求多样，生产现场级要求分析时限达到毫秒级，管理与决策应用需要支持交互式或批量数据分析。

价值密度低(value)：工业大数据更强调用户价值驱动和数据本身的可用性，包括：提升创新能力和生产经营效率及促进个性化定制、服务化转型等智能制造新模式变革。

时序性(sequence)：工业大数据具有较强的时序性，如订单、设备状态数据等。

强关联性(strong-relevance)：一方面，产品生命周期同一阶段的数据具有强关联性，如产品零部件组成、工况、设备状态、维修情况、零部件补充采购等;另一方面，产品生命周期的研发设计、生产、服务等不同环节的数据之间需要进行关联。

准确性(accuracy)：主要指数据的真实性、完整性和可靠性，更加关注数据质量以及处理、分析技术和方法的可靠性。对数据分析的置信度要求较高，仅依靠统计相关性分析不足以支撑故障诊断、预测预警等工业应用，需要将物理模型与数据模型结合，挖掘因果关系。

闭环性(closed-loop)：包括产品全生命周期横向过程中数据链条的封闭和关联以及智能制造纵向数据采集和处理过程中，需要支撑状态感知、分析、反馈、控制等闭环场景下的动态持续调整和优化。

关于工业大数据有哪些特征，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

『柒』 工业4.0跟大数据是一个概念吗

大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

『捌』 工业大数据落地有多难

工业大数据技术不仅涉及IT还涉及工业技术。在工业领域应用大数据技术对于人才的复合型要求更为突出。例如，做汽车行业的数据分析，不仅需要计算机、统计学、数学等知识，还要拥有丰富的汽车行业知识和经验，通过这些知识经验进行建模，才能开发出合适的分析方法，从而找到数据的价值。
“高度多学科综合性是大数据研究的特点。”中国科学院院士徐宗本表示，“数据获取与管理涉及管理、物理、电子与信息等学科;数据存储与处理涉及计算机科学;数据分析涉及数据数学与统计学;大数据应用则与各行各业相关学科关联。要有技术储备，还要解决好人才培养问题。”
阿里携手哐哐打造工业云平台，为大数据运算提供平台支持！

『玖』 工业4.0和互联网，大数据，云计算，物联网的区别

按我的理解，工业4.0实现工业智能，自动，大数据应用有windows10的那个机器人后台有数据，可以选出你需要的，云计算其实包含云共享，共享计算机硬件，物联网是物与网的连接，有智能家居，互联网+等等（互联网是老概念，就是Internet，不会解释）