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我們是否真的懂工業資料應用了

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我們是否真的懂工業資料應用了

釋出日期·•│▩:2018-03-10 作者·•│▩:江蘇晶鑫起重裝置有限公司 點選·•│▩:

我們是否真的懂工業資料應用了•☁?

時間·•│▩:2018-03-10 08:01:04 來源·•│▩:http://www.vwrx.net/ 性質·•│▩:轉載 作者·•│▩:http://www.vwrx.net/推薦給朋友

  商業資料分析相對來說是輕應用•₪✘·,工業資料分析是重應用◕╃◕。切忌不要簡單地把商業資料分析簡單和粗暴地複製和套用在工業資料分析上◕╃◕。

  為了保證工業資料的質量•₪✘·,實現物聯網技術在工業資料採集環節的應用是較好的選擇和基礎◕╃◕。然而物聯網在工廠的應用並非一帆風順◕╃◕。在實踐中•₪✘·,很多公司提出這樣的困惑·•│▩:我已經投入了大量的人力··✘↟₪、財力和物力•₪✘·,物聯網已經建成•₪✘·,也產生了海量的資料•₪✘·,但就是實現不了我想要的功能呢•☁?知道如何分析資料··✘↟₪、如何應用資料才是工業資料價值的核心◕╃◕。

  特別典型的一個案例是•₪✘·,國內某家大型重工裝置企業•₪✘·,早在十年前就開始推動物聯網建設•₪✘·,在試點的600餘臺裝置上安裝了感測器•₪✘·,所有感測器採集的資訊透過網路遠端傳回總部資料中心◕╃◕。但這些資料傳回來之後並不知道該如何使用和挖掘•₪✘·,只能放在總部佔用各類資源•₪✘·,造成了更大的經濟負擔◕╃◕。近年來•₪✘·,該企業再從資料應用的功能設計倒推發現•₪✘·,實際上大部分採集的資料都是無用的•₪✘·,Z後僅僅保留了5%的測點訊號傳輸;而這5%的資料不僅能夠滿足裝置改進與最佳化的需要•₪✘·,甚至還能夠實現向產業鏈上游提供需求預測的資訊服務◕╃◕。

  也就是說•₪✘·,有了物聯網並不意味著一定能夠產生有價值的資料◕╃◕。搭建物聯網時•₪✘·,不能只是強調資料獲取的途徑和量級◕╃◕。
關鍵是要從兩個維度對其進行價值挖掘·•│▩:
一··✘↟₪、明確訴求•₪✘·,以結果為導向•₪✘·,即明確建立物聯網的目的和要實現的功能是什麼◕╃◕。
二··✘↟₪、從資料端出發•₪✘·,利用資料本身的統計特性挖掘關聯特徵•₪✘·,由此發掘業務領域外的新價值◕╃◕。

還要指出的是·•│▩:
  物聯網還應該與務聯網 (服務網際網路•₪✘·,Service Network)··✘↟₪、智慧資料分析相配合•₪✘·,三者缺一不可•₪✘·,物聯網的核心是智慧感測和通訊網路•₪✘·,智慧分析的核心是資料模型和智慧演算法工具•₪✘·,務聯網的核心是業務運營網路與客戶體驗◕╃◕。只有將三者有效地結合起來•₪✘·,才能Z大化地發揮工業物聯網的效能•₪✘·,才是真正實現智慧製造◕╃◕。

然而有了資料並不一定能產生價值
這要從三個層面來解讀◕╃◕。
首先是獲取的資料是否能夠被利用◕╃◕。
  一要看資料的利用程度◕╃◕。比如儘管很多運營型企業會儲存大量的裝置使用資料•₪✘·,但只有當裝置出現問題時才會檢視當前的資料是否出現了異常··✘↟₪、並且只處理當前的問題•₪✘·,因此大量的使用資料實際是被浪費的◕╃◕。如果能透過一個統一的平臺分析··✘↟₪、預測資料的關聯•₪✘·,可能就會避免不必要的問題或浪費;
  另一方面還要看資料的可用程度◕╃◕。即有可能我們採集到的資料90%以上都是無用的資料•₪✘·,而技術人員卻需要為此花去大量的時間•₪✘·,這也對感知資料的採集與儲存提出了新的要求◕╃◕。
  其次•₪✘·,即便有了可利用的資料•₪✘·,也必須能夠轉化為有用的資訊
  這種資訊的轉化•₪✘·,類似於人的記憶過程•₪✘·,人類的大腦透過篩選··✘↟₪、儲存··✘↟₪、關聯··✘↟₪、融合··✘↟₪、索引··✘↟₪、呼叫等形式將資料變為對人有用的資訊•₪✘·,這是人類思維與行為的基礎◕╃◕。因此•₪✘·,能夠按照資訊分析的頻度和重點重新進行自適應的··✘↟₪、動態的“資料——資訊”轉換•₪✘·,並解決海量資訊的持續儲存··✘↟₪、多層挖掘··✘↟₪、層次化聚類呼叫•₪✘·,進而達到從資料到資訊的智慧篩選··✘↟₪、儲存··✘↟₪、融合··✘↟₪、關聯··✘↟₪、呼叫•₪✘·,這樣才是有效的資訊提取過程◕╃◕。
第三是如何能夠從資訊當中產生價值
  過去•₪✘·,我們認為單一資訊源產生單一價值•₪✘·,如今的工業4.0時代核心需要解決的是•₪✘·,在實時的動態過程中•₪✘·,多源資料的多維度關聯··✘↟₪、評估及預測•₪✘·,實現多問題··✘↟₪、多環節乃至全產業鏈的協同最佳化◕╃◕。由此才能解決針對使用者按需求的規模化與定製化矛盾•₪✘·,進而創造更多的應用價值◕╃◕。


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