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工业大数据分析技术在实践应用中的思路与方法
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2021-01-26
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工业大数据即工业数据的总和,其来源主要包括企业信息化数据、工业物联网数据、“跨界”数据等,它是工业互联网的核心,是智能制造的关键。工业大数据分析作为工业大数据的核心技术之一,是工业智能化发展的重要基础和关键支撑。
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工业大数据分析技术在实践应用中的思路与方法工业大数据分析技术在实践应用中的思路与方法
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本文主要介绍了工业大数据分析的特殊性和难点;共同探讨如何用少的时间代价换
取数据分析工作的高成功率和大价值;如何选择合适的方法解决具体的应用问题,
并对分析结果的可靠性做出科学评估,避免技术在具体应用中受阻、被淹没……
本文来自csdn,由火龙果软件Anna编辑、推荐。
工业大数据分析技术在实践应用中的思路与方法(上篇)
工业大数据即工业数据的总和,其来源主要包括企业信息化数据、工业物联网数据、“跨界”数据等,它是工业互联网的核心,
是智能制造的关键。工业大数据分析作为工业大数据的核心技术之一,是工业智能化发展的重要基础和关键支撑。
本文将结合作者在工业领域多年的实践应用经验,力图对工业大数据分析技术的应用思路、方法和流程进行总结,旨在为企业
开展大数据分析工作提供技术和业务上的借鉴。
在本文中我们将一起研讨和思考:
工业大数据分析的特殊性;
工业大数据分析的困境及难点;
工业大数据分析的基本框架;
工业大数据分析该如何开展?
工业大数据分析技术在实践应用中的思路与方法
01 工业大数据分析与传统数据分析的差异性及特殊性
工业大数据分析是利用统计学分析技术、机器学习技术、信号处理技术等技术手段,结合业务知识对工业过程产生的数据进行
处理、计算、分析并提取其中有价值的信息和规律的过程。从过程与目标角度看,工业大数据分析和传统统计分析、商业智能
分析涉及的学科和技术大同小异。但从分析理念和特点上看,工业大数据分析又有其自身的特殊性。
首先,进入大数据时代,数据的变化往往引发工作方法和价值体现的改变。对于数据的变化,非工业领域往往强调数量上的变
化;但在工业领域,则更注重数据完整性和质量的提升。工业现场往往对分析结果的精度、可靠度要求高,加之工业对象和过
程本身也很复杂。因此,工业大数据分析方法的重点是通过数据条件的改善,结合相关分析技术的有效应用,得到质量高的分
析结果。
此外,工业场景的边界往往都有专业领域的机理来约束。对于复杂的工业过程数据分析,往往不能仅局限于相关关系分析,需
要强调工业领域业务知识和数据分析过程的深度融合;强调复杂业务问题简化和分析结果的可解释性,而不是简单地追求数据
量大与分析算法的复杂和先进性。一言以蔽之,工业大数据分析需要在工业具体业务要求的边界下,用数据思维和数理逻辑去
严格地定义问题,采用“数据驱动+机理模型”的双轮驱动方式去精确表征、有效解决实际问题。
02 工业大数据分析的困境及难点
工业大数据分析的困境及难点主要体现在对工业对象(过程)理解和认知要求的高标准和一致性、工业大数据建模的复杂性和
反复性、分析结果的可靠性和确定性三个方面。
第一. 工业大数据分析对数据分析人员的业务背景认知能力要求较高
数据分析师不能按照以往思路,对业务相关对象、数据情况初步摸底认知后就匆匆开展具体分析建模工作。而针对工业对象和
过程的复杂系统,不同的场景下业务问题之间的关系往往会发生改变,加之数据缺失严重、噪声大、业务含义代表性强等因
素,理论体系下的数据分析相关理念与技术很难直接适用于此类场景的变化和复杂度要求。如若数据分析团队对研究工业对象
认识不够深入或“片面性”理解,往往会导致分析出来的结果是只是证明了领域内业务机理/常识的正确性或某一公认理念,就会
经常出现项目研究投入高、产出低的问题。
因此,工业大数据分析需坚持的原则是分析和应用都要结合具体的流程,分析工作开展前要保证数据条件符合业务场景要求。
第二. 工业大数据建模算法的复杂性和过程的反复性使得整个实现过程较为“繁琐和曲折”
在开展工业建模时,虽然基础算法原理和应用方式的变化不大,但运用此类算法的过程却极大程度地“曲折”,往往需要结合业
务知识和数据情况将算法嵌入到实际的工业应用场景与逻辑中去,需要模型基于初次的分析结果不断地修正、迭代和完善,以
此来提升模型的鲁棒性与准确性。此外,工业过程数据形式的复杂性、数据质量参差不齐等也使得工业大数据分析建模与有效
应用的困难度加大。
第三. 工业产业模式及应用场景对工业大数据分析结果的可靠性和决策可指导性要求高,导致工业大数据分析应用的成熟化落
地变得困难。
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weixin_38731553
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