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  • 工业大数据分析

    千次阅读 2019-02-28 15:58:56
    工业大数据分析描述性分析新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants...


    参考:
    http://www.caict.ac.cn/pphd/zb/IIS/2019/22AM/
    http://www.aii-alliance.org/index.php?m=content&c=index&a=lists&catid=23

    描述性分析

    CRISP-DM方法

    我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持,除了标准的Markdown编辑器功能,我们增加了如下几点新功能,帮助你用它写博客:

    1. 全新的界面设计 ,将会带来全新的写作体验;
    2. 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式,Markdown 将代码片显示选择的高亮样式 进行展示;
    3. 增加了 图片拖拽 功能,你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示;
    4. 全新的 KaTeX数学公式 语法;
    5. 增加了支持甘特图的mermaid语法1 功能;
    6. 增加了 多屏幕编辑 Markdown文章功能;
    7. 增加了 焦点写作模式、预览模式、简洁写作模式、左右区域同步滚轮设置 等功能,功能按钮位于编辑区域与预览区域中间;
    8. 增加了 检查列表 功能。

    功能快捷键

    撤销:Ctrl/Command + Z
    重做:Ctrl/Command + Y
    加粗:Ctrl/Command + B
    斜体:Ctrl/Command + I
    标题:Ctrl/Command + Shift + H
    无序列表:Ctrl/Command + Shift + U
    有序列表:Ctrl/Command + Shift + O
    检查列表:Ctrl/Command + Shift + C
    插入代码:Ctrl/Command + Shift + K
    插入链接:Ctrl/Command + Shift + L
    插入图片:Ctrl/Command + Shift + G

    合理的创建标题,有助于目录的生成

    直接输入1次#,并按下space后,将生成1级标题。
    输入2次#,并按下space后,将生成2级标题。
    以此类推,我们支持6级标题。有助于使用TOC语法后生成一个完美的目录。

    如何改变文本的样式

    强调文本 强调文本

    加粗文本 加粗文本

    标记文本

    删除文本

    引用文本

    H2O is是液体。

    210 运算结果是 1024.

    插入链接与图片

    链接: link.

    图片: Alt

    带尺寸的图片: Alt

    居中的图片: Alt

    居中并且带尺寸的图片: Alt

    当然,我们为了让用户更加便捷,我们增加了图片拖拽功能。

    如何插入一段漂亮的代码片

    博客设置页面,选择一款你喜欢的代码片高亮样式,下面展示同样高亮的 代码片.

    // An highlighted block
    var foo = 'bar';
    

    生成一个适合你的列表

    • 项目
      • 项目
        • 项目
    1. 项目1
    2. 项目2
    3. 项目3
    • 计划任务
    • 完成任务

    创建一个表格

    一个简单的表格是这么创建的:

    项目 Value
    电脑 $1600
    手机 $12
    导管 $1

    设定内容居中、居左、居右

    使用:---------:居中
    使用:----------居左
    使用----------:居右

    第一列 第二列 第三列
    第一列文本居中 第二列文本居右 第三列文本居左

    SmartyPants

    SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如:

    TYPE ASCII HTML
    Single backticks 'Isn't this fun?' ‘Isn’t this fun?’
    Quotes "Isn't this fun?" “Isn’t this fun?”
    Dashes -- is en-dash, --- is em-dash – is en-dash, — is em-dash

    创建一个自定义列表

    Markdown
    Text-to-HTML conversion tool
    Authors
    John
    Luke

    如何创建一个注脚

    一个具有注脚的文本。2

    注释也是必不可少的

    Markdown将文本转换为 HTML

    KaTeX数学公式

    您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

    Gamma公式展示 Γ(n)=(n1)!nN\Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N 是通过欧拉积分

    Γ(z)=0tz1etdt . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,.

    你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

    新的甘特图功能,丰富你的文章

    Mon 06Mon 13Mon 20已完成 进行中 计划一 计划二 现有任务Adding GANTT diagram functionality to mermaid
    • 关于 甘特图 语法,参考 这儿,

    UML 图表

    可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图::

    张三李四王五你好!李四, 最近怎么样?你最近怎么样,王五?我很好,谢谢!我很好,谢谢!李四想了很长时间,文字太长了不适合放在一行.打量着王五...很好... 王五, 你怎么样?张三李四王五

    这将产生一个流程图。:

    链接
    长方形
    圆角长方形
    菱形
    • 关于 Mermaid 语法,参考 这儿,

    FLowchart流程图

    我们依旧会支持flowchart的流程图:

    Created with Raphaël 2.2.0开始我的操作确认?结束yesno
    • 关于 Flowchart流程图 语法,参考 这儿.

    导出与导入

    导出

    如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到 文章导出 ,生成一个.md文件或者.html文件进行本地保存。

    导入

    如果你想加载一篇你写过的.md文件或者.html文件,在上方工具栏可以选择导入功能进行对应扩展名的文件导入,
    继续你的创作。


    1. mermaid语法说明 ↩︎

    2. 注脚的解释 ↩︎

    展开全文
  • 工业大数据分析指南

    2019-02-27 16:38:51
    工业大数据分析技术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。为此,在工业互联网产业联盟的指导下,工业大数据特设组主持编写了这本《工业大数据分析指南》。 本书旨在对通用的工业大...
  • 工业大数据分析指南》是在新形势下对工业大数据分析关键共性问题进行的辨识、抽象和提升,适应当前工业大数据的应用需求和技术变革,具有较为广泛的通用性和相对普遍的指导意义,适于工业领域内的企业、机构的研究...
  • 随着条形码、二维码、RFID、...介绍了工业大数据分析的基本概念,综述了几种流行的工业大数据分析模型在工业大数据分析领域的应用情况以及相应求解算法方面的研究成果,并探索了大数据分析模型和算法的未来研究方向。
  • 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...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是利用统计学分析技术、机器学习技术、信号处理技
  • 工业大数据分析指南-工业互联网产业联盟-201902.pdf
  • 工业大数据分析技术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。为此,在工业互联网产业联盟的指导下,工业大数据特设组主持编写了这本《工业大数据分析指南》。本书旨在对通用的工业大...

    工业大数据是工业领域相关数据集的总称,是工业互联网的核心,是智能制造的关键。工业大数据分析技术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。为此,在工业互联网产业联盟的指导下,工业大数据特设组主持编写了这本《工业大数据分析指南》。本书旨在对通用的工业大数据分析方法和分析流程进行归纳总结,对其关键共性进行辨识、抽象和提升,而非针对某一特定行业、企业或产品进行阐述。本书更加关注于方法论而非某些具体的技术,因此具有更加广泛的通用性和相对普遍的指导意义。

     

     

    【目    录】

     

    本书共分为9章,第1章首先论述了工业大数据分析的概念、特殊性以及常见的问题;

    第2章提出了工业大数据分析框架,简要介绍了CRISP-DM模型,并针对模型落地的难点和模型使用的指导思想展开讨论;从第3章到第8章,依次对业务理解、数据理解、数据准备、数据建模、模型验证与评估、模型部署这6个CRISP-DM模型的基本步骤进行了详细的阐述,从需求分析到目标评估,从数据来源到数据分类,从数据预处理到建模过程,从模型验证到部署问题处理,对每一个步骤中的原理方法、分析过程、处理方式、问题排除等都一一进行了讲解和说明;最后,第9章对工业大数据分析的未来发展进行了展望。 

     

     

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  • 工业大数据分析平台是利用大数据技术开发搭建的为工业企业服务的一体化信息平台。我们国家世界工厂,仅仅成为制造大国是不行的。这些年国家高新技术产业的快速发展,我们应该可以深刻感受到我们正在从制造大国向制造...

      工业大数据分析平台是利用大数据技术开发搭建的为工业企业服务的一体化信息平台。我们国家世界工厂,仅仅成为制造大国是不行的。这些年国家高新技术产业的快速发展,我们应该可以深刻感受到我们正在从制造大国向制造强国迈进!面对这百年难得的机遇,如何跨好这一步,利用好工业大数据正是我们需要深刻思考的地方。

     

      工业大数据作为工业互联网平台的核心组成部分,是当今工业转型升级的必然选择。大数据以及现在大火的人工智能技术对于传统行业转型升级可谓影响深远,工业大数据分析平台功不可没!那么工业大数据分析平台在传统行业转型升级中到底可以发挥哪些特别的功能或者是价值?

     

      要了解工业大数据分析平台的应用价值,就要先搞清楚这样的分析平台架构。每次一说道某某分析平台的架构总是会让人有点懵!

     

      通过这样的一个工业大数据分析平台的应用,可以为工业企业创新、产品的研发、工业企业管理等各个方面服务。比如:在企业产品创新方面:通过大量的数据挖掘、分析,能够帮助企业精准把握客户的需求,为产品创新做出贡献。总的来说,工业大数据分析平台的应用价值主要可以提现在以下几个方面:

     

      1、提高行业、企业生产效率,提升产品质量;

     

      2、降低生产成本,实现节能降耗;

     

      3、加快工业企业产品创新速度,有助于实现大规模定制生产;

     

      4、加快实现工厂的智能化管理、生产。

     

      大数据的真正意义在于:通过传感器,实现真实世界的全方位连接,得到全方位实时数据,交换、整合和云计算,逼近真实世界。

    展开全文
  • 随着大数据、人工智能的兴起,一种能够弥补BI不足的理念以及相关产品正在被越来越多的企业所接纳,有人称之为业务分析(工业大数据分析,Business Analytics),也有人称之为制造业数据分析(Manufacturi

    商业智能(BI)的概念最早可以追溯到1958年(HP Luhn提出),从此管理人员基于数据的决策能力不断得到增强。但是,随着时间的流逝,BI也开始显示出其缺点。它旨在处理少量的静态数据,且使用过程相当耗时,更多的专注于描述已经发生的事情,却不能解释发生这些事情的原因,也不具备未来预测的能力。随着大数据、人工智能的兴起,一种能够弥补BI不足的理念以及相关产品正在被越来越多的企业所接纳,有人称之为业务分析(工业大数据分析,Business Analytics),也有人称之为制造业数据分析(Manufacturing Analytics)……我们用工业大数据分析统一指代,这一类应用被定义为类似“广泛使用数据、统计和定量分析,通过解释性和预测性模型以及基于事实的管理来驱动决策和行动”。

    从BI到工业大数据分析
    从BI到工业大数据分析

    工业大数据分析与BI

    更直观的来讲,实施工业大数据分析战略或项目的目的是帮助企业更好地了解其业务、运营及其所在的市场。相比BI重点回答“发生了什么”、“多久发生一次”和“在哪里发生”等而言,工业大数据分析更加擅长为企业解释“为什么会发生这些事情”、“如果这种趋势持续下去会怎样”、“将来会发生什么”以及“理想情况是什么”等问题。当然,工业大数据分析只是一大类应用的统称,在特定场景下它有着相应的术语称呼,比如统计分析、趋势预测、预测建模和优化分析等。这些应用的部署应该建基于业务和技术之上,并确实能够为企业提供及时、有效的业务决策支持。

    目前,工业大数据分析的定义有很多种,本文第一段借用了Holsapple等人对相似应用提出的一种笼统的定义。该定义还有一部分内容“业务分析与基于证据的、在业务运转中发生的问题识别和解决有关”,这句话细究其实很有特点,其中“证据”与大家通常所提的“数据”有很大差异,因为“证据”包括事实、可靠的度量、合理的估计、合理的近似值、无偏见、可靠的解释和权威的建议等。它不包括任意或毫无根据的猜测、观点、推测、猜想、怀疑或传闻;“决策”被“问题识别和解决”代替,这是一个更具体、更直观的说法。

    工业大数据分析是涵盖企业所有业务方面的生态系统,除了能够直观看到的技术之外,企业文化、业务经验、数据、人员及其能力其实都在其生态之中,其最终目标是提高组织绩效并为客户创造价值。从具体功能上来讲,工业大数据分析与BI以及知识管理系统(KDD)的最大区别在于,工业大数据分析通过基于Web的非结构化内容以及基于移动和传感器的内容与结构化数据结合使用以提取价值,它能够充分处理非结构化数据(例如文本、图像、音频和视频)以及实时数据处理,并结合了云计算和分布式计算等技术。在工业互联网的背景下,人机协作也是工业大数据分析体系中的重要一环。

    工业大数据分析的应用领域

    研发与产品设计:通过提高整个供应链的协同作用缩短新产品上市时间,通过开放式创新缩短产品开发时间,通过市场趋势预测提高供应链管理绩效,通过需求预测实现供需匹配。

    生产管理:传感器、物联网(IoT)的集成以及通过数字孪生使得物理和虚拟世界不断融合,真正的“智能工厂”已经逐渐落地 。在这些智能工厂中,运营的实时监控可以最大化产量,减少浪费,削减运营和维护成本,优化时间表并支持精益制造项目。

    能耗管理:过去,能耗是根据有关特定物理过程能耗的计算得出的。通过数字化产线,可以轻松跟踪每台机床消耗的能量,进而实现优化策略来降低整体能耗 。此外,异常的能耗模式可能与所生产零件的质量负相关,从而有助于在生产线的早期发现不符合设计公差的产品。反过来,这还将有助于减少浪费,提高对精益生产实践的遵守程度。

    资产利用率:重资产行业需要追求最大的资产回报率(RoA),这对于保证获利能力至关重要。为了实现这个目标,基于工业大数据分析的预测性维护正在解决传统维护方式的弊端,它通过对实际机械状况、运行效率进行定期监控,以实现最大的维修间隔,并最大程度地减少由故障造成的计划外停机次数和成本。

    质量管理:与产品设计和制造相关的质量分析任务有四个,分别是分类、优化、描述和预测,据统计数据显示,企业对其中严重依赖于工业大数据分析的质量改进预测投入占据了42%的比例,众多制造业主都对借助工业大数据分析预测提高质量兴趣浓厚。

    库存管理:企业可以借助工业大数据分析对物料交货时间、生产时间、审查周期、运输和移动时间、质量保证期限以及每个地点的成本差异等数据进行采集建模分析,最大程度地减少安全库存,从而减少资本投资,同时又能满足现有服务策略。

    员工分析:使用工业大数据分析来处理员工工作“生命周期”的各个方面,从雇用到培训和发展,包括保留、分配、薪酬和福利,被称为“员工分析” 。优化的劳动力管理不仅可以降低人工成本,从而提高组织的盈利能力,而且可以改善整体运营绩效。

    营销、销售和售后支持:工业大数据分析可以在制造业中产生变革性影响的另一个重要领域是市场营销、销售和售后支持领域。对与客户互动的数据进行的分析不仅限于共同创造和开放式创新计划,还可以用于改善营销和销售。

    报废或逆向物流:逆向物流涉及回收和再制造以及产品退货,材料的再利用,废物处理,翻新和维修,预测产品的回报率及其需求将有助于设计和构建可靠且有利可图的反向供应链。

    工业大数据分析三大挑战

    麦肯锡全球研究所(McKinsey Glo工业大数据分析l Institute)研究了制造业中的工业大数据分析采用情况,结果表明,除了少部分数字原生企业和一些积极采用者之外,大多数公司在利用其业务数据的潜在价值方面都不够理想。受访高管表示,缺乏高级管理人员的参与和适当的组织结构来辅助数据和分析的使用是阻碍价值创造的主要障碍。此外,由于传统IT基础架构无法满足数据聚合的急速增长,也阻碍了工业大数据分析的普及。Yamila在《制造业中的工业大数据分析》中,通过TOE模型即技术(T)、组织(O)和环境(E),对影响制造业采纳工业大数据分析方案的因素进行了阐述。

    首先,在工业企业中推行工业大数据分析涉及到企业管理人员对投入产出的考虑,同时,工业大数据分析与传统BI以及其他系统应用相比显著不同在于,它对数据的需求是全局的,需要项目能够跨职能部门协同,而且这种全局性、协同性的成功与否,直接决定了最终工业大数据分析项目的成功及其价值的体现,因为有价值的业务洞察力是企业采用工业大数据分析的出发点。在这种背景之下,注定了工业大数据分析的推行必然伴随组织内部的文化及其对数据的处理方式变革。

    也因此,“领导支持力”通常被认为是工业大数据分析项目管理的最大挑战。高层管理人员的支持对确保工业大数据分析项目获得必要的资金,并确保企业文化支持工业大数据分析至关重要。同时,高级管理人员还应直接领导必要的组织变革,以将工业大数据分析纳入组织的核心战略构想。为了克服这个最大的挑战,这就要求工业大数据分析项目能够承诺并兑现具体的投入产出价值;其次,要能够体现出数据驱动的决策优于“直觉”,这是因为目前很大一部分决策是基于A计划,而不是着眼于当前某个项目。

    第二,适当的技术基础设施仍然是实施工业大数据分析项目的先决条件。毕竟,除非企业能够先收集到足够的数据,否则无法对其进行分析,有收集就还有存储、处理等整个工作流所需要的软硬件基础设施。在当下,工业大数据分析之所以能够替代BI,就在于现在已经有了足够的技术能够支撑工业大数据分析的全工作流的需求。但是,我们也要看到,当下大部分工业企业的基础设施都是上一代甚至上几代的“家底”,一方面他们不希望领域知识或过去的经验,而不是基于数据;跨职能范围以变革性的方式改变企业文;制定长期的B一次性大规模的投入进行升级,另一方面,尽可能的利旧与最佳性价比的解决方案也是人之常情。

    这就要求工业大数据分析相关的解决方案必须简单易用,包含所有相关数据并使用标准化术语。此外,所选的解决方案必须强大且灵活,以适应不同的制造企业,并应使用开放标准和清晰规范接口以确保互操作性,即在确保数据、信息和知识集成的同时,支持供应链上不同业务部门之间以及跨企业的信息交换。最后,由于IT解决方案和基础架构是一项长期投资,因此它们必须足够满足当前工业大数据分析项目的要求,同时还能保持随业务发展的灵活性。

    最后,物联网等各种数据的大量收集,正在受到人们关于数据隐私、网络安全和责任的担忧的困扰。解决方案供应商应从设计阶段开始就考虑这些问题,并确保向客户披露任何安全缺陷,因为不这样做将使企业承担巨大风险。实际上,网络攻击所带来的后果超出了事件的造成的直接财务价值,比如企业声誉、品牌形象等都将受到不同程度的破坏。

    基于大数据分析的虚拟量测

    彩虹寄云智能工厂工业大数据项目助力知名平板显示制造企业彩虹集团实现了数据可视化、生产透明化、质量可控化,并获得了综合良品率显著提升,非计划停机、运营成本等大幅减少等多种收益。在这里我们重点给大家分享一下其中的虚拟量测避免翘曲的应用。

    对于电子玻璃(平板显示产品)等高端精密制造来说,如果仅仅通过最终产品的质检来反向指导生产过程往往会产生大范围的损失。因为这类制造流程繁杂、漫长,几十上百道工序可能需要几天才能完成一件产品,如果失误发生在较早的上游,那么在发生失误的环节往后所有的产品都会不可逆的成为残次品,直到失误被发现并修正。

    虚拟量测可在半导体、显示面板或太阳能产品尚未或无法进行实际质量量测的情况下,利用生产机台参数推算其所生产产品的品质,以进行线上且即时的产品品质预测(以达到生产片全检的效果)、机台效能监控及生产制程改善,如此可即时发现异常,避免重大损失。因此虚拟量测是增强电子玻璃等产品质量可控性、避免发生批量残次品的有效方法。

    项目面临的生产、质检等日数据量达千万条,限于之前的存储、查询等能力,这些数据没有实现长期保存,同时还存在封闭数据格式难于融合等挑战,使得集团的质量等分析处于简单的统计层面,数据价值还存在巨大的挖掘潜力。项目采用寄云NeuSeer工业物联网网关实现控制层数据的融合及云端的连接,使得海量生产、设备等时序数据能够持久存储在云端寄云时序数据库中。

    在此基础上,通过寄云DAStudio工业大数据建模与分析平台对集团电子玻璃生产的冷端数据(制造过程、检测、事件)和热端数据(DCS/data server)进行关联分析;找到和某一时间段内翘曲变化最为相关的热端关键特征(比如温差);对影响翘曲的关键特征进行SPC建模,并对特定数据段进行离线检测;最后对产线的相关环节进行实时数据监控,并将监控数据与模型进行实时比对,一旦发现某工序参数偏离模型正常范围,即可实时向工作人员告警并给出调整策略。
     

    展开全文
  • 工业大数据分析应用的独特之处如果细究其实是很多的,通过提供更具针对性和可操作性的见解,数据分析可以简化制造运营,从而帮助企业持续优化生产线。以下是在制造业中使用数据分析的六种场景,它们可以显著改善整个...
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  • 本讲座通过多个行业实践案例分析,阐述工业大数据的特质和挑战,并从实践方法、模型算法、分析软件、大数据平台等多个维度讨论其技术需求,尝试为工业大数据分析实战提供一些有益参考。   【时间】12月6日(周三) ...
  • 请参见:https://handsome-man.blog.csdn.net/article/details/108749135
  • 美国工业互联网联盟(IIC)技术与架构任务组联执主席、Thingswise,LLC首席执行官/联合创始人林诗万先生认为,数据分析对推动智能制造具有核心作用,只有得到有作用的分析结果,智能制造才能得以实现。 人工智能赛博...
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空空如也

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工业大数据分析