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業務引領,數據推動產業發展
時間 : 2020-06-20 瀏覽量 : 7

工業大數據如何成為智能製造和工業互聯網的核心動力


工業大數據有哪些特點?可總結為“多模態、高通量、強關聯”的特性。在工業領域,約有130多種不同類型的數據,數據模態多樣,結構關係複雜;高通量是指數據持續不斷地產生,采集頻率高,通量大;強關聯是指工業場景下的數據有非常強的機理支撐,不同學科之間的數據是在機理層麵的關聯,而不是數據字段上的關聯。


而對工業大數據的分析應用,也不是將深度學習、強化學習的方法放到這裏就可以有結果。這需要獲知研究對象的機理模型與定量領域知識,而這在當前基礎上前進很困難。我們希望找出數據在輸入、輸出之間的統計關係,對機理和模型不確定、不清晰的部分加以補足,這是工業大數據應用的基礎。

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智能製造在不斷獲得數據的驅動,從智能製造到工業互聯網平台,核心都是利用數據和模型,優化製造資源的配置效率。


工業互聯網並不等同於智能製造,區別在於數據的跨界和業務的邊界上是否有所突破。當下,太多人過於重視平台能力,而真正的工業互聯網講的是生態,資源優化從描述、診斷向預測、決策不斷深入,從單機設備、生產線、產業鏈再到產業生態不斷拓寬。


我們的生態如何來構建業務體係,如何跨界,才是工業互聯網成功與否的關鍵。而決定工業互聯網發展方向的,一定是業務驅動。我們從一開始就反對拎著一把錘子,滿世界找釘子,現在很多大數據、人工智能公司就存在這個問題。


我們需要深入到一個工業領域,造一把可靠的錘子,剛好可以去敲有需求的釘子。將業務、數據理清楚,評估數據,真正實現業務落地,要點就是三個要素的協同——人、場景、算法。

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