利用物联网数据服务平台,挖掘工业大数据,通过数据挖掘技术发现工业生产中的模式和趋势,实现优化生产、提高效率。
工业大数据分析实例
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工业大数据分析:数据与机理融合驱动价值发现
工业大数据分析是指利用统计学、机器学习、信号处理等技术,结合行业知识,对工业生产过程中产生的海量数据进行处理、分析,并从中提取有价值信息和规律的过程。
区别于其他领域,工业大数据分析更强调数理逻辑与业务问题的结合。传统的基于历史数据的分析方法往往受限于工业生产的复杂机理约束,难以满足实际需求。因此,工业大数据分析需要采用数据驱动和模型驱动双轮驱动的方式,将数据与机理深度融合,才能有效解决实际工业问题。
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企业大数据分析与现代企业制度
现代企业制度是规范化建立的完善企业制度,以有限责任为核心,重点强调产权清晰、职责明确、管理科学。
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基于工业大数据的生产设备部件故障诊断
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项目时间: 2017年12月01日 - 2018年6月01日
项目内容:* 对历史运行数据进行归类和清洗。* 采用数据驱动的方式对历史数据进行数据挖掘。* 在工业大数据环境下整合处理数据。* 利用处理后的历史数据信息,建立针对研究对象的故障模型,并提供人机交互界面。* 当设备出现故障时,根据当前采集的设备参数,按照预先定义的算法在故障模型中进行搜索,确定故障类型并显示。* 比较不同数据挖掘算法的性能,分析其优劣和适用场景。
项目任务要求:* 收集生产设备故障数据。* 查阅相关文献,整理设备故障信息。* 学习数据挖掘算法,能够基于数据驱动的方式进行分析。
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2024-05-19
工业大数据特征提取:一种多层增量方法
针对工业大数据中高维小样本带来的挑战,提出一种多层增量特征提取方法,有效降低数据维度,并最大程度保留样本的变异和判别信息。
方法步骤:
数据预处理: 利用滑动窗口增量更新数据流,检测并过滤离群点,通过增量主成分分析(PCA)进行初步特征提取,并利用Fisher准则函数评估各主成分的分类信息含量。
主成分筛选: 采用熵值法确定各主成分的贡献率和识别能力权重,筛选出对分类贡献最大的主成分,构建新的特征空间。
二次特征提取: 将当前窗口的高维数据通过增量线性判别分析(LDA)投影到新的特征空间,完成二次特征提取并确定样本类别。
实验结果表明,该方法能够有效提取实时数据特征,并保持良好的判别能力。
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中联重科:工业大数据应用与县市级雪亮工程
深耕高端装备制造,布局全球市场
创立于1992年的中联重科,专注于工程机械、环境产业和农业机械等高新技术装备的研发制造。其产品涵盖10大类别、73个产品系列、逾千个品种,在工程机械和环卫机械领域稳居国内第一,农业机械领域位列国内前三。
作为业内首家A+H股上市企业,中联重科积极拓展全球市场,先后并购了意大利CIFA、德国M-TEC等众多知名企业。公司正积极推进“2+2+4”战略转型,构建全球化高端装备制造体系。
工业大数据赋能雪亮工程
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