工业大数据

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。

这份报告深入探讨了2017年工业大数据领域的现状与趋势。它分析了工业大数据的应用场景、关键技术以及发展挑战，并为企业如何利用工业大数据提升效率、优化流程提供了宝贵的见解。

工业大数据技术架构白皮书是一份详细说明工业领域内大数据技术架构及其应用的指导文件。它由工业互联网产业联盟的工业大数据特设组发布，反映了该领域内的最新研究成果和应用实践经验。白皮书不仅讨论了大数据技术在工业环境中的核心地位，还提供了实际案例和具体技术组件的介绍，以及工业大数据系统建设的意义、目标、重点问题、架构实现等多方面内容。根据白皮书的内容，我们可以了解到以下知识点： 1. 工业大数据的定义和重要性：指的是在工业生产、运营过程中产生的大量数据的集合。这些数据来源于设备、传感器、控制系统和生产管理系统等，具有“4V”特征——大容量（Volume）、高速度（Velocity）、多样性（Variety）和真实性（Veracity）。2. 工业互联网与大数据：强调数据在推进工业系统智能化变革中的基础性作用。3. 工业大数据技术架构：包括数据的采集与交换、集成与处理、建模与分析、决策与控制等几个层面。4. 数据采集与交换：涉及到各种数据源的数据提取和转换。5. 数据集成与处理：确保数据质量、清洗和格式化。6. 数据建模与分析：利用数据挖掘和机器学习等方法形成可操作的模型。7. 决策与控制应用：为决策提供支持，提升生产效率和质量。8. 技术发展现状：讨论了各种新兴技术的应用和实现情况。9. 法律声明和知识产权：强调未经授权许可不得擅自使用报告内容的法律义务。10. 编写单位和编写组成员：由工业互联网产业联盟牵头，多家知名研究机构和企业参与编写，确保了报告的权威性。

这份白皮书深入探讨了大数据技术在工业领域的应用现状、挑战和未来趋势。内容涵盖了大数据在工业生产、供应链管理、产品生命周期管理等方面的具体应用案例，并分析了不同行业应用大数据的最佳实践。

基于工业大数据的生产设备部件故障诊断 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。

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。

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。

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 中联重科积极探索工业大数据应用，并将其与县市级雪亮工程建设相结合。通过数据采集、分析和应用，实现对城市管理、社会治安等方面的智能化监控和预警，提升社会治理能力。

本研究报告详细探讨了齐鲁工业大学大数据分析课程，结合理论与实践，提升学生在制造领域的数据分析能力。研究包括回归模型应用、聚类算法应用和工业机械设备故障预测综合实践等核心内容。通过回归分析，预测和优化制造过程中的关键变量；利用聚类算法进行设备分类和故障模式识别；通过预测性维护降低设备停机时间和维修成本。这些内容不仅强调理论研究，还侧重于解决实际制造问题，为未来的智能制造提供技术支持。

4.2工业大数据技术架构参考工业互联网架构，本节从功能层面给出工业大数据的技术框架。其中工业大数据管理能力包括数据采集与交换、数据预处理与存储、数据工程与数据建模四个方面；工业大数据分析能力涵盖支持离线批量计算和在线实时计算的分布式分析框架，以及各类工业领域分析算法库的应用。