雪亮工程

机理模型融合机制 计算模式融合 领域专家经验知识融合

工业互联网赋能企业数据集成 随着工业互联网的蓬勃发展，数据集成不再局限于企业内部，而是扩展到企业之间，形成了更广泛的数据共享与协作网络。

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。

6.2低质量数据处理技术的重要性突显，“大数据分析”期望通过数据规模弥补低质量数据的缺陷。工业数据中的变量具有明确的物理含义，低质量数据可能扭曲不同变量之间的函数关系，对工业大数据分析带来严重影响。当前制造业企业的信息系统数据质量问题依然突出，例如ERP系统中物料存储的“一物多码”问题。同时，物联网数据质量也面临诸多挑战，如无效工况和重名工况等。这些数据质量问题在实际案例中常常达到30%以上，严重限制了数据的深入分析，因此需要在进行数据分析之前进行系统的数据治理。在工业应用中，由于技术可行性和实施成本等因素，很多关键的量没有被充分测量或者没有被精确测量，这要求分析算法能够在数据条件不完备的情况下运作。在技术发展方向上，可以推广基于工业大数据分析的“软”测量技术，通过建立指标间的关联关系模型来提升生产过程的整体可观性和可控性。

工业大数据作为人类首次创造的生产资料，自工业现代化进程以来一直伴随着发展，并逐步走向智能化阶段。数据始终影响着人类工业化进程，高质量科学管理是现代工业化进程的基础。从工程设计语言的诞生到现代工业的定量化和标准化，再到数字计算机的应用开启了工业3.0时代。数据的发展历程显示，数据由简单的数值发展演变而来，具有精确性和实用性特征。计算方法与信息技术的发展使得数据在工业中的作用日益凸显。

中国作为制造业大国，正面临制造业升级转型的挑战。工业1.0、2.0、3.0并存的局面下，企业急需借助工业大数据来实现智能化升级。本方案通过县市级雪亮工程的整体规划，为中国制造业的弯道超车提供技术支持和战略指导。

生成包含所有jar包的项目，并配置好MySQL数据库，可直接使用。

MatLab工程数学为初学者提供了适用于工程项目的实际应用方法。

提供适用于 Visual Studio 2010 的 sqlite 3070603 工程文件，方便您创建其他 IDE 工程。

PowerDesigner反向工程指南 本指南讲解如何使用PowerDesigner进行数据库反向工程，将现有数据库结构转换为PowerDesigner模型。 步骤： 打开PowerDesigner，创建一个新的数据模型。 选择“Database”-> “Reverse Engineer Database”。 在弹出的窗口中，选择要反向工程的数据库类型和连接信息。 点击“确定”按钮，PowerDesigner将连接到数据库并读取其结构。 反向工程完成后，您将在PowerDesigner中看到数据库的模型，包括表、列、关系等。 提示： 确保您拥有数据库的访问权限。 反向工程过程可能需要一些时间，具体取决于数据库的大小和复杂性。 反向工程完成后，您可以根据需要修改模型。