工业4.0的大数据挑战:nba外围投注网址

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跨越18世纪后半叶和19世纪上半叶的第一次工业革命使世界再次发生了翻天覆地的变化:机械化和引擎驱动的生产工艺和工具代替了人工方法。第一次工业革命促成了工厂制度和大规模生产。而在200年之后,21世纪的制造业将被工业4.0,也就是第四次工业革命所政治宣传。先进设备的数字技术于是以被用作优化和自动化生产,还包括上游供应链流程。

工业4.0的最终目标是映射在机器和组件中,并使用一直相连的传感器将动态数据传输到网络IT系统。反过来,这些应用于机器学习和人工智能算法来分析和提供这些大数据的看法,并根据必须自动调整其过程。工业4.0的革命本身并不是大数据,因为制造商早已在很长一段时间内分解了大量的动态生产和质量数据。

然而,由于缺少需要确实利用这些有所不同数据源并萃取总体看法以提高质量和生产力的平台,这些孤岛数据的浪费并不少见。换句话说,其症结不是分解和搜集数据,而是需要有效地借此萃取价值。仅次于的挑战:从制造业大数据中萃取价值工业4.0大数据来自许多有所不同的来源:·产品和/或机器设计数据,如阈值参数·来自控制系统的机器操作者数据·产品和过程质量数据·工作人员实行的人工操作者记录·制造执行系统·有关生产和运营成本的信息·故障检测和其他系统监控部署·物流信息,还包括第三方物流·有关产品用于、对系统等的客户信息其中一些数据源是结构化的(例如传感器信号),一些是半结构化的(例如人工操作者的记录),还有一些是几乎非结构化的(例如图像文件)。

然而,在很多情况下,大多数数据或者是未用于的,或者只是用作十分明确的战术目的。工业4.0大数据一般来说没战略利用的一个关键因素是不相容的技术、系统和数据类型之间的互操作性较好;第二个关键因素是传统IT系统无法存储、操作者和管理高速分解的大量有所不同数据。

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因此,企业必须的是需要充分利用机器学习、人工智能和预测分析生产大数据的价值的先进设备平台。工业4.0大数据愿景如今,制造商谋求通过搜集、分析和分享所有关键功能领域的数据来构建确实的商业智能。在这种体系结构中,生产系统不仅效率更高,而且需要及时号召大大变化的业务市场需求,其中还包括来自合作伙伴和客户的信号。

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制造商的投资回报率早已在提升运营效率、提高质量,以及更慢地号召大大变化的市场信号方面具备吸引力。如今,制造商必须参予工业4.0革命的供应商获取解决方案,并为多个行业的客户带给可取决于的价值。他们必须搜集、处置和分解来自多个有所不同来源数据的解决方案,并拆分这些数据,以便为全天候实行自动化规则和自适应机器学习获取动态的投影分析。

最重要的是,制造商必须这些解决方案与现有企业系统无缝构建,以便使生产和质量流程与其核心业务目标保持一致。:nba外围投注盘口。

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