數(shù)據(jù)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的一種最重要的生產(chǎn)要素，以生產(chǎn)制造過程中的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行分析，實現(xiàn)智能決策和智能控制?，F(xiàn)在很多企業(yè)都知道數(shù)據(jù)的重要性，所以對數(shù)據(jù)的采集和保存都十分重視，但是大多數(shù)企業(yè)僅僅停留在這個層面而已，那么如何讓這些“多”、“雜”的工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)揮價值是很多企業(yè)需要思考和探討的問題。

尤其是在流程性行業(yè)，數(shù)據(jù)積累更加龐大，但目前這些數(shù)據(jù)僅僅是用來“看”的，很難應(yīng)用起來。這時就需要依托于工業(yè)數(shù)據(jù)大腦強(qiáng)大的計算和處理信息能力。其中主要思考的是以下幾大問題。

1、如何利用大量的看似毫無規(guī)律和聯(lián)系的數(shù)據(jù)；

2、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的同時，到底會對企業(yè)的實際生產(chǎn)帶來哪些實際的改變

3、最終到底能否實現(xiàn)錯誤預(yù)判、工藝改進(jìn)、成本控制、銷售預(yù)測等等可以產(chǎn)生實際經(jīng)濟(jì)效益的作用。

那以上幾大問題通過工業(yè)數(shù)據(jù)大腦到底是如何實現(xiàn)的呢？

首先通過數(shù)據(jù)挖掘，不斷對數(shù)據(jù)模型進(jìn)行評估、衡量、修正，挖掘出潛在的信息模型，它能組合各個領(lǐng)域的優(yōu)點，從而能從數(shù)據(jù)中挖掘到其他傳統(tǒng)方法不能發(fā)現(xiàn)的有用知識。然后利用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行數(shù)據(jù)分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征、變化和偏差分析等，?隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，新的算法會不斷地加入。同時工業(yè)大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)挖掘源于生產(chǎn)實際的實際應(yīng)用需求，用具體的生產(chǎn)數(shù)據(jù)為驅(qū)動，挖掘大數(shù)據(jù)的具體價值，而不僅是浮于表面，是真正可以應(yīng)用到到實際的生產(chǎn)和管理過程中的。

由大數(shù)據(jù)驅(qū)動的生產(chǎn)智能化轉(zhuǎn)型升級，已經(jīng)是大勢所趨，將人工智能與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)相結(jié)合，工業(yè)大數(shù)據(jù)驅(qū)動的的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)必將深度融入實體經(jīng)濟(jì)，加快產(chǎn)業(yè)向高端提升，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化。

注：圖片來源于網(wǎng)絡(luò)，如涉及版權(quán)問題請聯(lián)系進(jìn)行刪除。