工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模近600億元。隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、工業(yè)智能等新興技術(shù)向工業(yè)領(lǐng)域的不斷滲透，數(shù)字化驅(qū)動(dòng)的工業(yè)大數(shù)據(jù)推動(dòng)了制造業(yè)發(fā)展向新型智能化模式的轉(zhuǎn)變。中國工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新發(fā)展聯(lián)盟數(shù)據(jù)顯示，2016年中國工業(yè)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)150億元。2019年12月10日，國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心在2019第六屆中國國際大數(shù)據(jù)大會(huì)上表示，2019年中國工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模近600億元。

工業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量自查報(bào)告范文時(shí)間飛逝，工作已告一段落?；仡欉^去的工作，收獲了很多，也看到了不足。該認(rèn)真寫自查報(bào)告了。是不是寫不出來沒有頭緒？以下是我整理的工業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量自查報(bào)告樣本，僅供參考。讓我們看一看。工業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量自查報(bào)告1據(jù)梁平統(tǒng)計(jì)，第一種是多源采集，數(shù)據(jù)分散，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)比例大。工業(yè)大數(shù)據(jù)的來源廣泛而分散，包括來自產(chǎn)品制造現(xiàn)場(chǎng)工控網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、來自互聯(lián)網(wǎng)的客戶和供應(yīng)商數(shù)據(jù)、來自企業(yè)內(nèi)網(wǎng)的管理數(shù)據(jù)。海量異構(gòu)多源多類數(shù)據(jù)難以有效集成和語義描述，無法實(shí)現(xiàn)面向系統(tǒng)生命周期管理的數(shù)據(jù)協(xié)同管理；第二，數(shù)據(jù)有很強(qiáng)的相關(guān)性，一定有因果關(guān)系。工業(yè)大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和應(yīng)用都是圍繞著整個(gè)產(chǎn)品生命周期和企業(yè)的主要價(jià)值鏈。數(shù)據(jù)相關(guān)性強(qiáng)，分析精度要求高。

工業(yè)大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)精度低，準(zhǔn)確性和可靠性低，不能滿足安全需求；第三，連續(xù)采集、動(dòng)態(tài)時(shí)空特征鮮明的工業(yè)大數(shù)據(jù)來自工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)和傳感設(shè)備，具有實(shí)時(shí)性強(qiáng)、連續(xù)性強(qiáng)、穩(wěn)定性要求高等特點(diǎn)，需要可靠的工具進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)和管理。另外，要求整個(gè)平臺(tái)在國計(jì)民生領(lǐng)域安全可控。工業(yè)大數(shù)據(jù)分析要求實(shí)時(shí)性高，動(dòng)態(tài)控制困難，量化困難。

要搞清楚工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析，第一步應(yīng)該如何定義制造業(yè)的大數(shù)據(jù)？在這里，我將通過大數(shù)據(jù)的三個(gè)特點(diǎn)，和大家一起了解大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。1關(guān)注# 1-工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源工業(yè)大數(shù)據(jù)主要有兩種來源，第一類數(shù)據(jù)源和智能設(shè)備。普適計(jì)算有很大的空間，現(xiàn)代工作者可以帶一個(gè)普適傳感器等設(shè)備參與生產(chǎn)和管理。所以工業(yè)數(shù)據(jù)源是280億左右的大量設(shè)備之間的關(guān)聯(lián)，是我們未來需要采用的數(shù)據(jù)源之一。

通過行為軌跡數(shù)據(jù)和設(shè)備數(shù)據(jù)的結(jié)合，大數(shù)據(jù)可以幫助我們實(shí)現(xiàn)客戶分析和挖掘，其應(yīng)用場(chǎng)景包括實(shí)時(shí)核心、交易、服務(wù)、后臺(tái)服務(wù)等。2注意# 2——數(shù)據(jù)的關(guān)系數(shù)據(jù)一定要放到相應(yīng)的環(huán)境中一起分析，這樣才能了解數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，分析問題的根源。比如，每一款新機(jī)型在交付給航空公司之前，都會(huì)經(jīng)過一系列殘酷的飛行測(cè)試。

工業(yè)制造大數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)不僅僅是大量數(shù)據(jù)的積累。大數(shù)據(jù)的一個(gè)重要屬性是，人們?cè)噲D收集和弄清楚不斷變化的數(shù)據(jù)類型。如果只是收集了大量同類型的數(shù)據(jù)，再多的數(shù)據(jù)也不能稱之為大數(shù)據(jù)。如何實(shí)現(xiàn)智能制造是大家關(guān)心的問題。從哈佛商學(xué)院的邁克爾·波特到沃頓商學(xué)院，普遍共識(shí)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型是智能制造的實(shí)現(xiàn)途徑。

這種共識(shí)是基于眾多技術(shù)趨勢(shì)的整合，如物聯(lián)網(wǎng)、賽博系統(tǒng)(CPS)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)技術(shù)、人工智能、云計(jì)算、虛擬/虛擬增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(VR/AR)、大數(shù)據(jù)分析。我們必須保持清醒，不要簡(jiǎn)單地認(rèn)為有了這些技術(shù)，未來五年就是制造業(yè)的黃金時(shí)代，原因很簡(jiǎn)單。這種新的制造文化的轉(zhuǎn)變過程相當(dāng)復(fù)雜和困難，沒有行業(yè)、企業(yè)、用戶的融合，這種轉(zhuǎn)變是無法實(shí)現(xiàn)的。