工業(yè)大數(shù)據(jù)是在工業(yè)生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù),近年來隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和智能制造理念的推廣,工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值日益凸顯?,F(xiàn)代工業(yè)企業(yè)通過采集和分析生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù),能夠?qū)崿F(xiàn)對生產(chǎn)效率的精確監(jiān)控和優(yōu)化。通過采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù),企業(yè)不僅可以提高生產(chǎn)效率,還可以實現(xiàn)預(yù)測性維護(hù),減少設(shè)備故障帶來的損失。此外,隨著人工智能技術(shù)的應(yīng)用,工業(yè)大數(shù)據(jù)還能夠幫助企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計和工藝改進(jìn),推動制造業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型。未來,工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用將更加廣泛,通過與邊緣計算、區(qū)塊鏈等技術(shù)的結(jié)合,進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)的安全性和利用效率。 | |
未來,從全球視角來看,隨著工業(yè)4.0概念的深入實施和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速推進(jìn),工業(yè)大數(shù)據(jù)市場將持續(xù)增長。技術(shù)創(chuàng)新將是推動行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素,例如通過開發(fā)更加高效的數(shù)據(jù)處理算法來提高數(shù)據(jù)分析的速度和準(zhǔn)確性,以及利用云計算技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中管理和共享。此外,隨著企業(yè)對數(shù)據(jù)隱私和安全性的重視,工業(yè)大數(shù)據(jù)的安全防護(hù)技術(shù)將成為新的研究熱點。長期來看,工業(yè)大數(shù)據(jù)將朝著更加智能化、協(xié)同化的方向發(fā)展,成為推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要力量。 | |
《2025-2031年中國工業(yè)大數(shù)據(jù)行業(yè)全面調(diào)研與發(fā)展趨勢預(yù)測報告》系統(tǒng)分析了工業(yè)大數(shù)據(jù)行業(yè)的市場需求、市場規(guī)模及價格動態(tài),全面梳理了工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu),并對工業(yè)大數(shù)據(jù)細(xì)分市場進(jìn)行了深入探究。報告基于詳實數(shù)據(jù),科學(xué)預(yù)測了工業(yè)大數(shù)據(jù)市場前景與發(fā)展趨勢,重點剖析了品牌競爭格局、市場集中度及重點企業(yè)的市場地位。通過SWOT分析,報告識別了行業(yè)面臨的機遇與風(fēng)險,并提出了針對性發(fā)展策略與建議,為工業(yè)大數(shù)據(jù)企業(yè)、研究機構(gòu)及政府部門提供了準(zhǔn)確、及時的行業(yè)信息,是制定戰(zhàn)略決策的重要參考工具,對推動行業(yè)健康發(fā)展具有重要指導(dǎo)意義。 | |
1、工業(yè)大數(shù)據(jù)內(nèi)涵 | |
1.1 、工業(yè)大數(shù)據(jù)定義與邊界 | |
1.1.1 、工業(yè)大數(shù)據(jù)定義 | |
1.1.2 、工業(yè)大數(shù)據(jù)特征 | |
1.1.3 、工業(yè)大數(shù)據(jù)邊界 | |
1.1.4 、工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)生主體 | |
1.2 、與智能制造的關(guān)系 | |
1.2.1 、在智能制造中的應(yīng)用 | |
1.2.2 、在智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系中的定位 | |
1.3 、與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系 | |
1.3.1 、在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用 | |
1.3.2 、在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)體系中的定位 | |
1.4 、與大數(shù)據(jù)技術(shù)的關(guān)系 | |
1.5 、與工業(yè)軟件和工業(yè)云的關(guān)系 | |
1.5.1 、與工業(yè)軟件的關(guān)系 | |
1.5.2 、與工業(yè)云的關(guān)系 | |
1.6 、工業(yè)大數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)體系 | |
1.6.1 、工業(yè)大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化工作基礎(chǔ) | |
?。?)、國際標(biāo)準(zhǔn)化 | |
?。?)、國內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)化 | |
1.6.2 、工業(yè)大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系框架 | |
1.6.3 、工業(yè)大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)明細(xì)表 | |
1.6.4 、工業(yè)大數(shù)據(jù)重點標(biāo)準(zhǔn)描述 | |
1.7 、工業(yè)大數(shù)據(jù)對于不同規(guī)模企業(yè)價值 | |
1.8 、工業(yè)大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新價值 | |
1.8.1 、數(shù)據(jù)始終影響著人類工業(yè)化進(jìn)程 | |
1.8.2 、數(shù)據(jù)在信息化過程中發(fā)揮著核心作用 | |
1.8.3 、工業(yè)大數(shù)據(jù)是新工業(yè)革命的基礎(chǔ)動力 | |
1.9 、工業(yè)大數(shù)據(jù)生命周期 | |
2、工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀 | |
2.1 、全球工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展 | |
2.1.1 、國際工業(yè)大數(shù)據(jù)政策 | |
?。?)、美國 | |
詳.情:http://m.hczzz.cn/0/89/GongYeDaShuJuFaZhanQuShiFenXi.html | |
?。?)、德國 | |
?。?)、法國 | |
2.1.2 、全球工業(yè)大數(shù)據(jù)規(guī)模 | |
2.2 、我國工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展 | |
2.2.1 、國內(nèi)工業(yè)大數(shù)據(jù)政策 | |
2.2.2 、工業(yè)大數(shù)據(jù)競爭鏈 | |
?。?)、系統(tǒng)協(xié)調(diào)者 | |
?。?)、數(shù)據(jù)提供者 | |
?。?)、工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供者 | |
?。?)、大數(shù)據(jù)框架提供者 | |
?。?)、數(shù)據(jù)消費者 | |
2.2.3 、我國工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展 | |
2.2.4 、我國工業(yè)大數(shù)據(jù)規(guī)模 | |
2.2.5 、我國工業(yè)大數(shù)據(jù)格局 | |
2.2.6 、企業(yè)實踐現(xiàn)狀 | |
2.3 、我國工業(yè)大數(shù)據(jù)主要問題及難點分析 | |
2.3.1 、產(chǎn)品大數(shù)據(jù) | |
2.3.2 、物聯(lián)接入設(shè)備 | |
2.3.3 、信息集成貫通 | |
2.4 、工業(yè)大數(shù)據(jù)支撐中國制造彎道取直 | |
2.4.1 、中國是制造大國,但不是制造強國 | |
2.4.2 、工業(yè)大數(shù)據(jù)提升制造智能化水平,推動中國工業(yè)升級 | |
1.4.3 、工業(yè)大數(shù)據(jù)支撐工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展,促進(jìn)中國工業(yè)轉(zhuǎn)型 | |
2.4.4 、工業(yè)大數(shù)據(jù)助力中國制造彎道取直 | |
3、工業(yè)大數(shù)據(jù)典型應(yīng)用場景 | |
3.1 、智能化設(shè)計 | |
3.2 、智能化生產(chǎn) | |
3.3 、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造 | |
3.4 、智能化服務(wù) | |
3.5 、個性化定制 | |
3.6 、工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用熱點 | |
3.6.1 、在設(shè)計領(lǐng)域的應(yīng)用 | |
?。?)、基于模型和仿真的研發(fā)設(shè)計 | |
?。?)、基于產(chǎn)品生命周期的設(shè)計 | |
?。?)、融合消費者反饋的設(shè)計利用 | |
3.6.2 、在復(fù)雜生產(chǎn)過程優(yōu)化的應(yīng)用 | |
?。?)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)生產(chǎn)線 | |
?。?)、生產(chǎn)質(zhì)量控制 | |
?。?)、生產(chǎn)計劃與排程 | |
3.6.3 、在產(chǎn)品需求預(yù)測中的應(yīng)用 | |
3.6.4 、在工業(yè)供應(yīng)鏈優(yōu)化中的應(yīng)用 | |
3.6.5 、在工業(yè)綠色發(fā)展中的應(yīng)用 | |
4、工業(yè)大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù) | |
4.1 、工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu) | |
4.1.1 、數(shù)據(jù)存儲與管理層 | |
4.1.2 、數(shù)據(jù)分析層 | |
4.1.3 、數(shù)據(jù)服務(wù)層 | |
4.1.4 、數(shù)據(jù)應(yīng)用層 | |
4.2 、工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺 | |
4.3 、工業(yè)大數(shù)據(jù)采集技術(shù) | |
4.4 、工業(yè)大數(shù)據(jù)存儲與管理技術(shù) | |
4.4.1 、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)管理技術(shù) | |
4.4.2 、多模態(tài)數(shù)據(jù)集成技術(shù) | |
4.5 、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù) | |
4.5.1 、時序模式分析技術(shù) | |
4.5.2 、工業(yè)知識圖譜技術(shù) | |
4.5.3 、多源數(shù)據(jù)融合分析技術(shù) | |
4.6 、工業(yè)大數(shù)據(jù)的前沿技術(shù)趨勢 | |
5、工業(yè)大數(shù)據(jù)管理分析 | |
5.1 、數(shù)據(jù)管理體系 | |
5.2 、數(shù)據(jù)資源編目 | |
5.2.2 、數(shù)據(jù)資源編目 | |
5.3 、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理 | |
5.3.1 、工業(yè)大數(shù)據(jù)質(zhì)量問題 | |
5.3.2 、工業(yè)大數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測方法 | |
5.3.3 、工業(yè)大數(shù)據(jù)質(zhì)量管理 | |
5.4 、主數(shù)據(jù)管理 | |
5.4.1 、主數(shù)據(jù)管控體系 | |
?。?)、主數(shù)據(jù)管理制度 | |
?。?)、主數(shù)據(jù)管理組織 | |
2025-2031 China Industrial Big Data industry comprehensive research and development trend forecast report | |
?。?)、主數(shù)據(jù)管理流程 | |
?。?)、主數(shù)據(jù)管理評價 | |
5.4.2 、主數(shù)據(jù)應(yīng)用管理 | |
?。?)、明確管理要求 | |
?。?)、實施有效管理 | |
(3)、強化服務(wù)保障 | |
5.5 、數(shù)據(jù)安全管理 | |
5.5.1 、工業(yè)大數(shù)據(jù)安全問題 | |
5.5.2 、工業(yè)大數(shù)據(jù)安全防護(hù)技術(shù) | |
?。?)、工業(yè)大數(shù)據(jù)接入安全 | |
(2)、工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺安全 | |
(3)、工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用安全技術(shù) | |
5.5.3 、工業(yè)大數(shù)據(jù)安全管理機制 | |
6、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析概論 | |
6.1 、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析概述 | |
6.1.1 、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析概念 | |
?。?)、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析介紹 | |
(2)、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析相關(guān)技術(shù) | |
(3)、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析基本過程 | |
?。?)、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析類型 | |
?。?)、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析價值 | |
?。?)、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析支撐業(yè)務(wù)創(chuàng)新 | |
6.1.2 、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析特殊性 | |
?。?)、從工業(yè)數(shù)據(jù)分析到工業(yè)大數(shù)據(jù)分析 | |
?。?)、工業(yè)大數(shù)據(jù)與商務(wù)大數(shù)據(jù)分析 | |
(3)、工業(yè)大數(shù)據(jù)建模的難點 | |
6.1.3 、業(yè)數(shù)據(jù)分析中常見問題 | |
?。?)業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)理解不當(dāng)導(dǎo)致的失誤 | |
(2)、建模和驗證過程的失誤 | |
?。?)避免失誤的方法欲 | |
6.2 、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析框架 | |
6.2.1 、CRISP-DM 模型 | |
6.2.2 、CRISP DM 模型的落地難點 | |
6.2.3 、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)思想 | |
6.3 、業(yè)務(wù)理解 | |
6.3.1 、認(rèn)識工業(yè)對象 | |
?。?)、工業(yè)系統(tǒng)的抽象化 | |
?。?)、工業(yè)系統(tǒng)的功能 | |
?。?)、系統(tǒng)功能到技術(shù)原理的理解 | |
?。?)、系統(tǒng)功能與業(yè)務(wù)場景的關(guān)聯(lián) | |
6.3.2 、理解數(shù)據(jù)分析的需求 | |
?。?)、工業(yè)過程中的數(shù)據(jù)分析需求 | |
?。?)、數(shù)據(jù)分析的價值需求 | |
?。?)、具體業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)分析需求 | |
?。?)、數(shù)據(jù)分析需求梳理方法 | |
6.3.3 、工業(yè)數(shù)據(jù)分析目標(biāo)的評估 | |
?。?)、工業(yè)知識的理解 | |
?。?)、工業(yè)知識的合用性 | |
?。?)、專業(yè)領(lǐng)域知識的融合 | |
6.3.4 、制造的全生命周期 | |
6.4 、數(shù)據(jù)理解 | |
6.4.1 、數(shù)據(jù)來源 | |
?。?)、業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)的關(guān)系 | |
?。?)、離散行業(yè)的數(shù)據(jù)源 | |
(3)、流程行業(yè)的數(shù)據(jù)源 | |
6.4.2 、數(shù)據(jù)的分類及相互關(guān)系 | |
?。?)、工業(yè)數(shù)據(jù)的分類 | |
?。?)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系 | |
6.4.3 、數(shù)據(jù)質(zhì)量 | |
?。?)、數(shù)據(jù)質(zhì)量的定義 | |
?。?)、數(shù)據(jù)質(zhì)量的組成要素 | |
?。?)、數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響因素 | |
6.5 、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 | |
6.5.1 、業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 | |
6.5.2 、工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 | |
6.5.3 、物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 | |
6.5.4 、建模分析的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 | |
?。?)、數(shù)據(jù)預(yù)處理概述 | |
(2)、數(shù)據(jù)異常處理 | |
?。?)、數(shù)據(jù)缺失處理 | |
?。?)數(shù)據(jù)歸約處理 | |
2025-2031年中國工業(yè)大數(shù)據(jù)行業(yè)全面調(diào)研與發(fā)展趨勢預(yù)測報告 | |
6.6 、數(shù)據(jù)建模 | |
?。?)、基本描述 | |
?。?)、模型的深入表述 | |
(3)、對建模思想的影響 | |
6.6.2 、工業(yè)建模的基本過程 | |
?。?)、建模的基本思路 | |
?。?)、模型融合的方法 | |
?。?)、模型的優(yōu)化過程 | |
6.6.3 、工業(yè)建模的特征工程 | |
?。?)、數(shù)據(jù)初步篩選 | |
?。?)、特征變換 | |
?。?)、特征組合 | |
?。?)、特征篩選 | |
?。?)、特征的迭代 | |
6.6.4 、工業(yè)數(shù)據(jù)分析的算法介紹 | |
?。?)、傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析類算法 | |
?。?)、通用的機器學(xué)習(xí)類算法 | |
?。?)、針對旋轉(zhuǎn)設(shè)備的振動分析類算法 | |
?。?)、針對時序數(shù)據(jù)的時間序列類算法 | |
?。?)、針對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的文本挖掘類算法 | |
?。?)、統(tǒng)計質(zhì)量控制類算法 | |
?。?)、排程優(yōu)化類算法 | |
6.7 、模型的驗證與評估 | |
6.7.1 、知識的質(zhì)量 | |
(1)、知識的確定性與準(zhǔn)確性 | |
?。?)、知識的適用范圍 | |
(3)、知識的質(zhì)量與可靠性 | |
6.7.2 、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法及其問題 | |
?。?)、基于精度的驗證方法 | |
?。?)、精度驗證方法的局限性 | |
?。?)、解決驗證問題的傳統(tǒng)方法 | |
6.7.3 、基于領(lǐng)域知識的模型驗證與評估 | |
?。?)、對適用范圍的評估 | |
?。?)、對精度的評估 | |
?。?)、場景的綜合評估模型 | |
?。?)、模型的迭代評估 | |
6.7.4 、總結(jié)與展望 | |
6.8 、模型的部署 | |
6.8.1 、模型部署前應(yīng)考慮的問題 | |
6.8.2 、實施和運行中的問題 | |
6.8.3 、問題的解決方法 | |
6.8.4 、部署后的持續(xù)優(yōu)化 | |
6.9 、展望未來 | |
7、工業(yè)大數(shù)據(jù)典型應(yīng)用案例 | |
7.1 、研發(fā)數(shù)據(jù)管理平臺支撐蘭石集團(tuán)智能智造 | |
7.2 、西航集團(tuán)智能制造解決方案 | |
7.3 、支撐一體化監(jiān)控與健康管理的異構(gòu)設(shè)備智能互聯(lián) | |
7.4 、寶雞電氣智能工廠質(zhì)量大數(shù)據(jù) | |
7.5 、電子行業(yè)智慧生產(chǎn)系統(tǒng)的工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用 | |
7.6 、蘇州明志科技大數(shù)據(jù)輔助智能制造項目 | |
7.7 、海爾集團(tuán)互聯(lián)工廠制造大數(shù)據(jù) | |
7.8 、英沃電梯 C2M 電梯個性化定制智能平臺 | |
7.9 、飛機運行數(shù)據(jù)處理與快速響應(yīng)服務(wù) | |
7.10 、工業(yè)大數(shù)據(jù)在工業(yè)設(shè)備預(yù)測性維護(hù)中的應(yīng)用 | |
7.11 、基于物聯(lián)網(wǎng)信息終端的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用 | |
7.12 、中車株所軌道交通大數(shù)據(jù)平臺 | |
7.13 、艾克威爾電機設(shè)備智能軟起解決方案 | |
7.14 、基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)電設(shè)備全生命周期管理平臺 | |
7.15 、新能源光伏發(fā)電行業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用 | |
7.16 、面向智能化工廠互聯(lián)互通的數(shù)據(jù)集成方案 | |
7.17 、高端離散制造企業(yè)智能生產(chǎn)管控解決方案 | |
7.18 、基于資產(chǎn)全壽命周期的畫像技術(shù)與應(yīng)用 | |
8、主要公司分析 | |
8.1 、航天云網(wǎng)科技發(fā)展有限責(zé)任公司 | |
8.1.1 、公司概述 | |
8.1.2 、工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品 | |
8.2 、昆侖智匯數(shù)據(jù)科技(北京)有限公司 | |
8.2.1 、公司概述 | |
8.2.2 、工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品 | |
8.3 、北京東方國信科技股份有限公司 | |
8.3.1 、公司概述 | |
2025-2031 nián zhōngguó Gōng yè dà shù jù hángyè quánmiàn diàoyán yǔ fāzhǎn qūshì yùcè bàogào | |
8.3.2 、經(jīng)營情況分析 | |
8.3.3 、工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品? | |
8.4 、上海寶信軟件股份有限公司 | |
8.4.1 、公司概述 | |
8.4.2 、經(jīng)營情況分析 | |
8.5 、西安美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司 | |
8.5.1 、公司概述 | |
8.5.2 、工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品 | |
8.5.3 、經(jīng)營情況分析 | |
9、工業(yè)大數(shù)據(jù)投資機遇及前景趨勢展望 | |
9.1 、企業(yè)工業(yè)大數(shù)據(jù)投資策略分析 | |
9.1.1 、明確業(yè)務(wù)需求 | |
9.1.2 、梳理業(yè)務(wù)過程 | |
9.1.3 、統(tǒng)籌規(guī)劃架構(gòu) | |
9.1.4 、構(gòu)建算法模型 | |
9.1.5 、人才的培養(yǎng)引進(jìn) | |
9.2 、工業(yè)大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展前景展望 | |
9.2.1 、"十三五"發(fā)展機遇 | |
9.2.2 、大數(shù)據(jù)市場發(fā)展熱點 | |
9.2.3 、工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展前景 | |
9.3 、工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展熱點及趨勢預(yù)測 | |
9.3.1 、可持續(xù)監(jiān)測 | |
9.3.2 、改進(jìn)生產(chǎn)工藝 | |
9.3.3 、數(shù)據(jù)驅(qū)動決策 | |
9.4 、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃 | |
9.4.1 、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ) | |
9.4.2 、發(fā)展形勢 | |
9.4.3 、發(fā)展目標(biāo) | |
9.4.4 、重點任務(wù) | |
9.4.5 、保障措施 | |
9.5 、2025-2031年工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)測分析 | |
9.6 、2025-2031年工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展策略 | |
9.6.1 、強化關(guān)鍵技術(shù),提升工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺能力建設(shè) | |
9.6.2 、加強工業(yè)大數(shù)據(jù)管理體系建設(shè),提升數(shù)據(jù)資源價值 | |
9.6.3 、持續(xù)完善工業(yè)大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系,推動標(biāo)準(zhǔn)落地實施 | |
9.6.4 、探索工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用示范,構(gòu)建產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系 | |
9.6.5 、構(gòu)建工業(yè)大數(shù)據(jù)流通共享平臺 | |
圖表目錄 | |
圖表 1:工業(yè)大數(shù)據(jù)作用 | |
圖表 2:工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺特征 | |
圖表 3:工業(yè)大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)在智能制造標(biāo)準(zhǔn)化體系中的定位 | |
圖表 4:智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系-智能賦能技術(shù)標(biāo)準(zhǔn) | |
圖表 5:工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺功能架構(gòu)圖 | |
圖表 6:工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)體系框架 | |
圖表 7:工業(yè)大數(shù)據(jù)與商務(wù)大數(shù)據(jù)的區(qū)別 | |
圖表 8:工業(yè)大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系框架 | |
圖表 9:工業(yè)大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)明細(xì)表 | |
圖表 10:工業(yè)大數(shù)據(jù)生命周期 | |
圖表 11:工業(yè) 4.0 參考架構(gòu) | |
圖表 12:2020-2025年全球工業(yè)大數(shù)據(jù)市場規(guī)模 | |
圖表 13:國家工業(yè)大數(shù)據(jù)相關(guān)政策 | |
圖表 14:工業(yè)和信息化部相關(guān)政策 | |
圖表 15:工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用參考架構(gòu) | |
圖表 16:2020-2025年中國大數(shù)據(jù)市場規(guī)模 | |
圖表 17:2020-2025年我國工業(yè)大數(shù)據(jù)市場規(guī)模 | |
圖表 18:我國主要工業(yè)大數(shù)據(jù)企業(yè)TOP | |
圖表 19:工業(yè)大數(shù)據(jù)典型應(yīng)用場景 | |
圖表 20:工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)參考架構(gòu) | |
圖表 21:工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)參考架構(gòu) | |
圖表 22:工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺參考架構(gòu) | |
圖表 23:DCMM 能力域 | |
圖表 24:數(shù)據(jù)資源目錄應(yīng)用架構(gòu) | |
圖表 25:主數(shù)據(jù)管理評價考核指標(biāo) | |
圖表 26:工業(yè)數(shù)據(jù)分析多領(lǐng)域交叉示意圖 | |
圖表 27:工業(yè)大數(shù)據(jù)分析軟件棧 | |
圖表 28:工業(yè)數(shù)據(jù)分析任務(wù)的工作方案與探索路徑 | |
圖表 29:工業(yè)大數(shù)據(jù)價值創(chuàng)造的基本過程 | |
圖表 30:CRISP-DM | |
圖表 31:異常數(shù)據(jù)檢測 | |
圖表 32:拉格朗日插值法 | |
圖表 33:流形學(xué)習(xí)降維 | |
2025-2031年中國の産業(yè)ビッグデータ業(yè)界全面調(diào)査と発展傾向予測レポート | |
圖表 34:三種可見數(shù)據(jù)與不可見數(shù)據(jù)的關(guān)系 | |
圖表 35:主成分分析與對應(yīng)分析 | |
圖表 36:聚類 | |
圖表 37:三維全息譜與高階譜 | |
圖表 38:時間序列的模式挖掘 | |
圖表 39:文本挖掘 | |
圖表 40:SPC 控制圖 | |
圖表 41:系統(tǒng)整體應(yīng)用架構(gòu) | |
圖表 42:智能制造部署架構(gòu)圖(包括多個分布式數(shù)控分廠和車間) | |
圖表 43:智慧生產(chǎn)系統(tǒng)總體架構(gòu) | |
圖表 44:智慧生產(chǎn)系統(tǒng)功能劃分 | |
圖表 45:典型應(yīng)用場景圖 | |
圖表 46:平臺總體架構(gòu)圖 | |
圖表 47:技術(shù)特點:物聯(lián)網(wǎng)、云計算 | |
圖表 48:新舟飛機大數(shù)據(jù)監(jiān)控 | |
圖表 49:工業(yè)設(shè)備智能監(jiān)測解決方案 | |
圖表 50:工業(yè)大數(shù)據(jù)的架構(gòu) | |
圖表 51:設(shè)備故障預(yù)測流程 | |
圖表 52:工業(yè)閥門生產(chǎn)廠家服務(wù)轉(zhuǎn)型后的效益 | |
圖表 53:工業(yè)大數(shù)據(jù)-深度數(shù)據(jù)挖掘 | |
圖表 54:工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺 | |
圖表 55:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)建模流程 | |
圖表 56:系統(tǒng)架構(gòu)圖 | |
圖表 57:中天智能互聯(lián)集成系統(tǒng)架構(gòu)圖 | |
圖表 58:邏輯架構(gòu)設(shè)計圖 | |
圖表 59:數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計圖 | |
圖表 60:KMX機器大數(shù)據(jù)管理分析平臺 | |
圖表 61:公司"大數(shù)據(jù)+行業(yè)"的戰(zhàn)略布局 | |
圖表 62:工業(yè)云聯(lián)網(wǎng)平臺 BIOP 的平臺架構(gòu) | |
圖表 63:寶信軟件業(yè)務(wù)分類 | |
圖表 64:寶信軟件自動化業(yè)務(wù)布局 | |
圖表 65:2020-2025年nian 寶信軟件營業(yè)收入及增速(單位:億元、%) | |
圖表 66:2020-2025年寶信軟件單季營業(yè)收入及增速(單位:億元、%) | |
圖表 67:美林?jǐn)?shù)據(jù)產(chǎn)品 | |
圖表 68:2024-2025年美林?jǐn)?shù)據(jù)經(jīng)營指標(biāo) | |
圖表 69:工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新發(fā)展工程 | |
圖表 70:2025-2031年我國工業(yè)大數(shù)據(jù)市場規(guī)模預(yù)測分析 |
http://m.hczzz.cn/0/89/GongYeDaShuJuFaZhanQuShiFenXi.html
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如需購買《2025-2031年中國工業(yè)大數(shù)據(jù)行業(yè)全面調(diào)研與發(fā)展趨勢預(yù)測報告》,編號:2650890
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