| 工業(yè)大數(shù)據(jù)是在工業(yè)生產過程中產生的海量數(shù)據(jù)，近年來隨著物聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展和智能制造理念的推廣，工業(yè)大數(shù)據(jù)的應用價值日益凸顯?，F(xiàn)代工業(yè)企業(yè)通過采集和分析生產過程中的數(shù)據(jù)，能夠實現(xiàn)對生產效率的精確監(jiān)控和優(yōu)化。通過采用先進的數(shù)據(jù)分析技術，企業(yè)不僅可以提高生產效率，還可以實現(xiàn)預測性維護，減少設備故障帶來的損失。此外，隨著人工智能技術的應用，工業(yè)大數(shù)據(jù)還能夠幫助企業(yè)進行產品設計和工藝改進，推動制造業(yè)向智能化轉型。未來，工業(yè)大數(shù)據(jù)的應用將更加廣泛，通過與邊緣計算、區(qū)塊鏈等技術的結合，進一步提高數(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)字化轉型的加速推進，工業(yè)大數(shù)據(jù)市場將持續(xù)增長。技術創(chuàng)新將是推動行業(yè)發(fā)展的關鍵因素，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)分析的速度和準確性，以及利用云計算技術實現(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)的安全防護技術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)全面調研與發(fā)展趨勢預測報告》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)產業(yè)鏈結構，并對工業(yè)大數(shù)據(jù)細分市場進行了深入探究。報告基于詳實數(shù)據(jù)，科學預測了工業(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)、研究機構及政府部門提供了準確、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)展具有重要指導意義。 | |
| 1、工業(yè)大數(shù)據(jù)內涵 | |
| 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)產生主體 | |
| 1.2 、與智能制造的關系 | |
| 1.2.1 、在智能制造中的應用 | |
| 1.2.2 、在智能制造標準體系中的定位 | |
| 1.3 、與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的關系 | |
| 1.3.1 、在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的應用 | |
| 1.3.2 、在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標準體系中的定位 | |
| 1.4 、與大數(shù)據(jù)技術的關系 | |
| 1.5 、與工業(yè)軟件和工業(yè)云的關系 | |
| 1.5.1 、與工業(yè)軟件的關系 | |
| 1.5.2 、與工業(yè)云的關系 | |
| 1.6 、工業(yè)大數(shù)據(jù)的標準體系 | |
| 1.6.1 、工業(yè)大數(shù)據(jù)標準化工作基礎 | |
| （1）、國際標準化 | |
| （2）、國內標準化 | |
| 1.6.2 、工業(yè)大數(shù)據(jù)標準體系框架 | |
| 1.6.3 、工業(yè)大數(shù)據(jù)標準明細表 | |
| 1.6.4 、工業(yè)大數(shù)據(jù)重點標準描述 | |
| 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 | |
| （1）、美國 | |
| 詳.情：http://m.hczzz.cn/0/89/GongYeDaShuJuFaZhanQuShiFenXi.html | |
| ?。?）、德國 | |
| （3）、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)調者 | |
| ?。?）、數(shù)據(jù)提供者 | |
| ?。?）、工業(yè)大數(shù)據(jù)應用提供者 | |
| ?。?）、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 、產品大數(shù)據(jù) | |
| 2.3.2 、物聯(lián)接入設備 | |
| 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，促進中國工業(yè)轉型 | |
| 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)典型應用場景 | |
| 3.1 、智能化設計 | |
| 3.2 、智能化生產 | |
| 3.3 、網(wǎng)絡化協(xié)同制造 | |
| 3.4 、智能化服務 | |
| 3.5 、個性化定制 | |
| 3.6 、工業(yè)大數(shù)據(jù)應用熱點 | |
| 3.6.1 、在設計領域的應用 | |
| ?。?）、基于模型和仿真的研發(fā)設計 | |
| ?。?）、基于產品生命周期的設計 | |
| （3）、融合消費者反饋的設計利用 | |
| 3.6.2 、在復雜生產過程優(yōu)化的應用 | |
| ?。?）、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)生產線 | |
| ?。?）、生產質量控制 | |
| ?。?）、生產計劃與排程 | |
| 3.6.3 、在產品需求預測中的應用 | |
| 3.6.4 、在工業(yè)供應鏈優(yōu)化中的應用 | |
| 3.6.5 、在工業(yè)綠色發(fā)展中的應用 | |
| 4、工業(yè)大數(shù)據(jù)關鍵技術 | |
| 4.1 、工業(yè)大數(shù)據(jù)技術架構 | |
| 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)服務層 | |
| 4.1.4 、數(shù)據(jù)應用層 | |
| 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 | |
| 4.4 、工業(yè)大數(shù)據(jù)存儲與管理技術 | |
| 4.4.1 、多源異構數(shù)據(jù)管理技術 | |
| 4.4.2 、多模態(tài)數(shù)據(jù)集成技術 | |
| 4.5 、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術 | |
| 4.5.1 、時序模式分析技術 | |
| 4.5.2 、工業(yè)知識圖譜技術 | |
| 4.5.3 、多源數(shù)據(jù)融合分析技術 | |
| 4.6 、工業(yè)大數(shù)據(jù)的前沿技術趨勢 | |
| 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)質量管理 | |
| 5.3.1 、工業(yè)大數(shù)據(jù)質量問題 | |
| 5.3.2 、工業(yè)大數(shù)據(jù)質量檢測方法 | |
| 5.3.3 、工業(yè)大數(shù)據(jù)質量管理 | |
| 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 | |
| （4）、主數(shù)據(jù)管理評價 | |
| 5.4.2 、主數(shù)據(jù)應用管理 | |
| ?。?）、明確管理要求 | |
| ?。?）、實施有效管理 | |
| ?。?）、強化服務保障 | |
| 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)安全防護技術 | |
| ?。?）、工業(yè)大數(shù)據(jù)接入安全 | |
| ?。?）、工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺安全 | |
| ?。?）、工業(yè)大數(shù)據(jù)應用安全技術 | |
| 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)分析相關技術 | |
| （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 | |
| （6）、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析支撐業(yè)務創(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)與商務大數(shù)據(jù)分析 | |
| ?。?）、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 | |
| （1）業(yè)務和數(shù)據(jù)理解不當導致的失誤 | |
| ?。?）、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)分析指導思想 | |
| 6.3 、業(yè)務理解 | |
| 6.3.1 、認識工業(yè)對象 | |
| ?。?）、工業(yè)系統(tǒng)的抽象化 | |
| ?。?）、工業(yè)系統(tǒng)的功能 | |
| （3）、系統(tǒng)功能到技術原理的理解 | |
| ?。?）、系統(tǒng)功能與業(yè)務場景的關聯(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)分析目標的評估 | |
| ?。?）、工業(yè)知識的理解 | |
| ?。?）、工業(yè)知識的合用性 | |
| ?。?）、專業(yè)領域知識的融合 | |
| 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)務與數(shù)據(jù)的關系 | |
| ?。?）、離散行業(yè)的數(shù)據(jù)源 | |
| ?。?）、流程行業(yè)的數(shù)據(jù)源 | |
| 6.4.2 、數(shù)據(jù)的分類及相互關系 | |
| ?。?）、工業(yè)數(shù)據(jù)的分類 | |
| ?。?）數(shù)據(jù)間的關聯(lián)關系 | |
| 6.4.3 、數(shù)據(jù)質量 | |
| ?。?）、數(shù)據(jù)質量的定義 | |
| （2）、數(shù)據(jù)質量的組成要素 | |
| ?。?）、數(shù)據(jù)質量的影響因素 | |
| 6.5 、數(shù)據(jù)準備 | |
| 6.5.1 、業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)準備 | |
| 6.5.2 、工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)準備 | |
| 6.5.3 、物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)準備 | |
| 6.5.4 、建模分析的數(shù)據(jù)準備 | |
| ?。?）、數(shù)據(jù)預處理概述 | |
| ?。?）、數(shù)據(jù)異常處理 | |
| （3）、數(shù)據(jù)缺失處理 | |
| （4）數(shù)據(jù)歸約處理 | |
| 2025-2031年中國工業(yè)大數(shù)據(jù)行業(yè)全面調研與發(fā)展趨勢預測報告 | |
| 6.6 、數(shù)據(jù)建模 | |
| ?。?）、基本描述 | |
| ?。?）、模型的深入表述 | |
| ?。?）、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 | |
| （1）、傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析類算法 | |
| （2）、通用的機器學習類算法 | |
| ?。?）、針對旋轉設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 | |
| ?。?）、針對非結構化數(shù)據(jù)的文本挖掘類算法 | |
| ?。?）、統(tǒng)計質量控制類算法 | |
| ?。?）、排程優(yōu)化類算法 | |
| 6.7 、模型的驗證與評估 | |
| 6.7.1 、知識的質量 | |
| ?。?）、知識的確定性與準確性 | |
| ?。?）、知識的適用范圍 | |
| ?。?）、知識的質量與可靠性 | |
| 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 | |
| （2）、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 、基于領域知識的模型驗證與評估 | |
| ?。?）、對適用范圍的評估 | |
| （2）、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 、總結與展望 | |
| 6.8 、模型的部署 | |
| 6.8.1 、模型部署前應考慮的問題 | |
| 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)典型應用案例 | |
| 7.1 、研發(fā)數(shù)據(jù)管理平臺支撐蘭石集團智能智造 | |
| 7.2 、西航集團智能制造解決方案 | |
| 7.3 、支撐一體化監(jiān)控與健康管理的異構設備智能互聯(lián) | |
| 7.4 、寶雞電氣智能工廠質量大數(shù)據(jù) | |
| 7.5 、電子行業(yè)智慧生產系統(tǒng)的工業(yè)大數(shù)據(jù)應用 | |
| 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)處理與快速響應服務 | |
| 7.10 、工業(yè)大數(shù)據(jù)在工業(yè)設備預測性維護中的應用 | |
| 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)智能生產管控解決方案 | |
| 7.18 、基于資產全壽命周期的畫像技術與應用 | |
| 8、主要公司分析 | |
| 8.1 、航天云網(wǎng)科技發(fā)展有限責任公司 | |
| 8.1.1 、公司概述 | |
| 8.1.2 、工業(yè)大數(shù)據(jù)產品 | |
| 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 、西安美林數(shù)據(jù)技術股份有限公司 | |
| 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)務需求 | |
| 9.1.2 、梳理業(yè)務過程 | |
| 9.1.3 、統(tǒng)籌規(guī)劃架構 | |
| 9.1.4 、構建算法模型 | |
| 9.1.5 、人才的培養(yǎng)引進 | |
| 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)展熱點及趨勢預測 | |
| 9.3.1 、可持續(xù)監(jiān)測 | |
| 9.3.2 、改進生產工藝 | |
| 9.3.3 、數(shù)據(jù)驅動決策 | |
| 9.4 、大數(shù)據(jù)產業(yè)發(fā)展規(guī)劃 | |
| 9.4.1 、產業(yè)基礎 | |
| 9.4.2 、發(fā)展形勢 | |
| 9.4.3 、發(fā)展目標 | |
| 9.4.4 、重點任務 | |
| 9.4.5 、保障措施 | |
| 9.5 、2025-2031年工業(yè)大數(shù)據(jù)產業(yè)規(guī)模預測分析 | |
| 9.6 、2025-2031年工業(yè)大數(shù)據(jù)產業(yè)發(fā)展策略 | |
| 9.6.1 、強化關鍵技術，提升工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺能力建設 | |
| 9.6.2 、加強工業(yè)大數(shù)據(jù)管理體系建設，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)標準體系，推動標準落地實施 | |
| 9.6.4 、探索工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新應用示范，構建產業(yè)生態(tài)體系 | |
| 9.6.5 、構建工業(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)標準在智能制造標準化體系中的定位 | |
| 圖表 4：智能制造標準體系-智能賦能技術標準 | |
| 圖表 5：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺功能架構圖 | |
| 圖表 6：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標準體系框架 | |
| 圖表 7：工業(yè)大數(shù)據(jù)與商務大數(shù)據(jù)的區(qū)別 | |
| 圖表 8：工業(yè)大數(shù)據(jù)標準體系框架 | |
| 圖表 9：工業(yè)大數(shù)據(jù)標準明細表 | |
| 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 | |
| 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)相關政策 | |
| 圖表 14：工業(yè)和信息化部相關政策 | |
| 圖表 15：工業(yè)大數(shù)據(jù)應用參考架構 | |
| 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)典型應用場景 | |
| 圖表 20：工業(yè)大數(shù)據(jù)技術參考架構 | |
| 圖表 21：工業(yè)大數(shù)據(jù)技術參考架構 | |
| 圖表 22：工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺參考架構 | |
| 圖表 23：DCMM 能力域 | |
| 圖表 24：數(shù)據(jù)資源目錄應用架構 | |
| 圖表 25：主數(shù)據(jù)管理評價考核指標 | |
| 圖表 26：工業(yè)數(shù)據(jù)分析多領域交叉示意圖 | |
| 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：流形學習降維 | |
| 2025-2031年中國の産業(yè)ビッグデータ業(yè)界全面調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)的關系 | |
| 圖表 35：主成分分析與對應分析 | |
| 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)整體應用架構 | |
| 圖表 42：智能制造部署架構圖（包括多個分布式數(shù)控分廠和車間） | |
| 圖表 43：智慧生產系統(tǒng)總體架構 | |
| 圖表 44：智慧生產系統(tǒng)功能劃分 | |
| 圖表 45：典型應用場景圖 | |
| 圖表 46：平臺總體架構圖 | |
| 圖表 47：技術特點：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)設備智能監(jiān)測解決方案 | |
| 圖表 50：工業(yè)大數(shù)據(jù)的架構 | |
| 圖表 51：設備故障預測流程 | |
| 圖表 52：工業(yè)閥門生產廠家服務轉型后的效益 | |
| 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)絡數(shù)據(jù)建模流程 | |
| 圖表 56：系統(tǒng)架構圖 | |
| 圖表 57：中天智能互聯(lián)集成系統(tǒng)架構圖 | |
| 圖表 58：邏輯架構設計圖 | |
| 圖表 59：數(shù)據(jù)架構設計圖 | |
| 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 | |
| 圖表 63：寶信軟件業(yè)務分類 | |
| 圖表 64：寶信軟件自動化業(yè)務布局 | |
| 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：美林數(shù)據(jù)產品 | |
| 圖表 68：2024-2025年美林數(shù)據(jù)經(jīng)營指標 | |
| 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)模預測分析 | |
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