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与GE数据分析师一起聊聊 工业制造中的大数据分析
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2017-08-29 11:33:16
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工业数据的多样性、分析工具与平台结合,应用场景探索与开发经验分享!
数字化转型是智能制造实现的途径,需要大量技术趋势的融合,例如,物联网、赛博系统(CPS)、工业物联网、移动技术、人工智能、云计算、虚拟/虚拟增强现实(VR/AR),以及大数据分析等。数字化转型不仅仅意味着企业简单的数字化,而是把数字作为智能制造的核心驱动力,利用数据去整合产业链和价值链。
工业大数据的主要来源有两个,第一是智能设备。普适计算有很大的空间,现代工人可以带一个普适感应器等设备来参加生产和管理。第二个数据来源于人类轨迹产生的数据,包括在现代工业制造链中,从采购、生产、物流与销售内部流程以及外部互联网信息等。通过行为轨迹数据与设备数据的结合,大数据可以帮助我们实现对客户的分析和挖掘,它的应用场景包括了实时核心交易、服务、后台服务等。
通过时间序列、图像、视频、机器学习、地理空间、预测模型、优化、模拟和统计过程控制等先进的分析工具与制造业企业内的大数据平台结合分析,从而洞见尚未显现的情况。通过传感器、感应器、传输网络和应用软件等物联网数据,理应用软件结合起来,将是今后制造业大数据分析的一大方向。
本期话题
——上述提到的工业大数据类型和分析工具中,你熟悉或使用过哪些?你所在的企业,正在利用或规划中采用哪种制造业大数据分析途径?有没有开发过一款APP应用?
例:
1. 我是来自能源领域的小白
2. 我熟悉的有。。。使用过。。
3. 我所在企业正在利用(或者规划)的制造业大数据分析途径为:
4. 有(没有)开发过一款APP应用
PS:
参与者通过讨论课认识到工业大数据的多样性特点,学习与数据分析息息相关的分析工具与平台,GE专家结合场景和应用分享开发实践和案例,引导参与者思考自身企业的数据分析场景和应用模式。
活动时间:8月28日-9月28日
活动奖励
最佳回帖10名:
爱华仕双肩商务电脑包一个
优秀回帖15名:
Kingston16GU盘一个
用心回帖20名:
USB电源适配器/快速充电器一个
获奖名单公布:
一等奖(10个)
unicorn822 ypkd11 titanmmc silver_late baihangqwer woshilixiaolong qq_20991767 phonexiii rudnkg79 mrhlhy09
二等奖(15个)
RbhfbFKD8Ve7VCJP2d9E I8o9Ll6ouc46lr8A0fJz L12eH4CI6HC g2708Q7741 bkxr3Km6IpT hb2BcB05udaS0 tpi4XrD7W1ig4Sz56S BRI9F050dBF226gu3n jeNi35wSkTn8 fko356mKW05BG K1rWf4 C0UNPHmg KFZDcg524s0JXj wAI630zC440K59kCFTlL caHf5872jdD
三等奖(20个)
tqpcho4rgi z32BnOCgh M9kVRiwgaS qijG4ZJpkFbx354 vhB3h357C2 j8vRB4Er6JW5ZI0 KD57s3QK01pW9D89R rG0tC47 y7ojc9q_k ozuejhrvf ze5k_ygf rx3oyuyi p685wy6wgvc_n hpx7lz5evet k3jr5ep5mh ysqh924pvxyd2mk lbb4tfkpuea qw6l41r9y8j jg61s3s2ue jwy75ulbaz9u
我们会尽快以电话或者邮件的方式联系获奖人员,颁发奖品,谢谢大家的参与!再次恭喜获奖人员!
如欲了解Predix平台详情,请访问:
http://predix.csdn.net
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与GE数据分析师一起聊聊 工业制造中的大数据分析
工业数据的多样性、分析工具与平台结合,应用场景探索与开发经验分享! 数字化转型是智能制造实现的途径,需要大量技术趋势的融合,例如,物联网、赛博系统(CPS)、工业物联网、移动技术、人工智能、云计算、虚拟/虚拟增强现实(VR/AR),以及大数据分析等。数字化转型不仅仅意味着企业简单的数字化,而是把数字作为智能制造的核心驱动力,利用数据去整合产业链和价值链。 工业大数据的主要来源有两个,第一是智能设备。普适计算有很大的空间,现代工人可以带一个普适感应器等设备来参加生产和管理。第二个数据来源于人类轨
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qq_34584759
2017-12-01
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其实,我就是想获取点积分
weixin_38669233
2017-11-16
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1. 我是来自能源领域的小白 2. 我熟悉的有冒险,使用过毛线 3. 我所在企业正在利用(或者规划)的制造业大数据分析途径为:APP 4. 开发过一款APP应用
拉风的猫
2017-11-01
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没消息了111?
嘁哩喀嚓
2017-10-25
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其实企业对数据分析的历程已经很悠久了,现在的大数据也是根据在原有的基础上,实现了收集手段的多样性、数据处理的专业性和应用分析的智能性,多维度的获取生产生活中的信息,使得统计分析的数据更加合理、专业、科学。现有工业大数据还处于比较初级的阶段,不少大的企业还是探索研究阶段,我个人认为还是有不少的路要走的。首先信息数据收集渠道的问题就要解决,现有的普适感应器可以收集一些如温度、湿度等外部信息,但对器械设备的内部专属信息收集能力有限,无法提供完成的产品数据,而厂家在自有产品增加感应设备的意愿不强,成本也会过高。其次整个物联网产业还未有统一的标准,无法实现产品在前后端统一,导致产业无法铺开。最后公共的大数据平台安全性和保密性也是大厂商不愿使用其他企业大数据平台的原因,自建又会造成成本、技术压力。综上所述,工业大数据产业要解决信息收集端、平台安全性收尾两端问题,其他的都会迎刃而解。 1. 我是来自军工领域的老黑 2. 我熟悉的有 时间序列 使用过 图像 3. 我所在企业正在规划使用集团自有开发的大数据平台对生产中的各环节进行数据收集、统计、分析 4. 只开发过大型的系统应用软件
hkwxsy
2017-10-16
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顶顶更精彩…………
拉风的猫
2017-10-12
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变成忽悠了?
qq_40562649
2017-10-10
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是来自能源领域的小白
我只是想获取积分
qq_40562649
2017-10-10
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大数据是时代的发展。
csdn987q
2017-09-29
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JAY_SMNC
2017-09-28
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1. 芯片制造领域的小J 2. 使用C#,C++,JAVA开发app 3. 现任公司开发MES,EAP,RTD人工智能生产系统 通过EAP监孔芯片生产过程,采集数据 4. 有开发过多款APP应用
mrhlhy09
2017-09-28
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1. 我是来自家居煤气灶领域的小邓 2. 我熟悉的有家居煤气灶数据实时监测分析,使用过煤气灶监控传感系统。 3. 我所在企业正在利用(或者规划)的制造业大数据分析途径为:通过传感系统对煤气灶进行监控分析。 4. 有(没有)开发过一款APP应用:无独立APP应用。
sweet20201
2017-09-28
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我是来自机械领域的小白
sweet20201
2017-09-28
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1. 我是来自保险领域的小冯 2. 我熟悉的spring boot dubbo,zk,ons mq使用过。。 3. 我所在企业正在利用(或者规划)的保险业大数据分析途径为: 4. 没有开发过一款APP应用
sweet20201
2017-09-28
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1. 我是来自保险领域的小冯 2. 我熟悉的spring boot dubbo,zk,ons mq使用过。。 3. 我所在企业正在利用(或者规划)的保险业大数据分析途径为: 4. 没有开发过一款APP应用
sweet20201
2017-09-28
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1. 我是来自保险领域的小冯 2. 我熟悉的spring boot dubbo,zk,ons mq使用过。。 3. 我所在企业正在利用(或者规划)的保险业大数据分析途径为: 4. 没有开发过一款APP应用
vxtasqj4
2017-09-28
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1. 我是来自面膜生产领域的小唐 2. 我熟悉的有面膜质量分析数据,使用过面膜质量分析检测系统数据。 3. 我所在企业正在利用(或者规划)的制造业大数据分析途径为:通过面膜质量分析检测,自动化对面膜进行分析。 4. 有(没有)开发过一款APP应用:无独立APP。
一个卧底
2017-09-28
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1. 我是来自服务领域的小白 2. 我使用过java 3. 我所在企业正在利用(或者规划)的制造业大数据分析途径为:外包 4. 没有开发过一款APP应用
rudnkg79
2017-09-28
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1. 我是来自汽车报废检测领域的小朱 2. 我熟悉的有汽车报废数据分析系统,使用过汽车报废数据分析工具全自动分析。 3. 我所在企业正在利用(或者规划)的制造业大数据分析途径为:通过报废系统,对汽车全自动进行分析处理。 4. 有(没有)开发过一款APP应用:无独立APP应用,有相应的辅助工具。
Thsae
2017-09-28
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1. 我是来自汽车轮胎制造领域的小李 2. 我熟悉的有轮胎制造过程数据监测。使用过轮胎制造过程的数据监测分析 3. 我所在企业正在利用(或者规划)的制造业大数据分析途径为:通过对轮胎制造过程中的抗压测试等数据分析,判断轮胎质量。 4. 有(没有)开发过一款APP应用:无独立APP。
wpmnce68
2017-09-28
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1. 我是来自汽车轮胎制造领域的小李 2. 我熟悉的有轮胎制造过程数据监测。使用过轮胎制造过程的数据监测分析 3. 我所在企业正在利用(或者规划)的制造业大数据分析途径为:通过对轮胎制造过程中的抗压测试等数据分析,判断轮胎质量。 4. 有(没有)开发过一款APP应用:无独立APP。
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