文章目录

1 大数据特性

1.1 数据量大

1.2 速度快

1.3 多样化

1.4 价值

1.5 数据真实性

2 大数据分析技术及工具

2.1 可视化分析技术

2.2 数据挖掘技术

2.3 预测分析

2.4 语义分析

2.5 数据管理

2.6 大数据分析工具

3 智能制造大数据分析应用

3.1 设备故障识别

3.2 产量预测

3.3 生产排程

3.4 质量优化

4 大数据分析在智能制造中应用的问题

4.1 大数据存储问题

4.2 数据质量问题

4.3 专业机理与数据建模问题

4.4 资源调度问题

4.5 专业分析工具缺乏问题

5 智能制造大数据分析趋势

5.1 数据资源的平台化

5.2 与云计算深度结合

5.3 分布式趋势

5.4 辅助决策

6 结论

文章摘要:随着智能制造的兴起以及企业数字化改造带来的数据爆发式增长,大数据概念及其相关技术受到了国内外学者的广泛关注和重视。对大数据进行存储、挖掘,从海量数据中获取有用信息,助力企业生产作业中的客观规律分析进行辅助决策,成为大数据分析的重要应用场景。本文通过文献综述,从智能制造背景下大数据的发展历程、大数据特性以及大数据分析主要方向三方面对国内外大数据分析研究现状进行了总结,结合大数据分析架构对五项大数据关键技术展开分析,并对目前大数据领域所使用的分析工具进行了总结。最后,在分析了当前大数据分析在智能制造中应用存在的五点问题后,归纳了智能制造大数据分析的四大未来趋势。

文章关键词:

论文分类号:TP311.13

文章来源：《数据分析与知识发现》 网址: http://www.sjfxyzsfx.cn/qikandaodu/2022/0204/1718.html

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