中國信通院：工業大數據分析指南(附下載地址)

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如今，全球掀起了以制造業轉型升級為首要任務的新一輪工業變革，工業大數據作為引領這場變革的主要驅動力，已經成為當今工業領域的熱點之一。 （原文來自皮匠網，關注“三個皮匠”微信公眾號，每天分享最新行業報告）

新一代信息技術與制造業的深度融合,將促進工業領域的服務轉型和產品升級，重塑全球制造業的產業格局。為緊緊抓住這一重大歷史機遇，搶占制造業新一輪競爭制高點，黨中央高度重視并作出長期性、戰略性部署。黨的十九大報告指出，要“加快建設制造強國，加快發展先進制造業，推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”。 

工業大數據是智能制造的核心，以“大數據+工業互聯網”為基礎，用云計算、大數據、物聯網、人工智能等技術引領工業生產方式的變革，拉動工業經濟的創新發展。工業大數據分析技術作為工業大數據的核心技術之一，可使工業大數據產品具備海量數據的挖掘能力、多源數據的集成能力、多類型知識的建模能力、多業務場景的分析能力、多領域知識的發掘能力等，對驅動企業業務創新和轉型升級具有重大的作用?？梢詮囊韵氯齻€方面來理解。 

首先，資源優化是分析的目標。企業之間競爭的本質是資源配置效率的競爭，優化資源配置效率是企業技術創新應用的主要動力，也是工業大數據分析的核心目標。工業大數據分析是實現新一代信息技術與制造業融合的重要技術支撐，其目的是不斷優化資源的配置效率，實現生產全過程的可視化、高端定制化生產、產品生產節能增效、供

應鏈配置優化、企業智能化管理等，達到提升質量、降低成本、靈活生產、提高滿意度等目的，促進制造業全要素生產率的提高。 

其次，數據建模是分析的關鍵。來源于產品生命周期的各個環節中的海量數據，為工業大數據分析提供了前提和基礎，而海量的工業數據如果不經過清洗、加工和建模等處理是無法直接應用于實際的業務場景。工業大數據分析通過模型來描述對象，構建復雜工業過程與知識之間的映射，實現知識清晰化、準確化的表達。 

最后，知識轉化是分析的核心。確定性和穩定性是工業應用的兩個基本特點，這就決定了工業大數據分析技術就是感知信息和提煉知識，其核心在于如何把海量數據轉化為信息，信息轉化為知識，知識轉化為決策，以應對和解決制造過程的復雜性和不確定性等問題。 

《工業大數據分析指南》是在新形勢下對工業大數據分析關鍵共性問題進行的辨識、抽象和提升，適應當前工業大數據的應用需求和技術變革，具有較為廣泛的通用性和相對普遍的指導意義，適于工業領域內的企業、機構的研究和參考。希望通過與業界的分享，共同推動工業大數據開發利用和應用推廣，為制造強國和網絡強國建設添薪助力！