工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等，整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。工业大数据以产品数据为核心，极大地延展了传统工业的数据范围，同时还包括工业数据相关的技术和应用。工业大数据是工业企业的重要资产，是企业实现转型升级的核心要素。工业大数据技术是使工业大数据中所蕴含的价值得以挖掘和展现的一系列技术与方法，包括数据规划、采集、预处理、存储、分析挖掘、可视化和智能控制等。工业大数据具有五大特征：一是数据体量大，主要表现在随着设备数据和互联网数据的涌入，工业数据的存储量将达到EB（Exabyte，计算机存储单位，64位计算机系统的可用最大的虚拟内存空间为1EB，1EB=1024PB=1152921504606847000B）级别。二是数据分布广泛，分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等。三是结构复杂，有结构化、半结构化和非结构化等不同类型。四是数据速度需求多样化，有要求实时、半实时和离线3种，生产层级要求实时性，需要达到毫秒级别，管理层级实时性要求不高。五是数据价值不均匀，20%的数据具有80%的价值密度（如产品图纸、试验分析、加工工艺），80%的数据只有20%的价值密度，需要分析挖掘（如工况、图片数据）。工业大数据的应用，则是对特定的工业大数据集成应用的系列技术与方法，获得有价值信息的过程。工业大数据技术的研究与突破，其本质目标就是从复杂的数据集中发现新的模式与知识，挖掘并得到有价值的新信息，从而促进制造型企业的产品创新，提升经营水平和生产运作效率，以及拓展新型商业模式。(www.xing528.com)
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