【摘要】：工业大数据预测应用模型涉及大数据及其相关科技，如何把它们从理论应用于实践，从抽象变为具体，需要构建相应的模型。再把过去的商业数据分析演变成大数据分析。这些历史沉淀的数据，固有的结构化数据，管理、统计、报表等传统的企业生产资料，通过感应器进行流程采集就成了实时数据，就基本形成了在整个大数据工业范畴实现预测模型的两大数据核心。
工业大数据预测应用模型涉及大数据及其相关科技，如何把它们从理论应用于实践，从抽象变为具体，需要构建相应的模型。我们知道，装备制造需要大量的生产工具，这个生产工具里面有不同类型的设备，在不同的生产环节中使用，在工业1.0、工业2.0到工业3.0时代，这些设备都已经落地，形成了大量工业制造的装备，包括类似于工控、PLC（Programmable Logic Controller，可编程逻辑控制器）等，这些沉淀下来的装备结合当下的物联网，通过振动模拟、红外线测量、感应器、传感器等尽可能地进行数据采集，以对制造业的资源以及生产资料的实时状态进行了解，最终发现，这只是对设备资产本身的监控。那么，在生产流程环节中所应用到的，在工业制造3.0时代还投入了很多资源，包括投入在制造执行系统、生产资料资源系统、质量管理系统等方面大量的人力、物力等。
这个应用模型中的软性管理平台，过去是个信息孤岛，我们在这里先不要把它打通，而只通过协议把数据打通。在这个工业案例里，就会发现它的第一个看点，人们把它叫作软硬结合。再把过去的商业数据分析演变成大数据分析。这些历史沉淀的数据，固有的结构化数据，管理、统计、报表等传统的企业生产资料，通过感应器进行流程采集就成了实时数据，就基本形成了在整个大数据工业范畴实现预测模型的两大数据核心。(www.xing528.com)
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