工业大数据的数据挖掘

发布时间:2020-06-24阅读1231次

数据是流程工业工厂未来生产运营最重要的生产要素。中国制造2025这场新的工业革命，本质上是智能革命，而智能革命的基础是信息化，大数据则是根本。没有大数据对工厂工艺，设备，安全等方面的全面、快速、真实、准确的信息反馈，任何智能应用场景都不可能实现真正的智能。所以，企业实现数字化转型，建设智能工厂，数据的产生和收集是基础，数据挖掘则是关键，要让这些工业大数据发挥其价值，就是要对数据生产要素进行数据挖掘，这也是工业大数据应用中最关键也最有价值的部分。

数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程，从海量的、带有噪声的、不完全的数据记录中挖掘出隐含的、先前未知但潜在的有用信息和模式的一个工程化和系统化的过程。数据挖掘源于实践中的实际应用需求，使用相关的算法寻找隐藏的数据知识，最终将发现的知识和信息用到实践中去，从而提供量化、合理、可行、能够产生巨大价值的信息。

挖掘大数据所蕴含的有用信息，需要设计和开发相应的数据挖掘算法（主要包括关联分析、聚类分析、分类预测、偏差检测等）。算法的设计和开发要以具体的应用数据为驱动，通过高效的处理平台有效地分析海量的数据及对多源数据进行集成，支撑数据挖掘算法以及数据可视化的执行和数据分析流程的规范。

流程工业的智能工厂是以自动化为基础，信息化为支撑，智能化为目标。通过大数据挖掘分析对生产过程中的人、物、环境和过程实施对象数字化，将数据通过网络实现数据的价值流动，以数据的智能分析为基础，实现智能决策、智能控制、智能优化和智慧化运营。