工業數據的關鍵技術有哪些

1. 請問大數據的關鍵技術有哪些

大數據開發涉及到的關鍵技術：

大數據採集技術

大數據採集技術是指通過 RFID 數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得各種類型的結構岩友化、半結構化及非結構化的海量數據。

大數據預處理技術

大數據預處理技術主要是指完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗、填補、平滑、合並、規格化及檢粗知槐查一致性等操作。

大數據存儲及管理技術

大數據存儲及管理的主要目的是用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。

大數據處理技術

大數據的應用類型很多，主要的處理模式可以分為流處理模式和批處理模式兩種。批處理是先存儲後處理，而流處理則是直接處理。

大數據分析及挖掘技術

大數據處理的核心就是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的、深入的、有價值的信息。

大數據展示技術

在大數據時代下，數據井噴似地增長，分析人員將這些龐大的數據匯總並進行分析，而分析出的成果如果是密密麻麻的文字，那麼就沒有幾個人能理解，所以我們就需要將數據可視化。

數據可視化技術主要指的是技術上較為高級的技術方法，這些技術方法通過表達、建模，以及對立體、表面、屬性、動畫的顯示，對猛此數據加以可視化解釋。

2. 簡述傳統數據採集的關鍵技術有哪些他們之間的關系是什麼

大數據採集技術，大數據預處理技術，大數據存儲及管理技術，大數據分析及挖掘技術，大數據展現與應鏈備寬用技術
數據採集是指通過RFID射頻數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化（或稱之為弱結構化）及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。重點要突破分布式高速高可靠數據爬取或採集、高速數據全映像等大數據收集技術；突破高速數據解析、轉換與裝載等大數據整合技術；設計質量評估模型，開發數據質量技術。
大數據存儲與滾銷管理要用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。重點解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術。主要解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。開發可靠的分布式文件系統（DFS）、能效優化的存儲、計算融入存儲、大數據的去冗餘及高效低成本的大數據存儲技術；突破分布式非關系型大數據管理與處理技術，異構數據的數據融合技術，數據組織技術，研究大數據建模技術；突破大數據索引技術；突破大數據移動、備份、復制等技術；開發大數據可視化技術。
大數據分析技術。改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。
大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的棚亮運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。

3. 工業人工智慧的關鍵技術

(1)硬體

人工智慧必須依靠算力、演算法和數據，這些需要硬體為基礎，必須具備專門的圖像、語音等處理能力強、運算速度高的硬體。在分散處理、現場感測檢測時，通常採用專門的人工智慧(AI)晶元作為底層硬體，通常稱為邊緣計算網關。AI晶元按架構體系分為通用晶元CPU和GPU(圖像處理單元)、半定製晶元FPGA、全定製晶元ASIC和模擬人腦的新型類腦晶元;按照應用場景可分為訓練晶元、推斷晶元、終端計算晶元等。人工智慧先採用訓練晶元訓練數據得出核心模型，接著利用推斷晶元對新數據進行判斷推理得出結論，模型和推理也可以從已有的SDK(軟體工具開發包)中獲取，終端計算晶元主要採用簡單實時性能的邊緣計算控制輸出。

(2)感測

人工智慧場景中面對豐富多樣和大量的各種數據及相關技術，其中絕大部分數據來源於感測器。感測器能將被測量的各種信息轉變成相關數字信號，通常需要將電量、物理量、生物量、視覺、味覺、聽覺等進行感知，涉及到感知的精度、速度等。一種新型感測器的發明，往往可以開發出相應的姿橡儀器裝置。感測器分為常規感測器和智能感測器:常規感測器可以直接採集轉換處理壓力、溫度、流量、電壓等信號;智能感測器是具有信息處理功能的感測器。智能感測器帶有微處理機，具有採集、處理、交換信息的能力，是感測器集成化與微處理機相結合的產物。與一般感測器相比，智能感測器通過軟體技術可以實現低成本、高精度的信息採集，具有編程自動化、功能多樣化等顯著特點，已廣泛應用於各種視覺、聽覺、物理量和電量等感測檢測。

(3)檢測

工業人工智慧系統的各個環節涉及供應鏈、產品生產質量、設備狀態、能耗、生產環境等，這些需要大量的生產前期各種基礎、生產物流、設備和環境等外界狀態感知數據收集，並進行數據融合分析。這些檢測的精度、速度、可靠性、分析能力等性能以及價格決定了生產應用的基礎。目前成品和部件從離線集中式檢測，逐步跡春旁轉變為加工在線、實時、嵌入到生產線及設備內部的檢測;從獨立的感知和檢測轉變為多感測器、多元異構數據的融合分析;從當前數據狀態轉變為數據標准化和溯源。檢測延伸就包含了診斷，當生產過程異常導致產品質量下降或者事故時，利用感測器採集關鍵設備、生產線運行以及產品質量等獲得各種智能檢測數據，進行自動特徵提取，採用大數據分析、深度學習等方法進行高精度智能診斷及溯源。

(4)數據

人工智慧是建立在強大數據分析基礎上的，現在計算機的大容量、高速運算能力和網路雲平台給大數據應用提供了極大的可行性和便利性。大數據通常用來形容各行各業運行過程中發生的大量不同時序、多元異構的數據，往往看起來這些數據關聯性不夠緊密，在關系型資料庫中分析時需要花費大量時間和資源進行處理。大數據森罩不只是數據量大，而且數據種類多。要求實時性強。數據所蘊藏的價值大。各行各業均存在大數據，但是眾多的信息和咨詢是紛繁復雜的，需要搜索、處理、分析、歸納、總結其深層次的規律，獲得規律性、有用的數據。

(5)建模

建模是認識生產過程對象和控制方法的最基本環節，不同產品、生產過程和控制要求涉及的模型差異較大，甚至難以找到相關的模型。特定模型包含工業生產過程的機制與知識，表達了生產設備、工藝參數、原材料和產品質量效率間的映射關系，設備或關鍵部件的退化機制，產線運行狀況和工序之間的耦合關系。人工智慧控制對象更加復雜和多樣，往往是多輸入多輸出的多變數系統、非線性系統、時變系統。要求控制系統更快、精、復雜時，必須採用狀態空間法、離散模型、人工智慧等理論進行建模和控制。

(6)決策

決策包括優化、調度和控制等。由於產品、工藝和設備等不同，決策的方式差別很大。復雜工業生產通常由多工序、多台套設備和不同加工要求組成，涉及實時市場信息、生產條件以及運行工況，企業目標、計劃調度、運行指標、生產指令與控制指令一體化優化等，需要協同企業管理者和生產管理者的知識並進行智能化處理。以ERP和MES變革為人機合作的管理與決策智能化系統，利用監測設備和產線運行狀態的數據，藉助智能優化演算法，協同調度各個生產工序，控制相關的生產設備和工藝環節，實現生產全流程的產品質量、產量、消耗、成本等綜合生產指標控制，保證生產全流程的整體優化運行決策。自主智能控制系統感知生產條件變化，相互協同，解決多目標沖突、干涉和多尺度現象，兼顧各種因素和權重影響，制定相應的優化決策目標，實現製造與生產全流程全局優化。

(7)預測

預測技術分為模型方法和數據驅動方法，在預測性維護、需求預測、質量預測等方面應用廣泛。預測大多用於智能製造中設備維護，但是預測對工業生產整體或者其他關鍵環節的作用更加重要，比如產品成本價格和質量的趨勢、產品原材料成本和質量的趨勢、產品銷售方式和市場趨勢等，這些比起設備維護的預測可能更加重要。比如最近缺芯事件對 汽車 產業的影響、原材料漲價對產品的影響等，其影響遠遠超過製造產品效率的提升。大數據技術、雲服務技術和人工智慧技術的快速發展促進了預測技術不斷提升。

預測性維護可利用工業設備運行數據和退化機制經驗知識，預測設備剩餘正常工況使用時間並制定維修策略，從而實現高效安全運行。需求預測根據廠商 歷史 訂單數據、市場預測及生產線運行狀況，調節原料庫存、指導生產出貨進度，進行風險管理並減少生產浪費。質量預測通過產線、原料狀態及相關生產數據分析產品質量，並將生產流程調整為最佳產出狀態以避免殘次品，數字孿生技術可以有效促進質量預測。

4. 智能工業的智能工業的關鍵技術--物聯網技術

智能工業的實現是基於物聯網技術的滲透和應用，並與未來先進製造技術相結合，形成新的智能化的製造體系。所以，智能工業的關鍵技術在於物聯網技術。 包括識別、定位、追蹤、監控和管理的一種網路技術。
FRID、NFC，WSN 製造業供應鏈管理物聯網應用於企業原材料采購、庫存、銷售等領域，通過完善和優化供應鏈管理體系，提高了供應鏈效率，降低了成本。空中客車（Airbus）通過在供應鏈體系中應用感測網路技術，構建了全球製造業中規模最大、效率最高的供應鏈體系。
生產過程工藝優化物聯網技術的應用提高了生產線過程檢測、實時參數採集、生產設備監控、材料消耗監測的能力和水平。生產過程的智能監控、智能控制、智能診斷、智能決策、智能維護水平不斷提高。鋼鐵企業應用各種感測器和通信網路，在生產過程中實現對加工產品的寬度、厚度、溫度的實時監控，從而提高了產品質量，優化了生產流程。
產品設備監控管理各種感測技術與製造技術融合，實現了對產品設備操作使用記錄、設備故障診斷的遠程監控。GE Oil&Gas集團在全球建立了13個面向不同產品的i-Center，通過感測器和網路對設備進行在線監測和實時監控，並提供設備維護和故障診斷的解決方案。
環保監測及能源管理物聯網與環保設備的融合實現了對工業生產過程中產生的各種污染源及污染治理各環節關鍵指標的實時監控。在重點排污企業排污口安裝無線感測設備，不僅可以實時監測企業排污數據，而且可以遠程關閉排污口，防止突發性環境污染事故的發生。電信運營商已開始推廣基於物聯網的污染治理實時監測解決方案。
工業安全生產管理把感應器嵌入和裝備到礦山設備、油氣管道、礦工設備中，可以感知危險環境中工作人員、設備機器、周邊環境等方面的安全狀態信息，將現有分散、獨立、單一的網路監管平台提升為系統、開放、多元的綜合網路監管平台，實現實時感知、准確辨識、快捷響應、有效控制。 物聯網的產業鏈即所謂的DCM(Device、Connect、Manage)跟工業自動化的三層架構是互相呼應的，在物聯網的環境中，每一層次自原來的傳統功能大幅進化，在Device(設備)達到所謂的全面感知，就是讓原本的物，提升為智能物件，可以識別或擷取各種數據；而在Connect(連接)層則是要達到可靠傳遞，除了原有的有線網路外更擴展到各種無線網路；而在Manage(管理)層部分，則是要將原有的管理功能進步到智能處理，對擷取到的各種數據做更具智能的處理與呈現。
傳統的工業自動化控制系統主要包括3個層次，分別是設備層(device layer)、控制層(control layer)、以及信息層(information layer)。設備層的功能是將現場設備以網路節點的形式掛接在現場匯流排網路上，依照現場匯流排的協議標准，設備採用功能模塊的結構，通過組態設計，完成數據擷取、A/D轉換、數字濾波、溫度壓力補償、PID控制等各種功能；控制層是自動化的基礎，從現場設備中獲取數據，完成各種控制、運行參數的監測、警報和趨勢分析等功能，控制層的功能一般由工業計算機或PLC等控制器完成，這些控制器具備網路能力以協調網路節點之間的數據通信，同時也實現現場匯流排網段與乙太網段的連接；第三層信息層提供實現遠程式控制制的平台，並連接到企業自動化系統，同時從控制層提取有關生產數據用於制定綜合管理決策。
自另一個角度來，物聯網可以使所謂的自動化跟信息化『兩化融合』的願景更具體實現，自動化業者長期以來都朝著信息化目標前進，在物聯網的基礎下，原先傳統的C/S(Client/Server)架構，可以轉換成B/S(Browser/Server)架構，在生產製造、智能建築、新能源、環境監控、以及設備控制領域有更廣泛的應用。具體而言，自動化資料如果沒有經過訊息化的集成，一般使用者還是無法使用；同樣的，如果僅有訊息化功能，卻缺乏自動化的內容，一樣也是空泛無用，兩者缺一不可。 與未來先進製造技術相結合是物聯網應用的生命力所在。物聯網是信息通信技術發展的新一輪制高點，正在工業領域廣泛滲透和應用，並與未來先進製造技術相結合，形成新的智能化的製造體系。這一製造體系仍在不斷發展和完善之中。概括起來，物聯網與先進製造技術的結合主要體現在8個領域。
泛在感知網路技術建立服務於智能製造的泛在網路技術體系，為製造中的設計、設備、過程、管理和商務提供無處不在的網路服務。面向未來智能製造的泛在網路技術發展還處於初始階段。
泛在製造信息處理技術建立以泛在信息處理為基礎的新型製造模式，提升製造行業的整體實力和水平。泛在信息製造及泛在信息處理尚處於概念和實驗階段，各國政府均將此列入國家發展計劃，大力推動實施。
虛擬現實技術採用真三維顯示與人機自然交互的方式進行工業生產，進一步提高製造業的效率。虛擬環境已經在許多重大工程領域得到了廣泛的應用和研究。未來，虛擬現實技術的發展方向是三維數字產品設計、數字產品生產過程模擬、真三維顯示和裝配維修等。
人機交互技術感測技術、感測器網、工業無線網以及新材料的發展，提高了人機交互的效率和水平。製造業處在一個信息有限的時代，人要服從和服務於機器。隨著人機交互技術的不斷發展，我們將逐步進入基於泛在感知的信息化製造人機交互時代。
空間協同技術空間協同技術的發展目標是以泛在網路、人機交互、泛在信息處理和製造系統集成為基礎，突破現有製造系統在信息獲取、監控、控制、人機交互和管理方面集成度差、協同能力弱的局限，提高製造系統的敏捷性、適應性、高效性。
平行管理技術未來的製造系統將由某一個實際製造系統和對應的一個或多個虛擬的人工製造系統所組成。平行管理技術就是要實現製造系統與虛擬系統的有機融合，不斷提升企業認識和預防非正常狀態的能力，提高企業的智能決策和應急管理水平。
電子商務技術製造與商務過程一體化特徵日趨明顯，整體呈現出縱向整合和橫向聯合兩種趨勢。未來要建立健全先進製造業中的電子商務技術框架，發展電子商務以提高製造企業在動態市場中的決策與適應能力，構建和諧、可持續發展的先進製造業。
系統集成製造技術系統集成製造是由智能機器人和專家共同組成的人機共存、協同合作的工業製造系統。它集自動化、集成化、網路化和智能化於一身，使製造具有修正或重構自身結構和參數的能力，具有自組織和協調能力，可滿足瞬息萬變的市場需求，應對激烈的市場競爭。 從整體上來看，物聯網還處於起步階段。物聯網在工業領域的大規模應用還面臨一些關鍵技術問題，概括起來主要有以下幾個方面。
工業用感測器工業用感測器是一種檢測裝置，能夠測量或感知特定物體的狀態和變化，並轉化為可傳輸、可處理、可存儲的電子信號或其他形式信息。工業用感測器是實現工業自動檢測和自動控制的首要環節。在現代工業生產尤其是自動化生產過程中，要用各種感測器來監視和控制生產過程中的各個參數，使設備工作在正常狀態或最佳狀態，並使產品達到最好的質量。可以說，沒有眾多質優價廉的工業感測器，就沒有現代化工業生產體系。
工業無線網路技術工業無線網路是一種由大量隨機分布的、具有實時感知和自組織能力的感測器節點組成的網狀(Mesh)網路，綜合了感測器技術、嵌入式計算技術、現代網路及無線通信技術、分布式信息處理技術等，具有低耗自組、泛在協同、異構互連的特點。工業無線網路技術是繼現場匯流排之後工業控制系統領域的又一熱點技術，是降低工業測控系統成本、提高工業測控系統應用范圍的革命性技術，也是未來幾年工業自動化產品新的增長點，已經引起許多國家學術界和工業界的高度重視。
工業過程建模沒有模型就不可能實施先進有效的控制，傳統的集中式、封閉式的模擬系統結構已不能滿足現代工業發展的需要。工業過程建模是系統設計、分析、模擬和先進控制必不可少的基礎。
此外，物聯網在工業領域的大規模應用還面臨工業集成服務代理匯流排技術、工業語義中間件平台等關鍵技術問題。
智能工業的價值
工業化的基礎是自動化，自動化領域發展了近百年，理論，實踐都已經非常完善了。特別是隨著現代大型工業生產自動化的不斷興起和過程式控制制要求的日益復雜營運而生的DCS控制系統，更是計算機技術，系統控制技術、網路通訊技術和多媒體技術結合的產物。DCS的理念是分散控制，集中管理。雖然自動設備全部聯網，並能在控制中心監控信息而通過操作員來集中管理。但操作員的水平決定了整個系統的優化程度。有經驗的操作員可以使生產最優，而缺乏經驗的操作員只是保證了生產的安全性。是否有辦法做到分散控制，集中優化管理？需要通過物聯網根據所有監控信息，通過分析與優化技術，找到最優的控制方法，是物聯網可以帶給DCS控制系統的。IT信息發展的前期其信息服務對象主要是人，其主要解決的問題是解決信息孤島問題。當為人服務的信息孤島問題解決後，是要在更大范圍解決信息孤島問題。就是要將物與人的信息打通。人獲取了信息之後，可以根據信息判斷，做出決策，從而觸發下一步操作；但由於人存在個體差異，對於同樣的信息，不同的人做出的決策是不同的，如何從信息中獲得最優的決策？另外「物」獲得了信息是不能做出決策的，如何讓物在獲得了信息之後具有決策能力？智能分析與優化技術是解決這個問題的一個手段，在獲得信息後，依據歷史經驗以及理論模型，快速做出最有決策。數據的分析與優化技術在兩化融合的工業化與信息化方面都有旺盛的需求。

5. 請問大數據的關鍵技術有哪些

大數據處理關鍵技術包括大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展拆帶現和應用、大數據檢索、大數據可視化、大數據應用和大數據安全等。

大數據技術是從各種類型的數據中快速獲得有價值信息的咐枝技術。大數據領域已經涌現衡御敏出大量新的技術，它們成為大數據採集、存儲、處理和呈現的有力武器。

6. 大數據的關鍵技術有哪些_大數據處理的關鍵技術有哪些

大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分早李爛析及挖掘、大數據展現和應用（大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等）。

一、大數據採集技術

數據是指通過RFID射頻數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方擾帆式獲得的各種類型的結構化、半結構化（或稱之為弱結構化）及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。

二、大數據預處理技術

主要完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗等操作。1）抽取：因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取過程可以幫助我們將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的構型，以達到快速分析處理的目的。2）清洗：對於大數據，並不全是有價值的，有些數據陸漏並不是我們所關心的內容，而另一些數據則是完全錯誤的干擾項，因此要對數據通過過濾「去噪」從而提取出有效數據。

三、大數據存儲及管理技術

大數據存儲與管理要用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。重點解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術。主要解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。

四、大數據分析及挖掘技術

大數據分析技術。改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

六、大數據展現與應用技術

大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。在我國，大數據將重點應用於以下三大領域：商業智能、政府決策、公共服務。例如：商業智能技術，政府決策技術，電信數據信息處理與挖掘技術，電網數據信息處理與挖掘技術，氣象信息分析技術，環境監測技術，警務雲應用系統（道路監控、視頻監控、網路監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統）本回答根據網路文庫資料整理，原文請參見《大數據關鍵技術》

7. 請問大數據的關鍵技術有哪些

分布式計算，非結構化資料庫，分類、聚類等演算法。

大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。

(7)工業數據的關鍵技術有哪些擴展閱讀：

大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。

8. 大數據關鍵技術有哪些

大數據關鍵技術涵蓋數據存儲、處理、應用等多方面的技術，根據大數據的處理過程，可將其分為大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據處理、大數據分析及挖掘、大數據展示等。

1、大數據採集技術

大數據採集技術散嫌是指通過 RFID 數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得各種類型的結構化、半結構化及非結構化的海量數據。

因為數據源多種多樣，數據量大，產生速度快，所以大數據採集技術也面臨著許多技術挑戰，必須保證數據採集的可靠性和高效性，還要避免重復數據。

2、大數據預處理技術

大數據預處理技術主要是指完成對已接收數據的辨析、雀晌抽取、清洗、填補、平滑、合並、規格化及檢查一致性等操作。

因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取的主要目的是將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的結構，以達到快速分析處理的目的。

3、大數據存儲及管理技術

大數據存儲及管理的主要目的是用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。

4、大數據處理

大數據的應用類型很多，主要的處理模式可以分為流處理模式和批處理模式兩種。批處理是先存儲後處理，而流處理則是直接處理。

(8)工業數據的關鍵技術有哪些擴展閱讀：

大數據無處不在，大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、體能和娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大頃掘鋒數據的印跡。

1、製造業，利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。

2、金融行業，大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

3、汽車行業，利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

4、互聯網行業，藉助於大數據技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

5、電信行業，利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。

9. 工業數據採集需要學習哪些知識

工業數據採集分為三部分：

底層的設備介面：需要了解設備介面上位機協議，常用感測器
中間的數據採集傳輸：常用的工業數據採集卡（可以自己開發），OPC，物聯網網關

10. 工業互聯網的應用技術包括什麼

工業互聯網的本質和核心是通過工業互聯網平台把設備、生產線、工廠、供應商、產品和客戶緊密地連接融合起來。

工業互聯網的關鍵核心技術主要涵蓋「一硬(工業控制)+一軟(工業軟體)+一網(工業網路)+一安全(工業信息安全)」四大基礎技術，「邊緣智能+工業大數據分析+工業機理建模+工業應用開發」四大關鍵技術，以及「開源平台+開源社區」兩大殺手鐧技術。

工業互聯網首先是全面互聯，在全面互聯的基礎上，通過數據流動和分析，形成智能化變革，形成新的模式和新的業態。互聯是基礎，工業互聯網是工業系統的各種元素互聯起來，無論是機器、人還是系統。

互聯解決了通信的基本，更重要的是數據端到端的流動，跨系統的流動，在數據流動技術上充分分析、建模。伯特認為智能化生產、網路化協同、個性化定製、服務化延伸是在互聯的基礎上，通過數據流動和分析，形成新的模式和新的業態。

這是工業互聯網的基理，比現在的互聯網更強調數據，更強調充分的連接，更強調數據的流動和集成以及分析和建模，這和互聯網是有所不同的。工業互聯網的本質是要有數據的流動和分析。

工業互聯網平台可以參考SAP思愛普提出的工業4.0解決方案，作為ERP的鼻祖，德國公司SAP在工業管理數字化方面的創新走在非常前沿。SAP 將為企業提供所需的簡化、創新和加速功能，幫助他們制定數字化業務戰略。在 SAP 的協作式價值與創新框架內，企業將能充分利用這些功能。