24、工业4.0、工业物联网分析与人工智能应用

工业4.0、工业物联网分析与人工智能应用

1. 工业分析特点

工业分析具有多种特点，这些特点有助于提升工业生产的效率、安全性和质量：
- 安全（Safety） ：通过分析数据，能够解读和分析工业生产中产生的数据，从而在各种危险情况下保护工人和用户的安全。
- 情境化（Contextualize） ：结合工厂中的具体活动和观察结果对工业数据进行分析，正确理解数据并采取适当的纠正措施，能从工业设备和流程产生的数据中获取真正的意义。
- 因果导向（Casual - oriented） ：工业运营涉及特定领域的主题，因此需要对数据中的复杂和隐藏模式进行适当建模。为提高结果的准确性，会使用各种统计和机器学习操作。
- 分布式（Distributed） ：智能工业流程通常是分布式的，这就要求应用于这些流程的分析也是分布式的。流程之间的适当同步可以改善决策过程。
- 流式处理（Streaming） ：工业分析可以以批处理或连续处理的方式运行。传统上，为了改进模型会对数据进行批处理分析。但在工业4.0和工业物联网场景中，会持续产生大量数据，以提供实时反馈并改进工业流程。连续和批处理分析模型都支持这些流程。
- 自动化（Automatic） ：由于工业分析支持对数据进行连续分析，因此分析结果应该是自动、动态和连续的。
- 语义分析（Semantics） ：从工业流程中收集的数据可能是结构化、非结构化或半结构