2025-2031年中国工业大数据行业深度调研与发展趋势预测报告

报告编号：2650909　市场调研网

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报告内容

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　　（1）、基本描述

　　（2）、模型的深入表述

　　（3）、对建模思想的影响

　　6.6.2 、工业建模的基本过程

　　（1）、建模的基本思路

　　（2）、模型融合的方法

　　（3）、模型的优化过程

　　6.6.3 、工业建模的特征工程

　　（1）、数据初步筛选

　　（2）、特征变换

　　（3）、特征组合

　　（4）、特征筛选

　　（5）、特征的迭代

　　6.6.4 、工业数据分析的算法介绍

　　（1）、传统的统计分析类算法

　　（2）、通用的机器学习类算法

　　（3）、针对旋转设备的振动分析类算法

　　（4）、针对时序数据的时间序列类算法

　　详细内容：https://m.20087.com/2650909.html

　　（5）、针对非结构化数据的文本挖掘类算法

　　（6）、统计质量控制类算法

　　（7）、排程优化类算法

　　6.7 、模型的验证与评估

　　6.7.1 、知识的质量

　　（1）、知识的确定性与准确性

　　（2）、知识的适用范围

　　（3）、知识的质量与可靠性

　　6.7.2 、传统数据分析方法及其问题

　　（1）、基于精度的验证方法

　　（2）、精度验证方法的局限性

　　（3）、解决验证问题的传统方法

　　6.7.3 、基于领域知识的模型验证与评估

　　（1）、对适用范围的评估

　　（2）、对精度的评估

　　（3）、场景的综合评估模型

　　（4）、模型的迭代评估

　　6.7.4 、总结与展望

　　6.8 、模型的部署

　　6.8.1 、模型部署前应考虑的问题

　　6.8.2 、实施和运行中的问题

　　6.8.3 、问题的解决方法

　　6.8.4 、部署后的持续优化

　　6.9 、展望未来

　　7、工业大数据典型应用案例

　　7.1 、研发数据管理平台支撑兰石集团智能智造

　　7.2 、西航集团智能制造解决方案

　　7.3 、支撑一体化监控与健康管理的异构设备智能互联

　　7.4 、宝鸡电气智能工厂质量大数据

　　7.5 、电子行业智慧生产系统的工业大数据应用

　　7.6 、苏州明志科技大数据辅助智能制造项目

　　7.7 、海尔集团互联工厂制造大数据

　　7.8 、英沃电梯 C2M 电梯个性化定制智能平台

　　7.9 、飞机运行数据处理与快速响应服务

　　7.10 、工业大数据在工业设备预测性维护中的应用

　　7.11 、基于物联网信息终端的工业物联网大数据平台应用

　　In-depth Industry Research and Development Trend Forecast Report of China Industrial Big Data from 2025 to 2031

　　7.12 、中车株所轨道交通大数据平台

　　7.13 、艾克威尔电机设备智能软起解决方案

　　7.14 、基于工业大数据的发电设备全生命周期管理平台

　　7.15 、新能源光伏发电行业的大数据平台应用

　　7.16 、面向智能化工厂互联互通的数据集成方案

　　7.17 、高端离散制造企业智能生产管控解决方案

　　7.18 、基于资产全寿命周期的画像技术与应用

　　8、主要公司分析

　　8.1 、航天云网科技发展有限责任公司

　　8.1.1 、公司概述

　　8.1.2 、工业大数据产品

　　8.2 、昆仑智汇数据科技（北京）有限公司

　　8.2.1 、公司概述

　　8.2.2 、工业大数据产品

　　8.3 、北京东方国信科技股份有限公司

　　8.3.1 、公司概述

　　8.3.2 、经营状况

　　8.3.3 、工业大数据产品？

　　8.4 、上海宝信软件股份有限公司

　　8.4.1 、公司概述

　　8.4.2 、经营状况

　　8.5 、西安美林数据技术股份有限公司

　　8.5.1 、公司概述

　　8.5.2 、工业大数据产品

　　8.5.3 、经营状况

　　9、工业大数据投资机遇及前景趋势展望

　　9.1 、企业工业大数据投资策略分析

　　9.1.1 、明确业务需求

　　9.1.2 、梳理业务过程

　　9.1.3 、统筹规划架构

　　9.1.4 、构建算法模型

　　9.1.5 、人才的培养引进

　　9.2 、工业大数据行业发展前景展望

　　9.2.1 、"十三五"发展机遇

　　9.2.2 、大数据市场发展热点

　　9.2.3 、工业大数据发展前景

　　2025-2031年中國工業大數據行業深度調研與發展趨勢預測報告

　　9.3 、工业大数据发展热点及趋势分析

　　9.3.1 、可持续监测

　　9.3.2 、改进生产工艺

　　9.3.3 、数据驱动决策

　　9.4 、大数据产业发展规划

　　9.4.1 、产业基础

　　9.4.2 、发展形势

　　9.4.3 、发展目标

　　9.4.4 、重点任务

　　9.4.5 、保障措施

　　9.5 、2025-2031年工业大数据产业规模预测

　　9.6 、2025-2031年工业大数据产业发展策略

　　9.6.1 、强化关键技术，提升工业大数据平台能力建设

　　9.6.2 、加强工业大数据管理体系建设，提升数据资源价值

　　9.6.3 、持续完善工业大数据标准体系，推动标准落地实施

　　9.6.4 、探索工业大数据创新应用示范，构建产业生态体系

　　9.6.5 、构建工业大数据流通共享平台

　　图表目录

　　图表 1：工业大数据作用

　　图表 2：工业大数据平台特征

　　图表 3：工业大数据标准在智能制造标准化体系中的定位

　　图表 4：智能制造标准体系-智能赋能技术标准

　　图表 5：工业互联网平台功能架构图

　　图表 6：工业互联网标准体系框架

　　图表 7：工业大数据与商务大数据的区别

　　图表 8：工业大数据标准体系框架

　　图表 9：工业大数据标准明细表

　　图表 10：工业大数据生命周期

　　图表 11：工业 4.0 参考架构

　　图表 12：2020-2025年全球工业大数据市场规模

　　图表 13：国家工业大数据相关政策

　　图表 14：工业和信息化部相关政策

　　2025-2031 nián zhōngguó Gōng yè dà shù jù hángyè shēndù diàoyán yǔ fāzhǎn qūshì yùcè bàogào

　　图表 15：工业大数据应用参考架构

　　图表 16：2020-2025年中国大数据市场规模

　　图表 17：2020-2025年我国工业大数据市场规模

　　图表 18：我国主要工业大数据企业TOP

　　图表 19：工业大数据典型应用场景

　　图表 20：工业大数据技术参考架构

　　图表 21：工业大数据技术参考架构

　　图表 22：工业大数据平台参考架构

　　图表 23：DCMM 能力域

　　图表 24：数据资源目录应用架构

　　图表 25：主数据管理评价考核指标

　　图表 26：工业数据分析多领域交叉示意图

　　图表 27：工业大数据分析软件栈

　　图表 28：工业数据分析任务的工作方案与探索路径

　　图表 29：工业大数据价值创造的基本过程

　　图表 30：CRISP-DM

　　图表 31：异常数据检测

　　图表 32：拉格朗日插值法

　　图表 33：流形学习降维

　　图表 34：三种可见数据与不可见数据的关系

　　图表 35：主成分分析与对应分析

　　图表 36：聚类

　　图表 37：三维全息谱与高阶谱

　　图表 38：时间序列的模式挖掘

　　图表 39：文本挖掘

　　图表 40：SPC 控制图

　　图表 41：系统整体应用架构

　　图表 42：智能制造部署架构图（包括多个分布式数控分厂和车间）

　　图表 43：智慧生产系统总体架构

　　图表 44：智慧生产系统功能划分

　　图表 45：典型应用场景图

　　图表 46：平台总体架构图

　　图表 47：技术特点：物联网、云计算

　　图表 48：新舟飞机大数据监控

　　图表 49：工业设备智能监测解决方案

　　2025‐2031年の中国の産業ビッグデータ業界の詳細な調査と発展動向予測レポート

　　图表 50：工业大数据的架构

　　图表 51：设备故障预测流程

　　图表 52：工业阀门生产厂家服务转型后的效益

　　图表 53：工业大数据-深度数据挖掘

　　图表 54：工业物联网大数据平台

　　图表 55：神经网络数据建模流程

　　图表 56：系统架构图

　　图表 57：中天智能互联集成系统架构图

　　图表 58：逻辑架构设计图

　　图表 59：数据架构设计图

　　图表 60：KMX机器大数据管理分析平台

　　图表 61：公司"大数据+行业"的战略布局

　　图表 62：工业云联网平台 BIOP 的平台架构

　　图表 63：宝信软件业务分类

　　图表 64：宝信软件自动化业务布局

　　图表 65：2020-2025年nian 宝信软件营业收入及增速（单位：亿元、%）

　　图表 66：2020-2025年宝信软件单季营业收入及增速（单位：亿元、%）

　　图表 67：美林数据产品

　　图表 68：2024-2025年美林数据经营指标

　　图表 69：工业大数据创新发展工程

　　图表 70：2025-2031年我国工业大数据市场规模预测

　　略……

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2025-2031年中国工业大数据行业深度调研与发展趋势预测报告

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