工业数据（中国工业企业数据库）

本篇文章给大家谈谈工业数据，以及中国工业企业数据库对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

工业大数据有什么特征?

数据容量大：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。工业数据体量比较大，大量机器设备的高频数据和互联网数据持续涌入，大型工业企业的数据集将达到PB级甚至EB级别。

多样：指数据类型的多样性和来源广泛。工业数据分布广泛，分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等各个环节，并且结构复杂，既有结构化和半结构化的传感数据，也有非结构化数据。

快速：指获得和处理数据的速度。工业数据处理速度需求多样，生产现场级要求分析时限达到毫秒级，管理与决策应用需要支持交互式或批量数据分析。

价值密度低：工业大数据更强调用户价值驱动和数据本身的可用性，包括：提升创新能力和生产经营效率及促进个性化定制、服务化转型等智能制造新模式变革。

时序性：工业大数据具有较强的时序性，如订单、设备状态数据等。

工业大数据特征有哪些 大数据工程师来告诉你

【导语】工业大数据是智能制造的核心，以“大数据+工业互联网”为基础，用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术引领工业生产方式的变革，拉动工业经济的创新发展，那么工业大数据特征有哪些呢?下面大数据工程师来告诉你吧。

1、准确性(accuracy)：

主要指数据的真实性、完整性和可靠性，更加关注数据质量以及处理、分析技术和方法的可靠性。对数据分析的置信度要求较高，仅依靠统计相关性分析不足以支撑故障诊断、预测预警等工业应用，需要将物理模型与数据模型结合，挖掘因果关系。

2、闭环性(closed-loop)：

包括产品全生命周期横向过程中数据链条的封闭和关联以及智能制造纵向数据采集和处理过程中，需要支撑状态感知、分析、反馈、控制等闭环场景下的动态持续调整和优化。

3、多样(variety)：

指数据类型的多样性和来源广泛。工业数据分布广泛，分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等各个环节，并且结构复杂，既有结构化和半结构化的传感数据，也有非结构化数据。

4、数据容量大(volume)：

数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。工业数据体量比较大，大量机器设备的高频数据和互联网数据持续涌入，大型工业企业的数据集将达到PB级甚至EB级别。

5、快速(velocity)：

指获得和处理数据的速度。工业数据处理速度需求多样，生产现场级要求分析时限达到毫秒级，管理与决策应用需要支持交互式或批量数据分析。

6、强关联性(strong-relevance)：

一方面，产品生命周期同一阶段的数据具有强关联性，如产品零部件组成、工况、设备状态、维修情况、零部件补充采购等;另一方面，产品生命周期的研发设计、生产、服务等不同环节的数据之间需要进行关联。

7、价值密度低(value)：

工业大数据更强调用户价值驱动和数据本身的可用性，包括：提升创新能力和生产经营效率及促进个性化定制、服务化转型等智能制造新模式变革。

8、时序性(sequence)：

工业大数据具有较强的时序性，如订单、设备状态数据等。

关于工业大数据特征，就和大家分享到这里了，中国社会发展至今，大数据的应用正在逐渐普及，所以未来前景不可估量，希望想从事此行业的人员能够合理选择。

工业大数据是什么，及其对企业未来发展的作用？

1、工业大数据是什么？

工业大数据是指涵盖工业领域中整个产品的全生命周期，所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。

2、这些数据对未来企业的作用

在这里就举两个例子来说明，当然也是鉴于篇幅的关系，不能把所有的工业数据的应用都分享出来。

首先是产品的生产流程和进度的工业数据，这个工业数据主要是提供给生产计划部门和销售部门使用的，例如生产计划部门可以根据一个产品的生产流程制定详细的生产结合，并评估每个流程节点的生产周期，生产成本等等，以便快速的协调生产计划，合理控制生产周期。

而生产进度的工业数据可以让销售部门的销售人员更加对客户的产品形成控制力，同时也可以实时的将这些生产进度数据分享给客户知悉，从而坚定客户对我们的信心，这对于生产订单的实施和后续订单的吸引都有非常大的好处。

再例如产品质量的工业数据，我们可以通过对每个产品，以及产品对应的工艺流程来分门别类的统计与质量相关的合格率，废品率，不合格类型，报废类型等等，通过这些数据来提升企业生产能力，从而提升企业的产品质量和缩短企业的产品生产周期，甚至大幅度的降低企业生产成本。

而如果是传统的制造企业的话，虽然很多企业也在对一些工业数据进行手工采集和制表归类，但是如何更好的去应用就是一个非常大是问题了，甚至根本就从来都没有使用过。

工业大数据是什么？

以徐工汉云平台为例详解，其工业大数据能力主要聚焦平台上数据接入、存储、查询、处理、分析等数据应用各环节的能力，重点关注平台面向用户提供数据应用全流程的服务能力。主要面向平台上工业数据能力的全集，基于数据的接入、存储、查询、分析等全生命周期流程进行能力体系的构建，主要包含数据接入、数据预处理、数据存储、数据查询、计算模式、数据分析等内容。感谢你的提问，希望能对你的提问有所帮助

工业数据分几个级别

第八条 根据不同类别工业数据遭篡改、破坏、泄露或非法利用后，可能对工业生产、经济效益等带来的潜在影响，将工业数据分为一级、二级、 *** 等3个级别。

第九条 潜在影响符合下列条件之一的数据为 *** 数据：

（一）易引发特别重大生产安全事故或突发环境事件，或造成直接经济损失特别巨大；

（二）对国民经济、行业发展、公众利益、社会秩序乃至国家安全造成严重影响。

第十条 潜在影响符合下列条件之一的数据为二级数据：

（一）易引发较大或重大生产安全事故或突发环境事件，给企业造成较大负面影响，或直接经济损失较大；

（二）引发的级联效应明显，影响范围涉及多个行业、区域或者行业内多个企业，或影响持续时间长，或可导致大量供应商、客户资源被非法获取或大量个人信息泄露；

（三）恢复工业数据或消除负面影响所需付出的代价较大。

第十一条 潜在影响符合下列条件之一的数据为一级数据：

（一）对工业控制系统及设备、工业互联网平台等的正常生产运行影响较小；

（二）给企业造成负面影响较小，或直接经济损失较小；

（三）受影响的用户和企业数量较少、生产生活区域范围较小、持续时间较短；

（四）恢复工业数据或消除负面影响所需付出的代价较小。

工业数据分为几个级别

工业数据分3个级别。根据不同类别工业数据遭篡改、破坏、泄露或非法利用后，可能对工业生产、经济效益等带来的潜在影响，将工业数据分为一级、二级、 *** 等3个级别（ *** 为更高级）。数据的分类分级是数据安全的基础性工作，是对数据实施安全保护措施的重点和前提。

建立工业数据分类分级保护制度的意义

国家建立数据分类分级保护制度，根据数据在经济社会发展中的重要程度，以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用，对国家安全、公共利益或者个人、组织合法权益造成的危害程度，对数据实行分类分级保护。国家数据安全工作协调机制统筹协调有关部门制定重要数据目录，加强对重要数据的保护。

关系国家安全、国民经济命脉、重要民生、重大公共利益等数据属于国家核心数据，实行更加严格的管理制度。

各地区、各部门应当按照数据分类分级保护制度，确定本地区、本部门以及相关行业、领域的重要数据具体目录，对列入目录的数据进行重点保护。

工业数据的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于中国工业企业数据库、工业数据的信息别忘了在本站进行查找喔。