數據是工業互聯網的一種最重要的生產要素，以生產制造過程中的數據為基礎進行分析，實現智能決策和智能控制。現在很多企業都知道數據的重要性，所以對數據的采集和保存都十分重視，但是大多數企業僅僅停留在這個層面而已，那么如何讓這些“多”、“雜”的工業大數據發揮價值是很多企業需要思考和探討的問題。

尤其是在流程性行業，數據積累更加龐大，但目前這些數據僅僅是用來“看”的，很難應用起來。這時就需要依托于工業數據大腦強大的計算和處理信息能力。其中主要思考的是以下幾大問題。

1、如何利用大量的看似毫無規律和聯系的數據；

2、人工智能和機器學習的同時，到底會對企業的實際生產帶來哪些實際的改變

3、最終到底能否實現錯誤預判、工藝改進、成本控制、銷售預測等等可以產生實際經濟效益的作用。

那以上幾大問題通過工業數據大腦到底是如何實現的呢？

首先通過數據挖掘，不斷對數據模型進行評估、衡量、修正，挖掘出潛在的信息模型，它能組合各個領域的優點，從而能從數據中挖掘到其他傳統方法不能發現的有用知識。然后利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特征、變化和偏差分析等，?隨著科學技術的不斷發展，新的算法會不斷地加入。同時工業大數據中的數據挖掘源于生產實際的實際應用需求，用具體的生產數據為驅動，挖掘大數據的具體價值，而不僅是浮于表面，是真正可以應用到到實際的生產和管理過程中的。

由大數據驅動的生產智能化轉型升級，已經是大勢所趨，將人工智能與工業互聯網、云計算等技術相結合，工業大數據驅動的的工業互聯網必將深度融入實體經濟，加快產業向高端提升，實現產業數字化。

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