随着智能制造与工业互联网概念的深入，互联网、大数据与工业的融合发展成为了新型工业体系的核心，工业大数据的应用将带来工业生产与管理环节的极大的升级和优化，其价值正在逐步体现和被认可。
工业大数据是推进工业数字化转型的重要技术手段，需要“业务、技术、数据”的融合。这就要求从业务的角度去审视当前的改进方向，从it、ot、管理技术的角度去思考新的运作模式、新的数据平台、应用和分析需求，从数据的角度审视如何通过信息的融合、流动、深度加工等手段，全面、及时、有效地构建反映物理世界的逻辑视图，支撑决策与业务。因此，工业大数据的发展将呈现以下发展趋势。
1．数据大整合、数据规范统一
工业企业逐步加强工业大数据采集、交换与集成，打破数据孤岛，实现数据跨层次、跨环节、跨系统的大整合，在宏观上从多个维度建立切实可行的工业大数据标准体系，实现数据规范的统一；另外，在实际应用中逐步实现工业软件、物联设备的自主可控，实现高端设备的读写自由。
2．机器学习，数据到模型的自动建立
在实现大数据采集、集成的基础上，推进工业全链条的数字化建模和深化工业大数据分析，将各领域各环节的经验、工艺参数和模型数字化，形成全生产流程、全生命周期的数字镜像，并构造从经验到模型的机器学习系统，以实现从数据到模型的自动建模。
3．构建不同领域的专业数据分析算法
在大数据技术领域通用算法的基础上，不断构建工业领域专业的算法，深度挖掘工业系统的物理化学原理、工艺、制造等知识，满足企业对工业数据分析结果高置信度的要求。
4．数据结果通过3d工业场景可视化
进行数据和3d工业场景的可视化呈现，将数据结果直观地展示给用户，增加工业数据的可使用度。通过3d工业场景的可视化，实现制造过程的透明化，有利于过程协同。谷器提供mes、srm、wms、低代码开发平台、开放接口平台一站式智能工厂、数字化转型整体解决方案。
来源：中自网
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