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机器学习在智能制造中的应用

当系统采集到原始的数据后,然后通过加工处理得到有逻辑的信息,再通过提炼信息之间的联系获得规则和知识、形成行动的能力和完成任务,最终使用对各种知识进行归纳和综合形成关注未来不确定性业务的预测能力,这样系统才能真正做到感知、分析 根据工信部发布的《工业大数据白皮书》对工业大数据集的定义,工业数据包括了企业信息化数据、物联网采集的数据和外部相关的跨境数据,而机器学习也就成了工业大数据分析和挖掘的主要方法之一。 一种方式是建设的单个系统本身具备机器学习的功能,另外一种方式是建立企业级的机器学习平台,为企业中的其他系统提供机器学习的能力和服务,后一种机器学习平台系统架构可分成数据采集层、源数据层、数据存储层、数据分析层和应用层 外部系统主要采集企业上下游供应链数据和与企业相关的外部数据比如竞品分析数据等;企业系统主要采集企业订单、客户信息、库存信息等;工厂系统主要采集主计划、设备台账等;车间系统采集工单信息、质量信息、操作日志 结语机器学习在智能制造领域应用前景广阔,但是在应用中需要业务分析人员和数据分析人员紧密合作,从业务目标和解决实际问题出发,明确机器学习的分析目标和可行性,本文介绍了一种制造企业可行的应用架构,希望抛砖引玉
来源:e-works
2017-11-14
共 1000 页 总数:10000
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