隨著智能製造與工業互聯網概念的深入，互聯網
、大(da)數(shu)據(ju)與(yu)工(gong)業(ye)的(de)融(rong)合(he)發(fa)展(zhan)成(cheng)為(wei)了(le)新(xin)型(xing)工(gong)業(ye)體(ti)係(xi)的(de)核(he)心(xin)
，工(gong)業(ye)大(da)數(shu)據(ju)的(de)應(ying)用(yong)將(jiang)帶(dai)來(lai)工(gong)業(ye)生(sheng)產(chan)與(yu)管(guan)理(li)環(huan)節(jie)的(de)極(ji)大(da)的(de)升(sheng)級(ji)和(he)優(you)化(hua)，其(qi)價(jia)值(zhi)正(zheng)在(zai)逐(zhu)步(bu)體(ti)現(xian)和(he)被(bei)認(ren)可(ke)。

工業大數據是推進工業數字化轉型的重要技術手段


，需要“業務、技術、數據”的融合。這就要求從業務的角度去審視當前的改進方向，從IT
、OT、管理技術的角度去思考新的運作模式
、新的數據平台、應用和分析需求
，從數據的角度審視如何通過信息的融合、流動
、深度加工等手段，全麵

、及時、有效地構建反映物理世界的邏輯視圖，支撐決策與業務。因此，工業大數據的發展將呈現以下發展趨勢。

1．數據大整合、數據規範統一

工業企業逐步加強工業大數據采集、交換與集成，打破數據孤島，實現數據跨層次、跨環節、跨係統的大整合，在宏觀上從多個維度建立切實可行的工業大數據標準體係，實現數據規範的統一；另外，在實際應用中逐步實現工業軟件、物聯設備的自主可控
，實現高端設備的讀寫自由。

2．機器學習
，數據到模型的自動建立

在實現大數據采集
、集成的基礎上

，推進工業全鏈條的數字化建模和深化工業大數據分析
，將各領域各環節的經驗、工藝參數和模型數字化，形成全生產流程、全生命周期的數字鏡像
，並構造從經驗到模型的機器學習係統，以實現從數據到模型的自動建模。

3．構建不同領域的專業數據分析算法

在大數據技術領域通用算法的基礎上
，不斷構建工業領域專業的算法，深度挖掘工業係統的物理化學原理、工藝
、製造等知識，滿足企業對工業數據分析結果高置信度的要求。

4．數據結果通過3D工業場景可視化

進行數據和3D工業場景的可視化呈現，將數據結果直觀地展示給用戶
，增加工業數據的可使用度。通過3D工業場景的可視化，實現製造過程的透明化，有利於過程協同。穀器提供MES


、SRM

、WMS
、低代碼開發平台、開放接口平台一站式智能工廠
、數字化轉型整體解決方案。