在信息化+與工業(yè)化不斷融合加速發(fā)展的背景下，信息技術(shù)已滲透各行各業(yè)，隨之而來的“大數(shù)據(jù)”吸引了越來越多的人關(guān)注。其中大數(shù)據(jù)如何應(yīng)用、工業(yè)大數(shù)據(jù)公司有哪些等等問題更是被高度重視，尤其是制造業(yè)企業(yè)，想要在市場上占據(jù)一席之地，布局構(gòu)建工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用，建立大數(shù)據(jù)意識是制勝的關(guān)鍵。而要實現(xiàn)這一點， 則需要專業(yè)工業(yè)大數(shù)據(jù)公司協(xié)助布局搭建企業(yè)工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)。接下來，為大家分享合格的工業(yè)大數(shù)據(jù)公司應(yīng)具備哪此條件，以及工業(yè)大數(shù)據(jù)公司有哪些。

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數(shù)據(jù)量、或者是數(shù)據(jù)庫是否足夠龐大

不同的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)在不同的數(shù)據(jù)量面前，所需要的技術(shù)難度是不同的，假設(shè)一個數(shù)據(jù)采集軟件是每秒采集1000條信息，那么絕大部分程序員都可以圓滿的完成任務(wù)。但如果是每秒10萬條、1000萬條，甚至是幾十億條，那么這技術(shù)難度就非常復(fù)雜和艱巨了。另外，數(shù)據(jù)采集回來還需要經(jīng)過處理，因為大量的工業(yè)數(shù)據(jù)是“無效”數(shù)據(jù)，直接存儲是無法用于分析的，因此在存儲之前一定要進行處理，對大量數(shù)據(jù)進行處理，這在技術(shù)上又提高了難度，因此一家工業(yè)大數(shù)據(jù)公司是否合格，首先一定要具備龐大的數(shù)據(jù)采集、處理能力。以業(yè)內(nèi)領(lǐng)導(dǎo)品牌徐工漢云為例，徐工漢云擁有強大的設(shè)備連接、數(shù)據(jù)采集和邊緣計算能力，平臺可對海量工業(yè)數(shù)據(jù)進行匯聚、管理和分析。

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工業(yè)大數(shù)據(jù)采集協(xié)議是否標準，范圍是否廣泛

在工業(yè)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)采集需要各種類型的工業(yè)協(xié)議，包括ModBus、CAN等等，再加上各個自動化設(shè)備生產(chǎn)商，或者是集成商還有自己的私有工業(yè)協(xié)議，種種疊加導(dǎo)致了工業(yè)協(xié)議互聯(lián)互通上出現(xiàn)了極大難度，導(dǎo)致了最終無法有效的進行采集和分析。因此，在選擇工業(yè)大數(shù)據(jù)公司時一定要了解清楚其工業(yè)大數(shù)據(jù)采集協(xié)議是否標準、范圍是否廣泛。還是以徐工漢云為例，徐工漢云擁有350+工業(yè)協(xié)議，可實現(xiàn)大范圍、深層次的數(shù)據(jù)采集，以及異構(gòu)數(shù)據(jù)的協(xié)議轉(zhuǎn)換和邊緣處理，能夠高效幫助企業(yè)構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。?

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工業(yè)機理模型是否建立完好

業(yè)務(wù)模型是做大數(shù)據(jù)模型極為重要的基礎(chǔ)前提，找到業(yè)務(wù)模型之后找數(shù)據(jù)模型，找到數(shù)據(jù)模型以后，才能提及為解決這個業(yè)務(wù)問題所需要用到哪些算法模型。也就是說，通過模型是將不確定性轉(zhuǎn)化為確定性的最優(yōu)路徑，通過大數(shù)據(jù)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，將隱形數(shù)據(jù)顯性化、將隱形知識顯性化。這里仍是以徐工漢云為例，徐工漢云擁有眾多工業(yè)機理模式，基于通過PaaS疊加大數(shù)據(jù)處理、工業(yè)數(shù)據(jù)分析、工業(yè)微服務(wù)等創(chuàng)新功能，構(gòu)建可擴展的開放式云操作系統(tǒng)。

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最后，需要明確一點，未來，工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用將帶來工業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新和變革，因此布局構(gòu)建工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)刻不容緩。