0-52712-7 说到大数据分析、人工智能、机器学习这些名词，大家应该都不陌生，日常生活中，每天都可能接触到这些技术，比如实名认证用的人脸识别，手机APP的定制内容推送等等。这些应用都是通过大量收集数据，利用机器学习来训练算法、寻找规律，为决策提供支持。

大数据分析已经在改善人们的日常生活，它在工业界也逐渐成为热门话题，业界都很关注大数据分析在工业领域的应用场景。工业大数据和通用的大数据分析并不完全相同，它的特点是实时性高、数据量大、数据异构性强，工业大数据要求分析模型的精度高、可靠性高、因果关系强，这样才能满足工业场景的需要。纯数据挖掘的建模方式无法满足工业领域的需求，因此，工业大数据分析的特征是强调专业领域工艺知识和数据挖掘的深度融合。

　　一方面，运行中的流程工厂每天会生成海量的数据，数据的0-52712-7 来源包括DCS、PLC、实验室管理系统、设备管理系统、能源管理系统等。但是据统计，流程工厂中八成的数据都没得到利用，这就造成了对数据资源的浪费。

另一方面，工厂的运营管理人员也面临着很多挑战，如何得到最佳的设备效率、异常现象的根本原因分析、如何减少故障、缩短维修时间、如何提前识别出运营的隐患，如何根据不同的工况设定KPI的动态目标。这些问题很难从纯机理角度去分析，因此我们可以以“数据驱动+机理驱动”的双驱动模式来进行工业大数据的分析，从而建立高精度、高可靠性的模型，来真正解决实际的工业问题。

工业大数据分析作为数字化转型不可或缺的组成部分，未来的发展前景广阔。而利0-52712-7 用大数据分析的软件，发掘客户现场数据的价值，提升运营表现，是艾默生一直以来致力于发展的方向。

　　NO.2平台功能特点

2019年，艾默生收购工业数据分析软件KNet，以此软件为基础并结合艾默生在工业领域知识和经验进行功能上的整合扩充而推出了艾默生工业大数据解决方案，其可对运营和生产数据进行提取、清理、转换和分析，它使用先进的统计和机器学习算法库，将工业大数据转化为实用知识，推动实时决策，从而优化过程和资产性能，后续进一步整合到艾默生的Plantweb数字生态系统中，成为工业大数据应用的重要一环。2021年，艾默生工业大数据解决方案荣获了物联网突破奖之年度分析平台奖。