缺乏數(shù)據(jù)積累
工藝流程和制造技術(shù)數(shù)據(jù)缺乏積累,制造業(yè)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)空心化,同時(shí)還缺乏研發(fā)數(shù)據(jù)積累,導(dǎo)致基礎(chǔ)技術(shù)原理數(shù)據(jù)缺失
數(shù)據(jù)采集不完整
數(shù)據(jù)采集和挖掘服務(wù)不健全,制約智能制造水平提升,需要深層次數(shù)據(jù)采集建模以及專業(yè)化的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
缺乏標(biāo)準(zhǔn)體系
統(tǒng)一的智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系尚未形成,影響了設(shè)備、產(chǎn)品、服務(wù)的綜合發(fā)展以及信息共享程度
產(chǎn)業(yè)鏈缺失
智能制造領(lǐng)域技術(shù)門檻較高,市場技術(shù)研發(fā)獨(dú)立封閉,難以形成研發(fā)、制造、生產(chǎn)、銷售的全產(chǎn)業(yè)鏈
實(shí)時(shí)&批量多數(shù)據(jù)集成
支持IoT類數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)接入和歷史數(shù)據(jù)的批量導(dǎo)入,并支持可視化編輯模式
數(shù)據(jù)綜合分析
支持Hive、MR、Spark、Elasticsearch等多種分析工具,滿足各種分析場景,并數(shù)據(jù)間可無縫流轉(zhuǎn)
預(yù)置多種算法模型
基于業(yè)界和華為實(shí)踐,內(nèi)置在機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、預(yù)測性維護(hù)等中100+中專業(yè)算法,客戶開箱即用
可視化建模
數(shù)據(jù)加載、特征提取、建模等均支持拖拉拽式部署,并任何一步中間結(jié)果可支持報(bào)表查看,幫忙客戶在線調(diào)試
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