明略工业 明略工业大数据荣获2016年度工业大数据最佳解决方案奖

“2016中国互联网经济论坛”圆满举行，明略数据荣获“2016年度工业大数据最佳解决方案”金i奖！...



近期，由中国科学院《互联网周刊》、eNet硅谷动力和中国社会科学院信息化研究中心联合举办的“2016中国互联网经济论坛”圆满举行，一年一度的“中国互联网经济论坛”（i-China Forum）迄今已连续成功举办十三届，可谓互联网行业的盛会。在会上，明略数据荣获“2016年度工业大数据最佳解决方案”金i奖！

 



随着《中国制造2025》和“互联网+”国家战略的提出，工业大数据也逐渐成为制造业企业提升生产力、竞争力、创新力的关键要素，明略数据工业大数据的落地场景来看，有故障诊断；预测性维护；优化生产流程；优化供应链四大场景。通过这四大场景工业大数据的分析、诊断、预测和应用，能够提高良品率，减少浪费并降低运营成本，同时在完善供应链、提高产品质量等方面也会起到促进作用。

“用数据还原真实的世界，为各行业客户提供用大数据技术解决问题的能力，让各行业企业在风云变换的市场中，明万象·筑方略。”这是《互联网周刊》授予明略数据“2016年度工业大数据最佳解决方案”金i奖的颁奖词。可以看出，能够获得这样的殊荣，并非简单的说说而已。下面我们就来谈谈明略数据工业大数据的“价值”所在。

明略数据基于大数据深度学习算法的预知性维护方案助制造业转型升级

此次获奖，是明略数据基于大数据深度学习算法的预知性维护方案，能够帮助制造业企业及时处理海量设备传感器状态数据，通过基于特征提取和神经网络方法构建的诊断和预测模型，利用可视化技术实现对设备运行状态和故障信息的快速直观显示，从而有效降低设备全生命周期维修成本，实现预测性维修，使设备始终处于可靠受控状态，在提升经营效率的同时保障关键制造业的产品安全。

明略数据的解决方案主要用于解决故障诊断和预测，其中故障诊断包括应用并行计算和流处理技术，通过对海量数据的快速分析，对组件的运行状态进行及时诊断，帮助达成增加产量、提高质量的实施效果。预测性维护通过对产品全生命周期数据进行建模分析，依据状态数据准确预测产品健康状态，从而实现进行针对性维护、降低成本、保障设备运行安全的效果。

在制造业大数据解决方案的实施方面，根据不同业务场景特点，大数据项目不仅需要处理业务相关的多样性数据，也要兼顾业务本身逻辑，在综合类似项目经验的基础上，明略数据总结了完善的项目流程，通过业务和数据理解、数据采集与治理、构建并评估模型以及最后实现业务部署，扎扎实实地解决故障诊断和预测的实际问题。以家用汽车为例，车每跑7000多公里要进行定期维修，同样一种故障现状，在不同的生命周期维修方式也不一样。例如车处于磨合期或处于损耗期，应该采取不同的措施。过去由于技术手段的缺乏，很难进行准确的判断，但随着大数据技术的成熟，故障维修就可以做到更加智能！

感谢您的关注和支持！

明略数据专注于关系挖掘的大数据解决方案提供商：
- 用数据解决中国最重要的发展问题
- 关注敏感数据保护，提供军工级数据安全
- 挖掘数据的经济价值，形成新资产
=======================
回复“产品”：下载《明略数据最新产品白皮书》
回复“方案”：下载《明略数据行业解决方案矩阵》
回复“图谱”：下载《中国大数据技术精锐企业图谱》、《中关村大数据产业地图》
回复“思想”：阅读《大数据升维思考，降维打击》

回复“公安大学”：阅读《明略数据与公安大学共建大数据分析联合实验室》

回复“安委会”：加入中关村产业联盟大数据安全委员会

    关注 明略数据