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工业大脑让机器能够感知、传递和自我诊断问题，通过分析工业生产中收集的数据，优化机器的产出和减少废品成本。通过并不昂贵的传感器、智能算法和强大的计算能力，工业大脑解决的是制造业的核心问题。工业大脑的部署原理可以分为以下四个步骤。
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数据上云。 对企业系统数据、工厂设备数据、传感器数据、人员管理数据等多方工业企业数据进行采集。
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数据预处理。 包括过滤脏数据与噪音、解决数据的多源异构、找回丢失的数据以及修正错误的数据等。同时，还要根据用途，对数据进行分割、分解、分类，为下一步的算法建模做好准备。
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算法建模。 通过工业大脑AI创作间内置的算法引擎或算法市场提供的算法，对所收集并预处理完成的历史数据进行快速建模，该模型可以是描述模型、预测模型或优化模型。
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模型应用。 对已经建立的算法模型，发布成服务并被集成到生产系统中，作用到业务，完成数据智能应用的闭环。
2020-03-24 11:18:04赞同 展开评论 打赏 -
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