擁有大資料不是目的，探索大資料的價值是關鍵。工業大資料由企業資訊資料、裝置物聯網資料和外部網際網路資料組成，具有很大的價值。例如，通過分析使用者使用資料來改進產品，通過分析現場測量資料來提高工件加工水平，通過工況資料進行產品健康管理等。
實施工業大資料專案需要關注以下3個關鍵問題：
資料質量控制問題
原始資料（生資料）質量決定分析結果的質量。企業資訊系統資料質量仍然存在問題，例如2023年某大型機車企業erp系統中近20%物料存在「一物多碼」問題。裝備物聯網資料質量堪憂，某大型製造企業1個月的狀態工況資料中，無效工況（如盾構機傳回了工程車工況）、重名工況（同一狀態工況使用不同名字）、時標混亂（當前時間錯誤或時標對不齊）等資料質量問題約30%。
多源資料關聯問題
層次化的物料表(bill of material,bom)定義了企業資訊系統資料的核心語義結構。針對跨生命週期的研製bom和例項bom間結構失配問題，我們提出了中性bom模型，並以此為核心，向前關聯設計製造bom，向後關聯服務保障bom，形成星型結構，極大地降低了資料關聯的複雜度。同時，針對裝備物聯網資料和外部網際網路資料,可以根據其繫結的物理物件（零部件或產品）與相應的bom節點相關聯。從而以bom為橋梁，關聯3個不同**的工業大資料。
大資料系統整合問題
工業大資料其**更加廣泛，並且裝備物聯網資料（半結構化資料）和外部網際網路資料（非結構化資料）都要與企業資訊系統（結構化資料）進行整合，因此要重構資料支撐平台，甚至替換「舊」系統。
大資料強調資料關聯和整合，這必然會大大增加安全風險。為了確保資料安全，一是充分利用技術手段，二是選擇可靠的實現服務提供商。
工業大資料漫談3 什麼是工業大資料？
前面兩部分我們大概了解了一下大資料的由來和特點，這一部分我們來看看什麼是工業大資料，它和傳統我們理解的大資料有什麼不同？在了解什麼是工業大資料的時候，我覺得我們有必要先了解一下什麼是工業以及工業都包括哪些門類。工業 industry 是指採集原料，並把它們加工成產品的工作和過程。一般，我們把工業分為...
資料清洗 工業大資料
異常值檢查方法 1 基於統計分析 異常檢測問題就在統計學領域裡得到廣泛研究，通常使用者用某個統計分布對資料點進行建模，再以假定的模型，根據點的分布來確定是否異常。如通過分析統計資料的散度情況，即資料變異指標來對資料的總體特徵有更進一步的了解，對資料的分布情況有所了解，進而通過資料變異指標來發現資料中...
工業大資料的特徵
定義 工業大資料即工業資料的總和，分成三類，即企業資訊化資料 工業物聯網資料，以及外部跨界資料。空間分布 不僅存在於企業內部，還存在於產業鏈和跨產業鏈的經營主體中，如scm crm。產生主體 人和機器。人產生的資料如 設計資料 業務資料 產品資料。機器資料有生產裝置 生產排程 質量控制與績效資料 和...