制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析與應用研究

制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析與應用研究制造業(yè)大數(shù)據(jù)概述：大數(shù)據(jù)技術在制造業(yè)中的角色大數(shù)據(jù)分析與智能制造：數(shù)據(jù)驅動的制造企業(yè)轉型制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析面臨的挑戰(zhàn)：技術與制度層面的探討制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析的方法與技術：數(shù)據(jù)挖掘、機器學習與優(yōu)化大數(shù)據(jù)應用于制造業(yè)的關鍵領域：預測性維護、質量控制和生產優(yōu)化大數(shù)據(jù)驅動的智能供應鏈管理：數(shù)據(jù)賦能下的供應鏈優(yōu)化大數(shù)據(jù)分析在制造業(yè)可持續(xù)發(fā)展中的作用：綠色制造與循環(huán)經濟制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析的未來趨勢：工業(yè)機器學習與邊緣計算ContentsPage目錄頁制造業(yè)大數(shù)據(jù)概述：大數(shù)據(jù)技術在制造業(yè)中的角色制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析與應用研究#.制造業(yè)大數(shù)據(jù)概述：大數(shù)據(jù)技術在制造業(yè)中的角色制造業(yè)大數(shù)據(jù)概述：1.制造業(yè)大數(shù)據(jù)概念與特點：制造業(yè)大數(shù)據(jù)是指制造業(yè)生產過程中產生的海量、復雜、多源異構的數(shù)據(jù)，具有數(shù)據(jù)量大、種類繁多、價值密度低、時效性強、來源廣泛等特點。2.制造業(yè)大數(shù)據(jù)價值：制造業(yè)大數(shù)據(jù)包含了豐富的生產過程信息、設備運行信息、產品質量信息、客戶信息等，具有極高的潛在價值，可以為制造企業(yè)提高生產效率、降低成本、提高產品質量、優(yōu)化客戶服務等提供數(shù)據(jù)支持。3.制造業(yè)大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)：制造業(yè)大數(shù)據(jù)的收集、存儲、處理、分析和應用面臨著諸多挑戰(zhàn)，包括數(shù)據(jù)標準化難、數(shù)據(jù)清洗難、算法復雜度高、數(shù)據(jù)安全性難保障等。制造業(yè)大數(shù)據(jù)技術應用：1.制造業(yè)大數(shù)據(jù)技術應用現(xiàn)狀：制造業(yè)大數(shù)據(jù)技術在制造業(yè)中的應用已經取得了一定的進展，主要集中在生產過程控制、設備健康監(jiān)測、產品質量管理、客戶服務優(yōu)化等領域。2.制造業(yè)大數(shù)據(jù)技術應用前景：制造業(yè)大數(shù)據(jù)技術在制造業(yè)中的應用前景廣闊，未來將在智能制造、個性化定制、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等領域發(fā)揮重要作用。大數(shù)據(jù)分析與智能制造：數(shù)據(jù)驅動的制造企業(yè)轉型制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析與應用研究大數(shù)據(jù)分析與智能制造：數(shù)據(jù)驅動的制造企業(yè)轉型基于大數(shù)據(jù)的制造流程優(yōu)化1.大數(shù)據(jù)分析可以幫助制造企業(yè)識別和消除浪費，提高生產效率。2.通過分析生產過程中的數(shù)據(jù)，制造企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)影響產品質量和生產效率的關鍵因素，并采取針對性措施進行優(yōu)化。3.大數(shù)據(jù)分析還可以幫助制造企業(yè)預測未來需求，并根據(jù)預測結果調整生產計劃，以避免庫存積壓和生產中斷?；诖髷?shù)據(jù)的智能決策支持1.大數(shù)據(jù)分析可以為制造企業(yè)提供決策支持，幫助企業(yè)做出更明智的決策。2.通過分析歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，制造企業(yè)可以對市場需求、產品質量、生產效率等方面進行預測，并根據(jù)預測結果做出決策。3.大數(shù)據(jù)分析還可以幫助制造企業(yè)識別潛在的風險和機遇，并采取措施防范風險和抓住機遇。大數(shù)據(jù)分析與智能制造：數(shù)據(jù)驅動的制造企業(yè)轉型基于大數(shù)據(jù)的智能制造系統(tǒng)1.智能制造系統(tǒng)是利用大數(shù)據(jù)分析、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術，實現(xiàn)制造過程的自動化、智能化和柔性化。2.智能制造系統(tǒng)可以幫助制造企業(yè)提高生產效率、產品質量和生產靈活性。3.智能制造系統(tǒng)還可以幫助制造企業(yè)實現(xiàn)個性化生產，滿足消費者多樣化的需求。基于大數(shù)據(jù)的制造業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新1.大數(shù)據(jù)分析可以幫助制造企業(yè)發(fā)現(xiàn)新的市場機會，并開發(fā)新的產品和服務。2.大數(shù)據(jù)分析還可以幫助制造企業(yè)優(yōu)化營銷策略，提高營銷效率。3.大數(shù)據(jù)分析還可以幫助制造企業(yè)重構供應鏈，實現(xiàn)供應鏈的協(xié)同和優(yōu)化。大數(shù)據(jù)分析與智能制造：數(shù)據(jù)驅動的制造企業(yè)轉型基于大數(shù)據(jù)的制造業(yè)安全生產1.大數(shù)據(jù)分析可以幫助制造企業(yè)識別和評估安全風險，并采取措施防范安全事故的發(fā)生。2.大數(shù)據(jù)分析還可以幫助制造企業(yè)監(jiān)測生產過程中的安全狀況，并及時發(fā)現(xiàn)和處理安全隱患。3.大數(shù)據(jù)分析還可以幫助制造企業(yè)制定安全生產制度和標準，并對安全生產工作進行監(jiān)督和評估?；诖髷?shù)據(jù)的制造業(yè)可持續(xù)發(fā)展1.大數(shù)據(jù)分析可以幫助制造企業(yè)識別和評估環(huán)境和社會影響，并采取措施減少負面影響。2.大數(shù)據(jù)分析還可以幫助制造企業(yè)提高資源利用效率，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。3.大數(shù)據(jù)分析還可以幫助制造企業(yè)與利益相關者溝通，提高企業(yè)的社會責任感。制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析面臨的挑戰(zhàn)：技術與制度層面的探討制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析與應用研究制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析面臨的挑戰(zhàn)：技術與制度層面的探討數(shù)據(jù)量大、種類多、格式復雜,1.制造業(yè)生產過程會產生海量數(shù)據(jù),包括設備運行數(shù)據(jù)、產品質量數(shù)據(jù)、生產工藝參數(shù)數(shù)據(jù)等,數(shù)據(jù)量龐大。2.這些數(shù)據(jù)來源于不同的設備傳感器、生產線和制造系統(tǒng),格式各不相同,并且數(shù)據(jù)源在不斷增加和變化,造成了數(shù)據(jù)標準化和集成困難。3.制造業(yè)數(shù)據(jù)往往包含多種類型,包括結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù),結構化數(shù)據(jù)易于分析,非結構化數(shù)據(jù),如文本、圖像、音頻和視頻等,難以分析和處理。數(shù)據(jù)質量差、準確性低,1.制造業(yè)數(shù)據(jù)質量差、準確性低,主要原因包括傳感器設備精度不夠高、數(shù)據(jù)收集和傳輸過程中存在誤差、人為操作失誤等,造成數(shù)據(jù)可靠性不高。2.數(shù)據(jù)質量差會導致數(shù)據(jù)分析結果不準確,影響生產決策,甚至可能導致生產事故。3.提高數(shù)據(jù)質量需要從數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲和處理等各個環(huán)節(jié)入手,采取措施確保數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析面臨的挑戰(zhàn)：技術與制度層面的探討數(shù)據(jù)分析技術不成熟,1.制造業(yè)數(shù)據(jù)分析技術還不成熟,一些關鍵技術,如大數(shù)據(jù)存儲、處理、分析和可視化等,還存在很多需要改進的地方。2.缺乏針對制造業(yè)的行業(yè)專業(yè)知識,導致數(shù)據(jù)分析結果難以解釋和應用于實際生產中。3.制造業(yè)數(shù)據(jù)分析技術人才缺乏,需要培養(yǎng)和引進更多具有相關專業(yè)知識和技能的人才。數(shù)據(jù)安全與隱私保護1.制造業(yè)大數(shù)據(jù)中包含大量敏感信息,如生產工藝、技術參數(shù)、產品配方等,需要采取措施保護數(shù)據(jù)安全和隱私。2.制造業(yè)數(shù)據(jù)安全與隱私保護面臨諸多挑戰(zhàn),包括數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)篡改、數(shù)據(jù)濫用等。3.需要建立健全的數(shù)據(jù)安全與隱私保護制度,包括數(shù)據(jù)安全管理制度、數(shù)據(jù)安全技術制度、數(shù)據(jù)隱私保護制度等。制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析面臨的挑戰(zhàn)：技術與制度層面的探討政策法規(guī)不健全,1.制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析與應用涉及到數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)安全、知識產權等多個方面,需要相應的政策法規(guī)來規(guī)范和支持。2.目前,我國還沒有專門針對制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析與應用的政策法規(guī),這在一定程度上制約了制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析與應用的發(fā)展。3.需要盡快制定和完善相關政策法規(guī),為制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析與應用提供法律保障。人才短缺,1.制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析與應用需要大量專業(yè)人才,包括數(shù)據(jù)分析人員、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學家等。2.目前,我國制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析與應用人才十分短缺,這在一定程度上制約了制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析與應用的發(fā)展。3.需要加大對制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析與應用人才的培養(yǎng)力度,包括開設相關專業(yè)、組織培訓、引進國外人才等。制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析的方法與技術：數(shù)據(jù)挖掘、機器學習與優(yōu)化制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析與應用研究制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析的方法與技術：數(shù)據(jù)挖掘、機器學習與優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘技術在制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析中的應用1.數(shù)據(jù)挖掘技術概述：數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息的計算過程，其目的在于發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的潛在模式和知識。數(shù)據(jù)挖掘技術主要包括決策樹、人工神經網(wǎng)絡、支持向量機、聚類分析、關聯(lián)規(guī)則挖掘等。2.數(shù)據(jù)挖掘技術在制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析中的應用場景：-質量檢測：通過對生產過程中的數(shù)據(jù)進行挖掘，可以發(fā)現(xiàn)產品質量的異常情況，從而及時采取措施進行質量控制。-設備故障診斷：通過對設備運行數(shù)據(jù)進行挖掘，可以發(fā)現(xiàn)設備故障的潛在征兆，從而提前進行維護和更換，避免設備故障導致生產中斷。-生產過程優(yōu)化：通過對生產過程中的數(shù)據(jù)進行挖掘，可以發(fā)現(xiàn)生產過程中的瓶頸和浪費，從而優(yōu)化生產工藝，提高生產效率。-客戶需求分析：通過對客戶購買數(shù)據(jù)進行挖掘，可以發(fā)現(xiàn)客戶的需求和偏好，從而為企業(yè)的產品開發(fā)和營銷提供指導。制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析的方法與技術：數(shù)據(jù)挖掘、機器學習與優(yōu)化機器學習技術在制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析中的應用1.機器學習技術概述：機器學習是人工智能的一個分支，其核心思想是讓計算機通過學習來獲得知識和經驗，并利用這些知識和經驗來解決問題。機器學習技術主要包括監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習等。2.機器學習技術在制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析中的應用場景：-質量檢測：通過對歷史質量數(shù)據(jù)進行訓練，機器學習算法可以自動識別出產品質量的異常情況，從而提高質量檢測的準確性和效率。-設備故障診斷：通過對設備運行數(shù)據(jù)進行訓練，機器學習算法可以自動發(fā)現(xiàn)設備故障的潛在征兆，從而提前進行維護和更換，減少設備故障造成的損失。-生產過程優(yōu)化：通過對生產過程中的數(shù)據(jù)進行訓練，機器學習算法可以自動發(fā)現(xiàn)生產過程中的瓶頸和浪費，從而優(yōu)化生產工藝，提高生產效率。-客戶需求分析：通過對客戶購買數(shù)據(jù)進行訓練，機器學習算法可以自動發(fā)現(xiàn)客戶的需求和偏好，從而為企業(yè)的產品開發(fā)和營銷提供指導。大數(shù)據(jù)應用于制造業(yè)的關鍵領域：預測性維護、質量控制和生產優(yōu)化制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析與應用研究大數(shù)據(jù)應用于制造業(yè)的關鍵領域：預測性維護、質量控制和生產優(yōu)化預測性維護1.預測性維護簡介：-應用傳感技術和數(shù)據(jù)分析來預測機器和設備故障。-采用維護干預措施，防止計劃外停機，延長資產壽命、優(yōu)化資源分配。2.大數(shù)據(jù)在預測性維護中的應用：-實時監(jiān)測設備狀態(tài)，并收集運行數(shù)據(jù)。-利用數(shù)據(jù)分析技術，建立預測模型來預知故障。-優(yōu)化維護計劃，減少維修成本，提高設備運行效率。3.預測性維護發(fā)展趨勢：-傳感器和數(shù)據(jù)收集技術不斷發(fā)展，監(jiān)測數(shù)據(jù)量不斷增加。-人工智能和機器學習算法可以更準確地識別故障。-云計算和物聯(lián)網(wǎng)技術使得預測性維護更易于管理和實現(xiàn)。質量控制1.質量控制簡介：-確保產品或服務符合預定的質量標準。-包括產品設計、生產過程和最終產品檢測。2.大數(shù)據(jù)在質量控制中的應用：-通過數(shù)據(jù)分析，識別生產過程中的缺陷和異常。-及時調整生產工藝，提高產品質量。-跟蹤和溯源產品，避免質量問題擴散。3.質量控制發(fā)展趨勢：-大數(shù)據(jù)分析技術與質量控制系統(tǒng)集成，實現(xiàn)實時質量監(jiān)控。-利用物聯(lián)網(wǎng)技術，實時收集生產數(shù)據(jù)，實現(xiàn)產品質量的智能檢測。-利用人工智能和機器學習技術，實現(xiàn)產品質量預測和缺陷預防。大數(shù)據(jù)應用于制造業(yè)的關鍵領域：預測性維護、質量控制和生產優(yōu)化生產優(yōu)化1.生產優(yōu)化簡介：-優(yōu)化生產流程，提高生產效率，降低成本。-包括生產計劃、調度、庫存管理等。2.大數(shù)據(jù)在生產優(yōu)化中的應用：-對生產過程數(shù)據(jù)進行分析，識別生產瓶頸和改進機會。-制定更優(yōu)的生產計劃和調度方案，提高生產效率，優(yōu)化庫存管理，降低成本。3.生產優(yōu)化發(fā)展趨勢：-大數(shù)據(jù)分析技術與生產管理系統(tǒng)集成，實現(xiàn)實時生產優(yōu)化。-利用人工智能和機器學習技術，實現(xiàn)生產過程智能控制和優(yōu)化。-利用數(shù)字孿生技術，構建生產過程的虛擬模型，對生產過程進行仿真和優(yōu)化。大數(shù)據(jù)驅動的智能供應鏈管理：數(shù)據(jù)賦能下的供應鏈優(yōu)化制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析與應用研究大數(shù)據(jù)驅動的智能供應鏈管理：數(shù)據(jù)賦能下的供應鏈優(yōu)化數(shù)據(jù)驅動的供應鏈可視化1.實時監(jiān)控和預警：通過大數(shù)據(jù)分析，實時監(jiān)控供應鏈中的各種數(shù)據(jù)，如庫存水平、運輸狀態(tài)、訂單情況等，以便及時發(fā)現(xiàn)異常情況并采取措施。可視化技術可以將這些數(shù)據(jù)直觀地呈現(xiàn)出來，便于決策者快速做出反應。2.供應鏈績效評估：通過對大數(shù)據(jù)進行分析，可以評估供應鏈的績效，包括成本、效率、質量等方面，以便發(fā)現(xiàn)問題和改進點。可視化技術可以將供應鏈績效以直觀的形式呈現(xiàn)出來，便于決策者對供應鏈進行全面了解和改進。3.供應鏈協(xié)同優(yōu)化：通過對大數(shù)據(jù)進行分析，可以發(fā)現(xiàn)供應鏈中的協(xié)同優(yōu)化點，如庫存共享、物流配送優(yōu)化等?？梢暬夹g可以將這些協(xié)同優(yōu)化點直觀地呈現(xiàn)出來，便于決策者制定協(xié)同優(yōu)化策略，提高供應鏈的整體效率。數(shù)據(jù)驅動的供應鏈決策支持1.預測性分析：通過大數(shù)據(jù)分析，可以對供應鏈中的各種數(shù)據(jù)進行預測，如需求預測、庫存預測、運輸預測等?？梢暬夹g可以將這些預測結果直觀地呈現(xiàn)出來，便于決策者做出更準確的決策。2.情景模擬：通過大數(shù)據(jù)分析，可以對供應鏈中的各種場景進行模擬，如突發(fā)事件模擬、促銷活動模擬、產品生命周期模擬等?？梢暬夹g可以將這些模擬結果直觀地呈現(xiàn)出來，便于決策者評估不同決策方案的優(yōu)缺點，做出更優(yōu)的決策。3.決策優(yōu)化：通過大數(shù)據(jù)分析，可以對供應鏈中的各種決策變量進行優(yōu)化，如庫存水平、生產計劃、運輸路線等。可視化技術可以將這些優(yōu)化結果直觀地呈現(xiàn)出來，便于決策者快速找到最優(yōu)決策方案。大數(shù)據(jù)驅動的智能供應鏈管理：數(shù)據(jù)賦能下的供應鏈優(yōu)化1.風險識別和評估：通過大數(shù)據(jù)分析，可以識別和評估供應鏈中的各種風險，如自然災害風險、市場風險、供應商風險等。可視化技術可以將這些風險直觀地呈現(xiàn)出來，便于決策者對供應鏈風險進行全面了解和評估。2.風險預警和響應：通過對大數(shù)據(jù)進行分析，可以對供應鏈中的風險進行預警，以便決策者及時采取措施應對風險。可視化技術可以將這些風險預警直觀地呈現(xiàn)出來，便于決策者快速做出反應。3.風險管理決策：通過對大數(shù)據(jù)進行分析，可以制定供應鏈風險管理決策，如風險規(guī)避、風險轉移、風險控制等?？梢暬夹g可以將這些風險管理決策直觀地呈現(xiàn)出來，便于決策者對供應鏈風險進行有效管理。數(shù)據(jù)驅動的新產品開發(fā)1.市場需求分析：通過大數(shù)據(jù)分析，可以分析市場需求，了解消費者對新產品的需求和偏好?？梢暬夹g可以將這些市場需求直觀地呈現(xiàn)出來，便于產品開發(fā)人員設計出更符合市場需求的產品。2.技術可行性分析：通過大數(shù)據(jù)分析，可以分析新產品的技術可行性，了解現(xiàn)有技術是否足以支持新產品的開發(fā)?？梢暬夹g可以將這些技術可行性直觀地呈現(xiàn)出來，便于產品開發(fā)人員評估新產品的可行性。3.產品性能預測：通過大數(shù)據(jù)分析，可以預測新產品的性能，了解新產品的質量、可靠性、耐久性等方面的情況?？梢暬夹g可以將這些產品性能預測直觀地呈現(xiàn)出來，便于產品開發(fā)人員優(yōu)化新產品的性能。數(shù)據(jù)驅動的供應鏈風險管理大數(shù)據(jù)驅動的智能供應鏈管理：數(shù)據(jù)賦能下的供應鏈優(yōu)化數(shù)據(jù)驅動的供應鏈協(xié)同創(chuàng)新1.創(chuàng)新需求識別：通過大數(shù)據(jù)分析，可以識別供應鏈中的創(chuàng)新需求，了解供應鏈中各方的創(chuàng)新意愿和需求。可視化技術可以將這些創(chuàng)新需求直觀地呈現(xiàn)出來，便于供應鏈各方共同開展創(chuàng)新活動。2.創(chuàng)新資源整合：通過大數(shù)據(jù)分析，可以整合供應鏈中的創(chuàng)新資源，包括技術資源、人力資源、信息資源等?？梢暬夹g可以將這些創(chuàng)新資源直觀地呈現(xiàn)出來，便于供應鏈各方共享和利用這些資源。3.創(chuàng)新成果轉化：通過大數(shù)據(jù)分析，可以將供應鏈中的創(chuàng)新成果轉化為現(xiàn)實生產力，包括新產品開發(fā)、新工藝應用、新商業(yè)模式創(chuàng)新等?？梢暬夹g可以將這些創(chuàng)新成果轉化直觀地呈現(xiàn)出來，便于供應鏈各方了解和應用這些成果。大數(shù)據(jù)分析在制造業(yè)可持續(xù)發(fā)展中的作用：綠色制造與循環(huán)經濟制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析與應用研究大數(shù)據(jù)分析在制造業(yè)可持續(xù)發(fā)展中的作用：綠色制造與循環(huán)經濟1.生產過程能源消耗分析：通過實時監(jiān)測生產過程中的能源利用情況，并結合歷史數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分析能夠幫助制造企業(yè)識別出最耗能的工藝步驟，從而采取針對性措施降低能源消耗，提高生產效率。2.產品生命周期評估：大數(shù)據(jù)分析可以幫助制造企業(yè)評估產品的整個生命周期，從原料采購、生產過程、使用階段到最終廢棄，量化產品對環(huán)境的影響，從而設計出更環(huán)保、更可持續(xù)的產品。3.資源利用率優(yōu)化：大數(shù)據(jù)分析能夠幫助制造企業(yè)優(yōu)化資源利用率，減少浪費。通過對生產過程中的材料使用情況進行分析，可以發(fā)現(xiàn)存在浪費的環(huán)節(jié)，并采取措施提高材料利用率。大數(shù)據(jù)分析促進循環(huán)經濟發(fā)展1.回收利用材料識別：大數(shù)據(jù)分析能夠幫助制造企業(yè)識別出可以回收利用的材料，并將其與可以提供這些材料的供應商聯(lián)系起來。這可以幫助企業(yè)減少對新材料的需求，并降低生產成本。2.二手市場發(fā)展：大數(shù)據(jù)分析可以幫助制造企業(yè)發(fā)展二手市場，為其產品提供更長的使用壽命。通過對產品使用情況進行分析，可以識別出那些使用頻率低、或者已經不使用的產品，并將其提供給二手市場。3.產品設計為回收再利用：大數(shù)據(jù)分析可以幫助制造企業(yè)在產品設計階段就考慮回收再利用的因素。通過對產品結構、材料選擇和裝配方式進行分析，可以設計出更易于回收和再利用的產品。大數(shù)據(jù)分析助力綠色制造制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析的未來趨勢：工業(yè)機器學習與邊緣計算制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析與應用研究制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析的未來趨勢：工業(yè)機器學習與邊緣計算工業(yè)智能：將機器學習和