工业数字化干货 | 一文了解工业大数据领域的知识沉淀
来源: | 作者:pmod6d781 | 发布时间: 2021-11-22 | 771 次浏览 | 分享到:


第二,大数据为结构化提供了技术基础。有好多专家知识在表达的时候,隐含了很多前提条件,隐含了很多场景,也有意无意的可能忽略了一些信息。真正原封不动百分百的形式化之后,会发现好多场景没有覆盖。有了大数据之后,因为一些样本覆盖空间比较大,我们可以发现一些反例,可以反过来让专家补充自己的知识,也可以不断的在专家基础上细化一些知识保证完备性。此外,如果工艺参数发生变化,大数据还能保证知识可演化性。


第三,大数据可以保证知识的大规模应用部署。知识沉淀出来之后能不能有效果,要看能不能自动化部署。有了大数据之后,以工业app的颗粒度实现自动化部署,可以知道这个模型/这个规则运行多少遍,有多少次对有多少次错,可以更好的贴近业务价值创造过程。例如可以进行实时自动提醒,用户在遇到问题的时候,可以提供一些参考案例或者类似案例,可以做决策支持。过去通过人工的方式,只能先变成内化成自己的一些经验,靠人去现场判断,靠人去推动一些变化应用到业务流程,这中间有时候还掺杂了一些新的变量,很难大规模应用。


观看视频版,请移步B站-昆仑数据K2DATA。