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NB-IoT的3大应用场景

NB-IoT的3大应用场景
NB-IoT的3大应用场景

NB-IoT的3大应用场景

NB-IoT的全名是窄带物联网,即窄带网络(窄带宽和慢带宽)。

NB-IoT主要有以下几个特点:

1、功耗方面

NB-IoT牺牲了速度,但降低了功耗。简单的协议和更适当的配置修改,大大增加了终端的等待时间。一部分NB终端的待机时间为10年!

2、信号复盖

即使将水表埋在人孔的复盖下,NB-IoT也不会影响信号的收发,具有更好的复盖范围(20dB 增益)。

3、连接数量

每个单元可以支持50,000个终端是非常可靠的。即使社区拥挤50,000头猪,也能轻松监视1头猪。

4、成本价格

无论多么性能多好,如果成本高,价格太高也无用。NB-IoT通信模块的成本非常低,每个模块的成本预计在5美元以内或以下,有助于大规模购买和使用。

nb-iot的应用

1.NB-IoT应用于资产定位和跟踪系统

信息化和各种智能终端设备的快速发展,催生了人们对人员和资产定位的需求。定位服务领域的应用程序也包括智能公园资产列表、医疗垃圾跟踪和处理、宠物定位等碎片。现在市场上很多跟踪器都是基于GSM的广域通信技术,消耗电力成为很大的问题。芯片面积大、成

本高、复盖范围相对低等,这种技术正好违反了位置跟踪器的需求。但是,GSM技术非常落后,位置跟踪器的产品体验差。在一些国家,这种产品和技术持续不足,因为GSM已从网络中断或从网络中断。

NB-IoT技术的产生及其固有的低功耗和深度展望复盖特性弥补了传统通信技术的许多缺点,这些缺点能够产生连接以定位资产跟踪,既是室内隐蔽区域又是室外区域。NB-IoT技术具有功耗低、展望范围宽、成本低、体积小等特点,已成为资产跟踪领域不可缺少的通信方法。

2.火灾预警

在消防系统(烟传感器)的应用中火灾多发。每场火灾都伴随着家庭的破坏和死亡,每个场面都受到了打击。每一次事故背后都不断要求我们提高消防意识、合理使用消防设备来减少火灾带来的损失和伤害。在消防预警系统中,烟雾传感器扮演了非常重要的作用,实时检测烟雾当传感器检测到烟雾浓度超过标准时,信息将发送到后端服务器,并激活闹钟、广播扬声器或其他相关设备。

在实际应用中,根据防火要求烟雾探测器的设置和分布密集,电线不便和成本高。使用NB-IoT无线烟雾探测器可以避免布线困难,大幅降低安装成本NB-IoT有大量的连接,同时连接的烟雾探测器数量可以达到10万以上,能够满足大量烟雾探测器同时连接的需要。NB-IoT功耗超低,在待机模式下运行10年,大大降低了安装后的维护成本NB-IoT拥有非常强大的信号复盖范围,能够复盖室内和地下室NB-IoT成本极低,芯片的估计价格低达1美元。

3.智能锁(智能家居)

随着人们生活水平的提高和智能家居的普及,智能锁也逐渐走进千家万户。现在,智能锁作为用户识别ID技术使用非机械密钥,作为主流技术有诱导卡、指纹认证、密码认证、脸部认证等,访问控制的安全性大幅提高。

大数据给中国带来的十大商业应用场景

大数据给中国带来的十大商业应用场景 2012年纽约时报的一篇文章标志着人类社会进入大数据时代,在未来的几十年里,大数据都将会是一个重要都话题。大数据影响着每一个人,并在可以预见的未来继续影响着。大数据冲击着许多主要行业,包括零售业、金融行业、医疗行业等,大数据也在彻底地改变着我们的生活。现在我们就来看看大数据给中国带来的十商业应用场景,未来大数据产业将会是一个万亿市场。 1、智慧城市 如今,世界超过一半的人口生活在城市里,到2050年这一数字会增长到75%。政府需要利用一些技术手段来管理好城市,使城市里的资源得到良好配置。既不出现由于资源配置不平衡而导致的效率低下以及骚乱,又要避免不必要的资源浪费而导致的财政支出过大。大数据作为其中的一项技术可以有效帮助政府实现资源科学配置,精细化运营城市,打造智慧城市。 城市的道路交通,完全可以利用GPS数据和摄像头数据来进行规划,包括道路红绿灯时间间隔和关联控制,包括直行和左右转弯车道的规划、单行道的设置。利用大数据技术实施的城市交通智能规划,至少能够提高30%左右的道路运输能力,并能够降低交通事故率。在美国,政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯,降低了50%以上的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率,航空公司利用大数据可以提高上座率,降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车,提高效率、降低成本。 城市公共交通规划、教育资源配置、医疗资源配置、商业中心建设、房地产

规划、产业规划、城市建设等都可以借助于大数据技术进行良好规划和动态调整。 大数据技术可以了解经济发展情况,各产业发展情况,消费支出和产品销售情况,依据分析结果,科学地制定宏观政策,平衡各产业发展,避免产能过剩,有效利用自然资源和社会资源,提高社会生产效率。大数据技术也能帮助政府进行支出管理,透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理,更重要的是数据治国、科学管理的意识改变,未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理,具有极大的想象空间。 2、金融行业 大数据在金融行业应用范围较广,典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品,美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务。中国金融行业大数据应用开展的较早,但都是以解决大数据效率问题为主,很多金融行业建立了大数据平台,对金融行业的交易数据进行采集和处理。 金融行业过去的大数据应用以分析自身财务数据为主,以提供动态财务报表为主,以风险管理为主。在大数据价值变现方面,开展的不够深入,这同金融行业每年上万亿的净利润相比是不匹配的。现在已经有一些银行和证券开始和移动互联网公司合作,一起进行大数据价值变现,其中招商银行、平安集团、兴业银行、国信证券、海通证券和TalkingData在移动大数据精准营销、获客、用户体验等方面进行了不少的尝试,大数据价值变现效果还不错,大数据正在帮助金融行业进行价值变现。大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面:(1)精准营销:依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐 (2)风险管控:依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持,利用客

5G+教育应用场景

5G+教育应用场景介绍 一、5G应用场景 (一)5G+数字校园 考勤管理:对学生、教师、实验室管理员等进行考勤/打卡管理;对巡逻值班人员进行路线考勤管理。 闭环教学评价和教务管理:实时收集教学过程数据(比如课堂出勤率、教学内容与效果等),分析教学效果和教学目标达成度,为教学计划后续改进、探索 新的教学模式、专业的人才培养方案修订等支撑材料,简化教务管理,提高管理效率。 资源预约:图书馆、自习室、会议室座位预约;羽毛球场地、操场比赛场地 预约。 安防监控:基于5G的大带宽特性可利用实现360度移动视频安防监控,保卫校园安全。根据视频监控分析图书馆实验室等场所在关闭时是否有盗窃等异常 情况出现;一键紧急呼救定位;在保密区域、或有天井等有危险的区域进行提示。在保密区域、或有天井等有危险的区域进行提示。 服务类应用主要包括以下几个方面: 资讯服务:在园区内推送学校新闻和通告,学术讲座等信息;基于位置与个人喜好推荐学术/生活/娱乐信息。 生活服务类:在移动终端上为学生提供订餐、购物、学杂费缴纳、跳蚤市场、物品共享等多种校内生活和课外活动服务。在特定区域内设置免费游戏、音乐、 电影区;晚会直播;热点区域人流密度提示;新生入学园区导航、大型晚会座位 指引。 学习服务类:上传下载分享文件(包括电子课件、考试重点、学习笔记、教 学视频等);课堂/公开课直播;ARVR教育;基于人流密度推荐热门课程;选课、学分查询、设备报修、教室选座等学习服务。

(二)5G+数字教学 场景一:5G教育云平台 搭建5G教育平台,提供设备连接管理、服务定制、大数据分析等功能。智 能终端(手机或ARVR设备)通过5G通信模块接入到5G网络中,并通过5G网络连接到Internet。智能终端通过5G网络连接到教育云、学校各类管理平台, 实现数据的对接、分析与处理。 场景二:高清视频教学直播 基于5G大带宽和边缘计算能力,可以实现高清教学视频在线直播、远程课 堂直播、师生在线互动、教学效果实时评价,为用户提供高清无卡顿的极致体验。 高清视频教学直播主要分为老师端和学生端,学生通过远程教学无卡顿的高 清视频直播与老师进行实时沟通互动,老师端利用高清视频进行公开课直播教学,或者对在线实验进行远程指导。 场景三:在线实验资源共享 在线实验共享:学生能够在在线实验平台上进行实验仿真、数据获取、数据编辑、报告整理等功能,老师需要进行实验项目管理、实验课程资源、设备资源 管理等,实现全校教学大数据的实时多地采集,随时随地能够进行实验,没有学习边界,同时基于业务本地化实现学院间&学校间的实验资源共享。 电子课件共享:支持学生和教师在学校园区内利用本地分流等技术对常用文 件、教学视频等进行分享。 场景四:AR远程教学 基于5G的低延迟特性可利用AR实现沉浸式互动式创新远程教学指导,利 用AI技术为学生提供助教机器人系统,实现个性化教学。 利用AR技术进行辅助教学,100%还原三维立体形象,提供更直观的教学内容,比如历史课穿越体验、生物解剖课放大观看、设计建筑类三维设计等。老师 在教师办公室场景内进行专业课可视化原理制作专业课可视化原理展示制作,老师可快速将知识点转化为AR等可视化教学内容,

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第7期 24 2014年4月10日 计算机教育 ComputerEducation ◆新视点 文章编号:1672.5913(2014)07—0024-06 中图分类号:G642 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 (中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083) 摘要:互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利,使得互联网上 的数据量急剧增长,由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题,尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景,阐述大数据的基本特征及其应用,结合医疗领域,论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词:大数据;物联网;医疗;大数据挖掘 1 大数据早已存在,为何现在称之为大

数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹,计算需要数据,数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达,来自于客观世界并早已存在。例 如,半个世纪前,全球的人口数量就有数十亿,与之相关的数据就是大数据;但是在那个时代,由于技术的局限性,大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前,采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。20世纪80年代兴起的互联网技术在近30 年里发生了翻天覆地的变化,彻底地改变了人们的工作和生活方式【l】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据,而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据,这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计,现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到1 000 PB,即10亿 GBt21。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用RFID等技术实现了

大数据应用的五个典型应用场景

大数据应用的五个典型应用场景 来源:中国计算机报时间:2015-03-24 11:31:09 作者: 数据观在网上查找的大数据应用的几个典型场景,分享给大家! "数据将成为一种战略性原料,每一个企业、科研团队和政府,都有责任有目的地搜集、处理、分析、索引数据。"电子科技大学互联网中心主任周涛号召企业投身大数据,对大数据怦然心动的企业也确实很多。但基于对全球95个国家、26个行业的1144名业务人员和IT专业人士的广泛调研,IBM发现,大多数企业都已经认识到'大数据'改善决策流程和业务成效的潜能,但他们却不知道该如何入手。 的确,在主动或被动迎接大数据时代之时,企业管理人员迫切需要在实干之前,明确很多问题的答案:3V之外大数据还具备何种属性什么是大数据解决之道的要素大数据实施是否有章可循...... 以《分析:大数据在现实世界中的应用》白皮书为引子,IBM的大数据战略努力令企业的诸多疑惑迎刃而解。在此基础上,以"智慧的分析洞察"为核心的IBM大数据价值体系中的五大典型业务需求和对应的落地实践,形象化地展现了大数据如何驱动企业商业价值的增长。 IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠 明确发力点 在大数据和分析领域,IBM公认已经具备了充分的技术优势。IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠表示:"数据构成了智慧地球的三大元素:物联化(instrumented)、互连化(interconnected)和智能化(intelligent),而这三大元素又改变了数据来源、传送方式和利用方式,带来'大数据'这场信息社会的变革。作为大数据领域的领导者,IBM正在利用领先方法论和全面大数据技术帮助企业重新思考已有的IT模式;助力企业进行基于这场信息革命的业务转型,获取竞争机遇和不可估量的商业价值。" 要实现这一愿景,有必要知晓企业对应用大数据的认知程度和接受程度。IBM商业价值研究院和牛津大学赛德商学院联手实施了一项调研,并共同撰写发布了《分析:大数据在现

工业大数据应用场景分析

工业大数据应用场景分析 2015-08-05 工业4点0 工业4点0 工业大数据也是一个全新的概念,从字面上理解,工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合,信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节,条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用,尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用,工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段,工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转,由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据,从数据类型看也多是非结构化数据,生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此,工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少,某些情况下甚至更为复杂。 工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析,信息技术和全球工业系统正在深入融合,给全球工业带来深刻的变革,创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分 析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。 1、加速产品创新 客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据,挖掘和分析这些客户动态数据,能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中,为产品

工业大数据案例

大数据技术在新工业革命中将扮演着重要的角色。制造业大数据应用覆盖工业的研发设计、生产制造、供应链管理、市场营销和售后服务等产品生命周期的各个环节。在研发设计环节,可满足工程组织的设计协同要求,评估和改进当前操作工艺流程,从而提供更好的设计工具,缩短产品交付周期。在生产制造环节,可综合大量的机器、生产线、运营等数据的高级分析实现制造过程优化。在供应链管理环节,制造业大数据主要用于实现供应链资源的高效配置和精确匹配。在市场营销环节,可利用大数据挖掘用户需求和市场趋势,找到机会产品,进行生产指导和后期市场营销分析。同时大数据也是推进传统制造业转型升级的重要工具。因此在新工业革命的世界竞争中,制造业大数据必将是各国信息技术企业竞争的焦点。要迎接新工业革命的挑战,必须发展制造业大数据。 制造业大数据的特点: 从制造业大数据的特点来看,它符合大数据定义中的4V特点,数据规模大(Volume)、处理速度快(Velocity)、数据多样化(Variety)、数据价值密度低(Value). 从规模来看,工业数据的主体,是由机器设备所产生的数据量远超过其它行业以人为主要产生的数据量。以风力发电机为例,终端正常状态下每秒会产生一个数据包,这个数据包包含500个左右的测点数据。如果全部数据需要处理与存储,那么1000台风机发电机产生的测点数据每秒可高达50万个。而无论是大型的风电场运营企业还是风电设备制造商,其需要监控的风机都会达到数千甚至上万的规模。而且与金融、电信等传统服务业可以区分忙时与闲时不同,大多数工业设备的运转都具有长时间连续的特

点。数据通常需要长时间或者永久保留,总的规模应该是TB或者PB级。1千千个G等于1个TB,1000个TB约等于一个PB级。 从处理速度来看,由于源数据的持续高吞吐量,大数据处理平台必须能够高速的对数据进行实时解包、协议解析、格式转换等基本处理。而在越来越多的智能化应用中,需要能够进行实时的数据分析并完成相应操作。特别是在控制系统中,针对安全生产的实时故障检测要求从数据收集到完成数据分析能够实现秒级甚至毫秒级的事前预警或事后报警停机,以避免事故的发生或对设备本身造成更大的连锁损害。 从数据多样性来看,工业数据不仅包括机器设备产生的时序、时空、高伟矩阵等数据,同时还有ERP等信息化管理系统产生的关系型数据,设计研发环节的产品图纸、工艺文档、加工代码等非结构化数据,以及来自外部互联网的半结构化(如JSON XML等)与非结构化数据(如文本等),它们构成了一个典型的多样化数据体系。 从数据价值来看,由于大量的工业设备与智能产品绝大部分时间工作于正常的工况条件下,因而在制造大数据分析的典型场景中,以生产运营优化为目的的应用只是需要使用聚合后的数据,而以故障分析为目标的应用针对的数据仅为少量非正常的工况,因此相对传统企业信息化数据而言,工业数据的价值密度相对较低。 Predix是一个云操作系统,负责将各种工业资产设备和供应商相互连接并接入云端,实现工业数据管理与工业数据分析,并提供资产性能管理(APM)和运营优化服务。SAP开发了面向物联网应用和实时数据处理的HANA大数据平台,并利用其在传统企业信息化ERP系统上的优势,推动HANA与信息

工业大数据在工业企业中的典型应用介绍

工业大数据在工业企业中的典型应用介绍 工业大数据可广泛应用于企业整个生产过程。下面按照企业生产过程的研发设计、供应链、生产制造、营销与服务环节,对工业大数据的应用场景及其应用进行探讨。 4.1 研发设计环节工业大数据的应用场景 在研发设计环节,工业大数据应用主要有产品协同设计、设计仿真、工艺流程优化等。 产品协同设计,主要是利用大数据存储、分析、处理等技术处理产品数据,建立企业级产品数据库,以便不同地域可以访问相同的设计数据,从而实现多站点协同、满足工程组织的设计协同要求。 设计仿真,是指将大数据技术与产品仿真排程相结合,提供更好的设计工具,减少产品交付周期。如波音公司通过大数据技术优化设计模型,将机翼的风洞实验次数从2005年11次缩减至2014年的1次;玛莎拉蒂通过数字化工具加速产品设计,开发效率提高30%。 工艺流程优化,主要是应用大数据分析功能,深入了解历史工艺流程数据,找出工艺步骤和投入之间的模式和关系,对过去彼此孤立的各类数据进行汇总和分析,评估和改进当前操作工艺流程。例如一家排名前五强的生物药品制造商广泛收集与工艺步骤和使用材料相关的数据,应用大数据分析技术,来确定不同工艺参数之间的相关性,以及参数对产量的影响,最终确定影响最大的9种参数,针对与这9种参数相关的工艺流程做出调整,从而把疫苗产量增加了50%以上。 4.2 供应链环节工业大数据的应用场景

供应链环节工业大数据的应用主要体现在供应链优化,即通过全产业链的信息整合,使整个生产系统达到协同优化,让生产系统更加动态灵活,进一步提高生产效率和降低生产成本。主要应用有供应链配送体系优化和用户需求快速响应。 供应链配送体系优化,主要是通过RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术获得供应商、库存、物流、生产、销售等完整产品供应链的大数据,利用这些数据进行分析,确定采购物料数量、运送时间等,实现供应链优化。如海尔公司供应链体系很完善,它以市场链为纽带,以订单信息流为中心,带动物流和资金流的运动,整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节,客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中,通过供应链上的大数据采集和分析,海尔公司能够持续进行供应链改进和优化,保证了海尔对客户的敏捷响应。 用户需求快速响应。即利用先进数据分析和预测工具,对实时需求预测与分析,增强商业运营及用户体验。例如,电子商务企业京东商城,通过大数据提前分析和预测各地商品需求量,从而提高配送和仓储的效能,保证了次日货到的客户体验。 4.3 生产制造环节工业大数据的应用场景 在制造环节,工业大数据的应用主要有智能生产、生产流程优化、设备预测维护、生产计划与排程、能源消耗管控和个性化定制等应用。智能生产。就是生产线、生产设备都将配备传感器,抓取数据,然后经过无线通信连接互联网,传输数据,对生产本身进行实时监控。

大数据给中国带来的十大商业应用场景_光环大数据培训

https://www.doczj.com/doc/2a19112152.html, 大数据给中国带来的十大商业应用场景_光环大数据培训 大数据影响着每一个人,并在可以预见的未来继续影响着。大数据冲击着许多主要行业,包括零售业、金融行业、医疗行业等,大数据也在彻底地改变着我们的生活。现在我们就来看看大数据给中国带来的十商业应用场景,未来大数据产业将会是一个万亿市场。 1、智慧城市 如今,世界超过一半的人口生活在城市里,到2050年这一数字会增长到75%。政府需要利用一些技术手段来管理好城市,使城市里的资源得到良好配置。既不出现由于资源配置不平衡而导致的效率低下以及骚乱,又要避免不必要的资源浪费而导致的财政支出过大。大数据作为其中的一项技术可以有效帮助政府实现资源科学配置,精细化运营城市,打造智慧城市。 城市的道路交通,完全可以利用GPS数据和摄像头数据来进行规划,包括道路红绿灯时间间隔和关联控制,包括直行和左右转弯车道的规划、单行道的设置。利用大数据技术实施的城市交通智能规划,至少能够提高30%左右的道路运输能力,并能够降低交通事故率。在美国,政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯,降低了50%以上的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率,航空公司利用大数据可以提高上座率,降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车,提高效率、降低成本。 城市公共交通规划、教育资源配置、医疗资源配置、商业中心建设、房地产规划、产业规划、城市建设等都可以借助于大数据技术进行良好规划和动态调整。 大数据技术可以了解经济发展情况,各产业发展情况,消费支出和产品销售

https://www.doczj.com/doc/2a19112152.html, 情况,依据分析结果,科学地制定宏观政策,平衡各产业发展,避免产能过剩,有效利用自然资源和社会资源,提高社会生产效率。大数据技术也能帮助政府进行支出管理,透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理,更重要的是数据治国、科学管理的意识改变,未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理,具有极大的想象空间。 2、金融行业 大数据在金融行业应用范围较广,典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品,美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务。中国金融行业大数据应用开展的较早,但都是以解决大数据效率问题为主,很多金融行业建立了大数据平台,对金融行业的交易数据进行采集和处理。 金融行业过去的大数据应用以分析自身财务数据为主,以提供动态财务报表为主,以风险管理为主。在大数据价值变现方面,开展的不够深入,这同金融行业每年上万亿的净利润相比是不匹配的。现在已经有一些银行和证券开始和移动互联网公司合作,一起进行大数据价值变现,其中招商银行、平安集团、兴业银行、国信证券、海通证券和TalkingData在移动大数据精准营销、获客、用户体验等方面进行了不少的尝试,大数据价值变现效果还不错,大数据正在帮助金融行业进行价值变现。大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面: (1)精准营销:依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐 (2)风险管控:依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持,利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈 (3)决策支持:利用抉策树技术进抵押贷款管理,利用数据分析报告实施产

工业大数据应用

工业大数据应用 “数字化工厂”展现了信息化制造的强大魅力,“互联工厂”模式给人们无限的想象空间。工业自动化、数字化等作为“智能制造”的关键技术,大数据、人工智能在新一轮革命发展浪潮下必将成为重要的角色。 新一代信息技术为核心的第四次工业革命已经悄然开始,为适应并引领新工业革命的浪潮,美国推出“再工业化”,德国提出“工业4.0”,作为世界制造大国的中国制定了“中国制造2025”并把“智能制造”、“大数据”、“人工智能”定为中国未来的主攻方向,中国制造业进入了转型升级的重要发展阶段。 在工厂里,每一台自动化设备均由PLC、变频器、工控机、传感器、人机界面、伺服与运动控制、机器视觉等基础工控元件构建而成,设备与设备之间通过工业以太网连接,所有的机器设备互联组成井然有序的生产系统,再由MES、PDM/PLM、ERP、CAD/CAE/CAM/CAPP、SCADA等信息管理软件进行统筹,最终形成所谓的“智能制造”工厂解决方案。中国“智能制造”转型带来了巨大的自动化市场需求。 早在几年前,德国政府推出了“工业 4.0”的计划,通用电气GE 提出了“工业互联网”的愿景,信息技术在工业领域上应用研究已积累数年。工业大数据生态要求企业有能力平台化,不管企业是生态的主导者还是参与者,工业大数据将来肯定是一种生态存在业态,只不过各家企业在其中的角色是不同的。 基于云平台构建的制造企业的大数据的意义-bonc云平台

产品营销:大数据分析结果为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保等服务。 设备远程故障诊断分析:大数据预测设备未来可能出现故障的时间,提供避免风险的解决方案,消除设备故障停机给客户带来的损失。 客户体验:在移动端建立企业宣传平台,以场景化方式让客户参与产品的认知,增加品牌的传播效果。 技术创新:借助平台的专家经验共享、智能决策库的建立,提高运维领域的装备管理水平,降低行业运营成本。 节约能耗:通过数据集的切分和规律查找,帮助找到最优化的数据集,实现人员投入及控制过程的节能提效。 具有理想的工业大数据企业也许也要经历这样的过程,他们需要通过单个项目帮助企业完成内部的纵向集成,然后把解决方案产品化和平台化,进一步延展自己的核心竞争力。

大数据的典型应用场景及展望

大数据的典型应用场景及展望 2015年1月24号,2015 China Hadoop Summit技术峰会在北京如期举行。本次大会作为国内大数据行业最具影响力的IT大会,吸引了众多从事Hadoop研究与推广的权威技术专家、Hadoop技术爱好者和IT厂商前往参加。 现任星环信息科技(上海)有限公司联合创始人兼首席技术官,曾任英特尔数据中心软件部亚太区CTO的孙元浩老师在本次大会上带来了主题为《2014年大数据的典型应用场景及展望》的分享,本文主要针对目前Hadoop主流应用场景,实时流数据的处理以及大数据技术给未来生活的设想等内容进行了整理。 四年前的硅谷,风投埃里森拿出一亿美金来投资大数据公司,他认为Hadoop技术在未来的若干年中会从底层的数据平台,从传统的关系型数据库进行迁移。数据的分析层会被全新的数据分析工具所替代,可视化层和应用分析会有更多的新工具出现,并认为这个市场将达到几百亿美金的规模。 过去几年,Hadoop的发展非常迅猛。我们常讲大数据的四V特征,Hadoop在大数据处理上表现出的处理量、性能、挖掘能力的提升和碎片化处理能力,使其得到越来越广泛的应用。 一、Hadoop的主流应用场景:数据仓库的主要组成部分 传统的企业有若干个主机,用于销售、运营管理等等,产生的数据首先经过ODS层,将数据从多个业务系统中集中起来,进行清洗、转

换等集成操作,然后将过加工的数据进入企业IT架构的核心——数据仓库进行统计、挖掘和分析。最后用可视化工具进行展现。这是传统的企业数据仓库的架构,经常采用主流的甲骨文等数据库技术来实现。 Hadoop作为数据仓库组成部分的四个驱动力 互联网公司早年的时候,是把Hadoop做在数据仓库的核心,比如Facebook早期的时候是从服务器采集是通过实时的日志的采集工具,经过Hadoop把Hadoop作为数据分析工具,呈现把结果放在甲骨文中做展现。 互联网公司之所以这么做,是因为互联网数据量大到在传统的数据库不能处理。现在传统的企业也面临同样的问题,将Hadoop作为数据仓库主要组成部分有四个驱动力: 效率:传统的数据仓库技术已经面临非常繁重的数据分析任务,处理的延迟从一天到了一周。 成本:传统的数据架构成本动辄几千万。Hadoop可以实现成本若干倍的降低。 数据来源多样:视频、音频等企业非结构化数据来源增多。MapReduce 对于非结构化或半结构化数据的读取非常有效。 数据分析需求的演进:数据分析不再只满足于统计。使用Hadoop 的技术,能够对数据进行深度的挖掘和分析,实现对未来的预测。Hadoop改变企业数据仓库架构的线路图 第一步:数据仓库的补充

课程名称大数据分析与应用

课程名称:大数据分析与应用 一、课程编码: 课内学时:32学分:2 二、适用学科专业:计算机专业硕士 三、先修课程:无 四、教学目标 通过本课程的课堂学习与应用案例,建立科学的大数据观,掌握大数据架构、大数据精准语义搜索、大数据语义分析挖掘、知识图谱等关键技术,熟练使用常用的大数据搜索挖掘与可视化工具,提升大数据的综合应用能力。 五、教学方式 课堂学习、研讨班与应用实践 六、主要内容及学时分配 1.科学的大数据观2学时 1.1.大数据的定义,科学发展渊源; 1.2.如何科学看待大数据? 1.3.如何把握大数据,分别从“知著”、“显微”、“晓义”三个层面阐述科学的大 数据观。 2.大数据技术平台与架构4学时 2.1云计算技术与开源平台搭建 2.2Hadoop、Spark等数据架构、计算范式与应用实践 3.机器学习与常用数据挖掘4学时 3.1常用机器学习算法:Bayes,SVM,最大熵、深度神经网络等; 3.2常用数据挖掘技术:关联规则挖掘、分类、聚类、奇异点分析。 4.大数据语义精准搜索4学时 4.1.通用搜索引擎与大数据垂直业务的矛盾; 4.2.大数据精准搜索的基本技术:快速增量在线倒排索引、结构化与非机构化数 据融合、大数据排序算法、语义关联、自动缓存与优化机制; 4.3.大数据精准搜索语法:邻近搜索、复合搜索、情感搜索、精准搜索; 4.4.JZSearch大数据精准搜索应用案例:国家电网、中国邮政搜索、国家标准搜 索、维吾尔语搜索、内网文档搜索、舆情搜索; 5.非结构化大数据语义挖掘10学时 5.1.语义理解基础:ICTCLAS与汉语分词 5.2.内容关键语义自动标引与词云自动生成; 5.3.大数据聚类; 5.4.大数据分类与信息过滤; 5.5.大数据去重、自动摘要; 5.6.情感分析与情绪计算;

医疗行业大数据应用的15个场景(1)知识分享

医疗行业大数据应用的15个场景 商业推动了IT不断向前发展,云计算就是一个有趣的例子。甲骨文CEO拉里·埃里森曾经对近两年大行其道的云计算表示不屑,因为云计算并不是一项新技术。但迫于市场竞争的压力,甲骨文还是在2011年推出了云计算战略。IBM全球高级副总裁Robert LeBlanc曾对本报记者说,IBM从上世纪六七十年代就开始做云计算了。他这么说的原因是云计算的核心技术那时就有了。然而,最近几年由于物流云、医疗云、商务云等云计算商业模式的出现,云计算才得以开花结果。 大数据也一样。1989年,Gartner提出BI概念。2008年,Gartner将BI概念进一步升级为高级分析(Advanced Analytics)。2011年,麦肯锡阐释大数据概念。虽然名称不同,但实际上它们要解决的问题从来没变过。只不过,现在的大数据分析技术能处理相比20年前更大量、多样、实时(Volume、Variety、Velocity)的数据,即大数据。相比20年前的BI,现在的大数据分析能够产生更大的商业价值,大数据存储和分析技术的发展也得益于商业场景中数据量的激增和数据种类的多样化。 因此在实施大数据分析项目之前,企业不仅应该知道使用何种技术,更应该知道在什么时候、什么地方使用。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司,医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战,而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展,这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此,医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。麦肯锡在其报告中指出,排除体制障碍,大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用,这些场景下,大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用,提高医疗效率和医疗效果。 临床操作 在临床操作方面,有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计,如果这些应用被充分采用,光是美国,国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。 1.比较效果研究 通过全面分析病人特征数据和疗效数据,然后比较多种干预措施的有效性,可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。 基于疗效的研究包括比较效果研究(Comparative Effectiveness Research,CER)。研究表明,对同一病人来说,医疗服务提供方不同,医疗护理方法和效果不同,成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集,可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER,将有可能减

工业大数据的概念特征及未来发展

工业大数据的概念特征及未来发展 随着美国工业互联网和德国工业4.0等制造智能化转型战略的相继实施,工业大数据日益成为全球制造业挖掘价值、推动变革的主要抓手。 1、工业大数据概念与特征 工业数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据。工业大数据是基于工业数据,运用先进大数据技术,贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节,使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。工业数据从来源上主要分为信息管理系统数据、机器设备数据和外部数据。信息管理系统数据是指传统工业自动化控制与信息化系统中产生的数据,如ERP、MES等。机器设备数据是来源于工业生产线设备、机器、产品等方面的数据,多由传感器、设备仪器仪表进行采集产生。外部数据是指来源于工厂外部的数据,主要包括来自互联网的市场、环境、客户、政府、供应链等外部环境的信息和数据。 工业大数据具有五大特征。一是数据体量大,主要表现在随着设备数据和互联网数据的涌入,工业数据的存储量将达到EB级别。二是数据分布广泛,分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等。三是结构复杂,有结构化、半结构化和非结构化等不同类型。四是数据速度需求多样化,有要求实时、半实时和离线三种,生产层级要求实时性,需要达到毫秒级别;管理层级实时性要求不高。五是数据价值不均匀,20%的数据具有80%的价值密度(如产品图纸、试验分析、

加工工艺);80%的数据密度只有20%,需要分析挖掘(如工况情况、图片数据)。 与互联网大数据相比,工业大数据具有自身特点:一是多源性获取,数据分散,非结构化数据比例大;二是数据蕴含信息复杂,关联性强;三是持续采集,具有鲜明的动态时空特性;四是采集、存贮、处理实时性要求高;五是与具体工业领域密切相关。 先进制造企业基于工业大数据的应用,把产品、机器、资源和人有机结合在一起,推动制造业向基于大数据分析与应用基础上的智能化转型。工业大数据能够促进形成企业和消费者之间的信息主动反馈机制,为完善以客户需求为导向的产品全生命周期信息集成和跟踪服务、建立以服务为核心的整体解决方案提供可行路径,将大大提升产品服务价值,为制造业转型升级开辟了新途径。 2、工业大数据发展态势 随着信息化和工业化融合,工业企业生产信息数字化,积累大量数据。工业网络、数据采集、集成、计算和分析技术在工业领域的应用,促使工业数据发挥巨大价值。工业大数据越来越受到工业企业的关注。目前工业大数据发展态势有三个,一是已从理念转向实践,二是工业大数据成为云计算的价值体现,三是工业大数据孕育丰富的工业应用生态。 随着信息化和工业化融合的不断推进和大数据采集、集成、计算和分析技术的发展,很多工业企业已经进入工业大数据实践阶段。大型工业企业在应用方面走在前列。如唐山钢铁集团,通过引入国际最先

工业大数据案例

工业大数据案例Revised on November 25, 2020

大数据技术在新工业革命中将扮演着重要的角色。制造业大数据应用覆盖工业的研发设计、生产制造、供应链管理、市场营销和售后服务等产品生命周期的各个环节。在研发设计环节,可满足工程组织的设计协同要求,评估和改进当前操作工艺流程,从而提供更好的设计工具,缩短产品交付周期。在生产制造环节,可综合大量的机器、生产线、运营等数据的高级分析实现制造过程优化。在供应链管理环节,制造业大数据主要用于实现供应链资源的高效配置和精确匹配。在市场营销环节,可利用大数据挖掘用户需求和市场趋势,找到机会产品,进行生产指导和后期市场营销分析。同时大数据也是推进传统制造业转型升级的重要工具。因此在新工业革命的世界竞争中,制造业大数据必将是各国信息技术企业竞争的焦点。要迎接新工业革命的挑战,必须发展制造业大数据。 制造业大数据的特点: 从制造业大数据的特点来看,它符合大数据定义中的4V特点,数据规模大(Volume)、处理速度快(Velocity)、数据多样化(Variety)、数据价值密度低(Value). 从规模来看,工业数据的主体,是由机器设备所产生的数据量远超过其它行业以人为主要产生的数据量。以风力发电机为例,终端正常状态下每秒会产生一个数据包,这个数据包包含500个左右的测点数据。如果全部数据需要处理与存储,那么1000台风机发电机产生的测点数据每秒可高达50万个。而无论是大型的风电场运营企业还是风电设备制造商,其需要监控的风机都会达到数千甚至上

万的规模。而且与金融、电信等传统服务业可以区分忙时与闲时不同,大多数工业设备的运转都具有长时间连续的特点。数据通常需要长时间或者永久保留,总的规模应该是TB或者PB级。1千千个G等于1个TB,1000个TB约等于一个PB级。 从处理速度来看,由于源数据的持续高吞吐量,大数据处理平台必须能够高速的对数据进行实时解包、协议解析、格式转换等基本处理。而在越来越多的智能化应用中,需要能够进行实时的数据分析并完成相应操作。特别是在控制系统中,针对安全生产的实时故障检测要求从数据收集到完成数据分析能够实现秒级甚至毫秒级的事前预警或事后报警停机,以避免事故的发生或对设备本身造成更大的连锁损害。 从数据多样性来看,工业数据不仅包括机器设备产生的时序、时空、高伟矩阵等数据,同时还有ERP等信息化管理系统产生的关系型数据,设计研发环节的产品图纸、工艺文档、加工代码等非结构化数据,以及来自外部互联网的半结构化(如JSON XML等)与非结构化数据(如文本等),它们构成了一个典型的多样化数据体系。 从数据价值来看,由于大量的工业设备与智能产品绝大部分时间工作于正常的工况条件下,因而在制造大数据分析的典型场景中,以生产运营优化为目的的应用只是需要使用聚合后的数据,而以故障分析为目标的应用针对的数据仅为少量非正常的工况,因此相对传统企业信息化数据而言,工业数据的价值密度相对较低。

工业大数据的未来发展方向

工业大数据的未来发展方向(从阿里和航天说起) 2016年12月5日,清华大数据技术·前沿系列讲座——“工业大数据的技术趋势与应用场景”在清华大学FIT楼多功能厅成功举办,本期讲座邀请到了阿里巴巴集团副总裁、阿里云业务总经理刘松、航天科工集团航天云网科技发展有限公司副总经理祝守宇和阿里云事业群数据业务总架构师周卫天来为大家介绍工业大数据的建设背景、发展现状、国家战略、发展趋势、竞争对手、发展启示及建设意义。 作者:佚名来源:THU数据派|2016-12-12 13:32 收藏 分享 2016年12月5日,清华大数据技术·前沿系列讲座——“工业大数据的技术趋势与应用场景”在清华大学FIT 楼多功能厅成功举办,本期讲座邀请到了阿里巴巴集团副总裁、阿里云业务总经理刘松、航天科工集团航天云网科技发展有限公司副总经理祝守宇和阿里云事业群数据业务总架构师周卫天来为大家介绍工业大数据的建设背景、发展现状、国家战略、发展趋势、竞争对手、发展启示及建设意义。 阿里巴巴集团副总裁、阿里云业务总经理刘松首先致辞 刘松,现任阿里巴巴集团副总裁,兼阿里云业务总经理,负责阿里巴巴云计算生态构建工作,包括:大中型合作伙伴的战略合作,云市场与ISV的发展,大学合作与开发者计划,阿里巴巴双创示范基地,阿里云创客+,云栖100合作计划,阿里云研究中心等方面,并担任云生态战略与技术发展趋势的主要发言人。 刘总主要从三个层面的角度分享了他的想法。

一、数据技术(Data Technology)的发展趋势作。目前数据成为互联网平台企业的关键技术,包括苹果、谷歌、亚马逊等全球十大科技公司都逐渐演变成数据化、智能化的平台公司。数据技术的(DT)发展将对各行各业产生影响,新一代信息技术的优化使得全球的软件定义、数据驱动的商业模式逐步明显,数据智能也会在各个传统行业得以应用。 二、中国工业互联网的路径选择。德国公司发展工业4.0的原因是害怕谷歌、facebook等互联网平台公司对消费互联网数据的控制,提出工业4.0与其抗衡;而美国以GE为代表推出了predix平台,但仍然采用着将软件工程作为工业附属的操作模式,这种模式目前看来可行,但是横向扩展有限,而美国东西海岸的科技界对此仍处于不合作状态。目前在中国,基于良好的移动互联网经济,如果将互联网的平台模式和传统工业(包括汽车、飞机、机床、能源互联网)等产业结合起来,探索出新的跨界重混模式,会因为巨大互补效应而产生化学反应,中国制造业可能会走上一条换道升级的路径。 三、中国工业大数据的挑战与机遇。目前中国的工业生产模式很重,通过数据智能改进的产业机会非常大。除了技术和产品层,中国工业大数据要解决的非技术挑战主要有两点:一是文化的问题。工业企业文化和互联网企业文化差异很大,要解决work together的问题;二是人才的问题。这个领域需要的人才非常广泛,要有对工业本身理解的人才,需要了解具体的生产工艺,要有工业软件人才、要有数据处理的人才,这个领域是一个绝对跨界融合的产业,难点在于跨界合作的人才集成。工业大数据的推进问题,我们首先考虑的是能不能把人才高效地积聚起来。人的要素、文化的要素是推进工业大数据两个最重要的因素。 航天科工集团航天云网副总经理的祝守宇为大家分享工业互联网和工业大数据的应用 祝守宇,国家千人计划专家,教授级高级工程师,清华大学自动化专业学士、硕士。祝守宇先生的主要研究领域包括移动互联网大数据分析、工业互联网数据分析等,拥有国内外发明专利数十项,省部级科技奖励多次。 航天科工集团的前身是国防部第五研究院,由著名导弹学家、火箭专家钱学森组建。目前其主要以一主两翼三创新为整体发展目标,包括一主:航天防务、两翼:信息技术和装备制造、三创新:技术创新、商业模式创新、管理创新。在产业政策层面,工信部力推“制造强国+网络强国”的行动计划,将“中国制造2025”和“互联网+”行动计划列为未来产业发展的主攻方向。

大数据应用分析案例分析

大数据应用分析案例分 析 Company Document number:WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998

大数据应用与案例分析 当下,”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇,不单单是时代发展的趋势,也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据,不单单可以进行智能化的决策,还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出,所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视,并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域,大数据的应用已十分广泛,尤其以企业为主,企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据,我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用,帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面,涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键,也是其必要条件,就在于"IT"与"经营"的融合,当然,这里的经营的内涵可以非常广泛,小至一个零售门店的经营,大至一个城市的经营。以下是关于各行各业,不同的组织机构在大数据方面的应用的案例,并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之:医疗行业 SetonHealthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理,更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院,针对早产婴儿,每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析,医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折。

工业大数据案例

工业大数据案例 This manuscript was revised by the office on December 10, 2020.

大数据技术在新工业革命中将扮演着重要的角色。制造业大数据应用覆盖工业的研发设计、生产制造、供应链管理、市场营销和售后服务等产品生命周期的各个环节。在研发设计环节,可满足工程组织的设计协同要求,评估和改进当前操作工艺流程,从而提供更好的设计工具,缩短产品交付周期。在生产制造环节,可综合大量的机器、生产线、运营等数据的高级分析实现制造过程优化。在供应链管理环节,制造业大数据主要用于实现供应链资源的高效配置和精确匹配。在市场营销环节,可利用大数据挖掘用户需求和市场趋势,找到机会产品,进行生产指导和后期市场营销分析。同时大数据也是推进传统制造业转型升级的重要工具。因此在新工业革命的世界竞争中,制造业大数据必将是各国信息技术企业竞争的焦点。要迎接新工业革命的挑战,必须发展制造业大数据。制造业大数据的特点: 从制造业大数据的特点来看,它符合大数据定义中的4V特点,数据规模大(Volume)、处理速度快(Velocity)、数据多样化(Variety)、数据价值密度低(Value). 从规模来看,工业数据的主体,是由机器设备所产生的数据量远超过其它行业以人为主要产生的数据量。以风力发电机为例,终端正常状态下每秒会产生一个数据包,这个数据包包含500个左右的测点数据。如果全部数据需要处理与存储,那么1000台风机发电机产生的测点数据每秒可高达50万个。而无论是大型的风电场运营企业还是风电设备制造商,其需要监控的风机都会达到数千甚至上

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