工业大数据应用难点有哪些
目前，工业大数据发展面临四大挑战。一是大数据技术的运用困难，存在数据不足、数据信噪比低以及数据分析难度高等问题；二是大数据给信息安全带来新挑战，如工业大数据加大了隐私泄露的风险，对现有存储和安全措施提出了更高要求，以及大数据正在被运用到新的攻击手段中；三是创造智能新产品，包括智能应用软件、智能基础设备、智能自主产品、智能穿戴产品、智能家居产品等；四是智能应用系统创新，如智能制造、智能物流和智能企业应用系统等。【摘要】
工业大数据应用难点有哪些【提问】
工业大数据应用难点有哪些【提问】
老师好【提问】
目前，工业大数据发展面临四大挑战。一是大数据技术的运用困难，存在数据不足、数据信噪比低以及数据分析难度高等问题；二是大数据给信息安全带来新挑战，如工业大数据加大了隐私泄露的风险，对现有存储和安全措施提出了更高要求，以及大数据正在被运用到新的攻击手段中；三是创造智能新产品，包括智能应用软件、智能基础设备、智能自主产品、智能穿戴产品、智能家居产品等；四是智能应用系统创新，如智能制造、智能物流和智能企业应用系统等。【回答】
工业大数据应用难点有
工业大数据应用难点有下面这些： 一是大数据技术的运用困难，存在数据不足、数据信噪比低以及数据分析难度高等问题； 二是大数据给信息安全带来新挑战，如工业大数据加大了隐私泄露的风险，对现有存储和安全措施提出了更高要求，以及大数据正在被运用到新的攻击手段中； 三是创造智能新产品，包括智能应用软件、智能基础设备、智能自主产品、智能穿戴产品、智能家居产品等； 四是智能应用系统创新，如智能制造、智能物流和智能企业应用系统等。 工业大数据（Industrial big data）是指由工业设备高速产生的大量数据，对应不同时间下的设备状态，是物联网中的讯息。 此一词语在2012年随着工业4.0的概念而出现，也和信息技术行销流行的大数据有关，工业大数据也意味着工业设备产生的大量数据有其潜在的商业价值。工业大数据会配合工业互联网的技术，利用原始资料来支援管理上的决策，例如降低维护成本以及提升对客户的服务。 工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。 其以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。其主要来源可分为以下三类：第一类是生产经营相关业务数据。第二类是设备物联数据。第三类是外部数据。