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制造业生产过程中多源异构数据处理方法综述

         

摘要

随着现代制造业向着自动化、信息化、智能化方向快速发展,生产过程中会产生大量的多源异构数据。对多源异构数据的有效处理和深度挖掘可为生产制造者提供更有效的生产调度、设备管理等策略,从而提高生产质量和效率。针对制造业生产过程中多源异构数据的处理方法与技术等进行系统性的综述,首先明确了制造业生产过程多源异构数据内容及分类;其次,阐述了多源异构数据处理中数据采集、数据集成及数据分析各个阶段应用的数据处理方法和技术,并分析了各种方法与技术的优缺点以及应用;最后,对生产过程中多源异构数据处理方法和技术进行总结,指出了现阶段多源异构数据处理方法及技术面临的挑战和发展趋势。

著录项

  • 来源
    《大数据》 |2020年第5期|P.55-81|共27页
  • 作者单位

    中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京100190澳门科技大学 澳门999078;

    中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京100190;

    北京航天智造科技发展有限公司 北京100039;

    中国工业互联网研究院 北京100102;

    中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京100190;

    中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京100190;

    中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京100190;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 信息处理(信息加工);
  • 关键词

    数据处理; 多源异构数据; 生产制造;

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