大数据技术有在工业领域的成功应用案例吗

目前不同行业在智能制造方面，有很多优秀的解决方案和案例 分享一个工业混流制造方向的智能制造 智能制造-玻璃加工-混流制造 华域云脑方案 玻璃加工具有在不改变生产组织方式的前提下，在同一条流水线上同时生产出多种不同型号、不同尺寸、不同数量的产品的特征，属于典型的混流制造。

任爱光表示，人工智能与实体经济融合已经取得明显成效，表现之一是传统行业转型升级不断加速，培育成长出一批传统行业+人工智能的典型企业，推广应用一批智能化升级的典型案例，导出形成人工智能与实体经济融合的新模式、新方法。比如，在智能制造领域，智能技术的应用极大提升了产品检测效率和设备利用效率。

大数据支撑人工智能发展 应用爆发将迎拐点 随着大数据等技术发展，人工智能应用令人瞩目。有专家认为，这是20年来全球最重要的科技，并将成为工业机器人、无人机、无人驾驶等新兴产业的重要基础。

如何建设工业大数据可视化系统

通过采用Informatica ETL工具构建数据仓库系统，并基于数据仓库建设医院数据调用公共资源中心库，南京市儿童医院实现了实时的数据交互和信息共享，干净、标准的数据为跨应用系统数据关联分析打下扎实基础。

Tarsier的环境可视化管理采用3D虚拟仿真技术，实现数据中心的园区、楼宇、机房等环境的可视化浏览，清晰完整地展现整个数据中心。同时配合监控可视化模块，可以与安防、消防、楼宇自控等系统集成，为以上系统提供可视化管理手段，实现数据中心园区环境的跨系统集中管理，提高对数据中心园区的掌控能力和管理效率。

个性化一切 应确保仪表板向最终用户显示个性化信息，并确保其相关性。并且，还应确保可视化在设计上反映其所在的设备，并为最终用户提供离线访问，这将让可视化走得更长远。Mihailovski说，通过精心设计的交互式可视化来吸引观众以及传播数据文化，这会使分析具有吸引力和富有乐趣。

定制化场景：不同的业务场景需要看到不同的数据和信息，通过让用户能够定制自己的可视化视图和仪表板，提供符合个人需求的体验。打造一个有吸引力的数字孪生可视化系统，不仅仅是技术上的挑战，也是设计上的艺术。将复杂的数据变为人们能够轻松理解的信息，是数字孪生公司展示其独特，价值的途径。

另一种就是开源的可视化工具，一般可以免费使用全部功能，也能制作复杂的数据可视化报表，但是通常需要编写代码来制作可视化图表，对使用者的IT技术要求比较高。商业智能BI功能比较完善，有丰富的组件模板，是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析、数据可视化等组成的数据类技术解决方案。

模拟信号转化为数字信号的原理

抽样是指用每隔一定时间的信号样值序列来代替原来在时间上连续的信号，也就是在时间上将模拟信号离散化。量化是用有限个幅度值近似原来连续变化的幅度值，把模拟信号的连续幅度变为有限数量的有一定间隔的离散值。

所谓采样就是每隔一定的时间间隔，抽取信号的一个瞬时幅度值，这就是在时间上将模拟信号离散化。采样后所得出的一系列在时间上离散的样值称为样值序列。

当数字信号采用断续变化的电压或光脉冲来表示时，一般则需要用双绞线、电缆或光纤介质将通信双方连接起来，才能将信号从一个节点传到另一个节点。优势上的不同 模拟信号特点：其精确的分辨率，在理想情况下，它具有无穷大的分辨率；当达到相同的效果，模拟信号处理比数字信号处理更简单。

编码”，就是把量化的数值用一组二进制的数码来表示。经过这样三个过程可以完成模拟信号的数字化，这种方法叫作“脉冲编码”。数字信号传送到接收 端后，需要有一个还原的过程，即把收到的数字信号再变回模拟信号，为接收者所能理解。这个过程叫 作“数模变换”，使之再现为声音或图像。

AD：模数转换，将模拟信号变成数字信号，便于数字设备处理。DA：数模转换，将数字信号转换为模拟信号与外部世界接口。