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基于复杂事件处理的产品质量预测方法研究
  • ISSN号:1671-1815
  • 期刊名称:《科学技术与工程》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]贵州大学现代制造技术教育部重点实验室,贵州贵阳550025, [2]贵州大学机械工程学院,贵州贵阳550025
  • 相关基金:国家自然科学基金(51475097);贵州省基础研究重大项目(黔科合JZ字[2014]2001)
中文摘要:

随着制造业与物联网、云计算、互联网等信息技术的融合与发展,制造业已进入了大数据时代,在大数据环境下,制造技术将发生巨大的进步与改革。从大数据下的制造业数据特点出发,勾画了制造业的大数据技术架构,并重点分析了大数据下制造业的五大关键技术,即数据集成技术、数据存储技术、数据处理技术、数据分析技术以及数据展现技术,为制造业大数据的发展提供参考。

英文摘要:

With the integration and development of manufacturing and Internet of things (IoT), cloud computing, Internet and other information technology , the era of big data in Manufacturing Industry has coming. In the big data environment, manufacturing tech- nology will be a huge progress and reform. The paper starting from the characteristics of manufacturing data, outlining the technology framework of big data in manufacturing industry, and mainly analyzing the five key technologies of manufacturing industry under the big data,which are big data storage technology, big data processing technology, big data analysis technology and big data display technology, and provide reference for the develooment of big data in industry.

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期刊信息
  • 《科学技术与工程》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国技术经济学会
  • 主编:明廷华
  • 地址:北京市学院南路86号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:ste@periodicals.net.cn
  • 电话:010-62118920
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-1815
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4688/T
  • 邮发代号:2-734
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:29478