工业大数据 -- 数据管理路线

工业大数据的数据管理路线主要包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据应用五个环节。首先，通过各种传感器和设备进行数据采集，获取大量的原始数据。然后，对数据进行清洗，去除无效、重复和错误的数据，提高数据质量。接着，将清洗后的数据存储在数据库或数据仓库中，便于后续的数据分析和应用。在数据分析阶段，通过统计分析、机器学习等方法，从数据中提取有价值的信息和知识。最后，将分析结果应用于生产决策、产品设计、设备维护等工业活动中，提高生产效率和产品质量。