摘要：今天我主要跟大家分享三个应用,这三个应用是我们在制造领域里声音识别、视觉识别、机器学习相关的内容。先看一下对于制造业大数据发展的认知,有两个维度:第一,技术的维度;第二,应用场景的维度。支撑这两个维度有数据标准建设、数据集成共享和数据挖掘应用。在很多传统制造型企业里,数字化过程基本上已经完成了,但能实现网络化的企业并不多。从网络化的角度来看,包括纵向集成、横向集成、端到端的集成,所带来的改变实际上就是我们看到的设计工艺的协同,包括供应链的优化。

摘要：针对电力设备台账存在数据质量差的问题,设计开发了台账数据高级核查处理算法模型,基于机器学习技术实现了对异常台账数据自动化辨识和修正,对错误缺失数据进行标识和统计汇总.与人工核查方式相比,节约了大量的时间和成本,大幅度并有效地提高了台账基础数据的质量,为促进生产管理精益化水平提升提供了支撑.