系统和先进技术在工 业领域的应用，智能制造应用不断成熟，一方面正在逐步打破数据孤岛壁垒，实现人与机器、机器与机器的互联互通，为工业数据的自由汇聚奠定基础，另一方面进 一步增强了工业大数据的应用需求，使得工业大数据应用的外部环境日益成熟。
工业大数据的广泛深入应用，离不开机器学习、数据挖掘、模式识别、自然语言理解等人工智能技术清理数据、提升数据质量和实现数据分析的智能化。工业大数据的应用和安全保障都离不开人工智能技术，而人工智能的核心是数据支持，工业大数据反过来又促进人工智能技术的应用发展，两者的深度融合成为发展的必然趋势。
工业大数据云平台是推动工业大数据发展的重要抓手。上海大数据培训总结对比：传统的互联网大数据处理方法、模型和工具难以直接使用，增加了工业大数据的技术壁垒，导致工业大数据解决方案非常昂贵，云平台的出现，为工业企业特别是中小型工业企业随时、按需、 高效地使用工业大数据技术和工具提供了便宜、可扩展、用户友好的解决方案，大大降低了工业企业拥抱工业大数据的门槛和成本。
除了云平台，新的大数据可视化和自动化软件也能大大简化工业大数据的数据处理、分析过程，打破了大数据专家和外行之间的壁垒。这些软件的出现使得企业可以自主利用工业大数据，做相对简单的工业大数据分析，以及外包复杂的工业大数据应用需求给专业工业大数据服务公司，从而催生新产业，包括工业大数据存储、清理、分析、可视化等相关的软件开发、外包服务等。
，只有保证设备的安全稳定运行才能保障生产的持续，质量的可靠，提升企业产品竞争力。 因此，企业就需要加强对设备状况的及时把握，并一定程度上实现
模型的五个基本问题 /
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的价值发现问题，但由于历史原因，“信息孤岛”现象在企业内部、企业之间大量存在。标识解析技术是目前可见解决“信息孤岛”、完成