一、工业大数据分析的对象主要有？

工业大数据主要内容有：从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后、服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称，工业大数据以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术

二、工业大数据应用难点有哪些答案？

工业大数据应用面临的主要难点有:

1. 数据源异构。工业数据来源复杂,格式和传输协议各异,如PLC、DCS、MES、SCADA等都有自己的专有协议和格式,使数据整合处理存在较大难度。

2. 数据量巨大。工业生产设备产生的实时数据量巨大,单台设备每秒可产生千兆级数据,整个工厂系统每天产生的数据量达到PB级,数据存储和分析处理难度大。

3. 数据采集不易。工业设备数据大多产生于复杂恶劣的环境中,数据采集传输存在较大挑战,如防爆、抗干扰等要求。有线采集和无线采集各有难点。

4. 多变数据类型。工业大数据类型复杂多变,如过程数据、质量数据、图像数据、声音数据等不同类型的数据整合难度大。

5. 数据分散错乱。工业数据常常浪费和无序存储在企业的各个系统和部门,缺乏统一的机制进行有效管理,难以进行关联分析和挖掘。

6. 专业性强。工业数据与领域专业知识高度耦合,数据分析人员难以理解专业细节,工程人员又缺乏大数据技能,跨界人才培养难度大。

7. 数据应用效益较慢显现。工业企业大数据应用涉及组织文化、人员技能、管理体系等多方面变革,效益实现需要一定周期,难以快速实施和普及。

8. 数据安全高要求。工业企业数据涉及产品设计、工艺技术等核心知识产权,数据安全性要求极高,如何进行权限管理、加密处理是一个较大难题。

综上,工业大数据应用面临的数据异构、数据规模大、采集难度高、类型多变、分散错乱等技术难题和专业性强、效益慢显现、安全高要求等管理难题。要推进工业大数据应用,需要重视这些难点,采取前瞻性措施加以解决。无论从技术还是管理角度,都需要跨界融合人才和革新机制,通过不断实践和总结实现整体突破。

三、工业大数据工程师是做什么的？

工业大数据工程师主要负责工业大数据相关的数据集成、处理、分析工作，具体任务包括但不限于：

1. 负责工业大数据相关的数据集成，包括从多种源头采集数据进行清洗，去除错误等无用信息，以保证数据的准确性；

2. 负责对数据进行处理，包括数据挖掘、机器学习等，以从中提取有用信息；

3. 负责构建工业大数据平台，进行数据模型的开发和测试，确保平台稳定运行；

4. 对海量工业数据进行分析，发现数据中的规律和异常，形成数据驱动的决策；

5. 协助研发、业务部门进行数据产品功能的实现与上线，处理各类复杂的数据问题。

此外，他们还需要结合企业业务需求，优化系统或应用的技术架构，保证系统的稳定性、安全性等。为了完成这些任务，工业大数据工程师通常会使用大数据相关的技术工具，如Hadoop、Spark等。同时，需要深入理解工业大数据的特点和需求，以便更好地完成工作。

四、工业互联网与大数据应用是什么？

1 工业互联网与大数据应用是指利用物联网、云计算、大数据等技术手段，将工业生产与信息化深度融合，实现对生产、管理、决策等方面的全面智能化改造。 2 工业互联网的发展需要大数据支撑，而大数据又能通过工业互联网的应用实现更好的价值体现，二者是相互促进、相互依存的关系。同时，工业互联网与大数据应用已经开始重塑传统产业链，提升生产效率和品质，实现行业的数字化、网络化、智能化发展。 3 工业互联网与大数据应用的广泛普及和深度应用，是中国智能制造和产业升级的重要方向之一，具有巨大的发展潜力和市场前景。

五、工业机器人和大数据哪个好就业？

大数据专业更好就业。

因为现在都是工业革命了，市场上最好的专业是计算机和金融专业的，这两个专业的就业率最高，而大数据是属于计算机专业下面的一个子分类，经济的发展产生了大量数据的积累，社会上极度需要大数据方面的人才对这些数据进行操作。