工业大数据的主要应用不包括自然语言处理。
1、加速产品创新。2、产品故障诊断与预测。3、工业物联网生产线的大数据应用。4、工业供应链的分析和优化。5、产品销售预测与需求管理。6、生产计划与排程。7、产品质量管理与分析：传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。
导语工业大数据是智能制造的核心，以“大数据+工业互联网”为基础，用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术引领工业生产方式的变革，拉动工业经济的创新发展，那么工业大数据特征有哪些呢下面大数据工程师来告诉你吧。
1、准确性(accuracy)：
主要指数据的真实性、完整性和可靠性，更加关注数据质量以及处理、分析技术和方法的可靠性。对数据分析的置信度要求较高，仅依靠统计相关性分析不足以支撑故障诊断、预测预警等工业应用，需要将物理模型与数据模型结合，挖掘因果关系。
2、闭环性(closed-loop)：
包括产品全生命周期横向过程中数据链条的封闭和关联以及智能制造纵向数据采集和处理过程中，需要支撑状态感知、分析、反馈、控制等闭环场景下的动态持续调整和优化。
3、多样(variety)：
指数据类型的多样性和来源广泛。工业数据分布广泛，分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等各个环节，并且结构复杂，既有结构化和半结构化的传感数据，也有非结构化数据。
4、数据容量大(volume)：
数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。工业数据体量比较大，大量机器设备的高频数据和互联网数据持续涌入，大型工业企业的数据集将达到PB级甚至EB级别。
5、快速(velocity)：
指获得和处理数据的速度。工业数据处理速度需求多样，生产现场级要求分析时限达到毫秒级，管理与决策应用需要支持交互式或批量数据分析。
6、强关联性(strong-relevance)：
一方面，产品生命周期同一阶段的数据具有强关联性，如产品零部件组成、工况、设备状态、维修情况、零部件补充采购等;另一方面，产品生命周期的研发设计、生产、服务等不同环节的数据之间需要进行关联。
7、价值密度低(value)：
工业大数据更强调用户价值驱动和数据本身的可用性，包括：提升创新能力和生产经营效率及促进个性化定制、服务化转型等智能制造新模式变革。
8、时序性(sequence)：
工业大数据具有较强的时序性，如订单、设备状态数据等。
关于工业大数据特征，就和大家分享到这里了，中国社会发展至今，大数据的应用正在逐渐普及，所以未来前景不可估量，希望想从事此行业的人员能够合理选择。
大数据：又称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity(真实性)。如今互联网正在从PC端向移动互联网转型，过往依赖PC端的时代即将过去，新的革命创新正在来临。整个互联网的数据正是由社会中一个个的点，经过数据的采集，重新融合起来，组成强大的数据库，来整个整个产业的末端。
物联网：借助各种信息传感技术、信息传输和处理技术，使管理的对象(人或物)的状态能被感知、能被识别，而形成的局部应用网络;在不远的将来，物联网是将这些局部应用网络通过互联网和通信网连接在一起,形成的人与物、物与物相联系的一个巨大网络，是感知中国、感知地球的基础设施。把整个社会、整个产业完全融合在一起，形成一个有效的信息传输，来发挥更大的能量。
大数据自身不存在价值，价值体现在产业升级上。而物联网是硬件与互联网结合，会更加贴近大众用户。对于民众来说，未来越来越多的智能设备会面向市场开放并普及。物联网也会形成对应产业的大数据，然而想颠覆未来，显然物联网更加有改变的实力。
问题1：工业物联网是什么？
简单来说，就是物联网在工业控制上的具体应用。
问题2：SSL/TLS是什么？
SSL(Secure Sockets Layer 安全套接层),及其继任者传输层安全（Transport Layer Security，TLS）是为网络通信提供安全及数据完整性的一种 安全协议 。TLS与SSL在传输层对网络连接进行加密。大部分互联网登录都是用的SSL/TLS，可以去网易邮箱>
以上就是关于工业大数据的主要应用不包括全部的内容，包括:工业大数据的主要应用不包括、工业大数据特征有哪些 大数据工程师来告诉你、大数据，物联网，哪个即将颠覆未来等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！
