智能制造下的大数据应用与挑战浅析.

大数据作为智能制造的关键资源和创新要素,已逐渐在各个行业领域发挥重要作用.本文从以下几个方面分析智能制造下大数据应用的挑战与对策：
1. 数据质量问题:制造业中产生的大量数据存在质量不一、格式多样等问题,给数据分析与应用带来困难.因此,需要加强数据清洗、整合和标准化工作,提高数据质量。
2. 安全问题:随着大数据技术在智能制造中的应用,数据安全和个人隐私保护日益重要.应加强对数据的访问控制、加密传输以及安全防护措施的建设力度以确保信息安全。
3. 人才培养问题:缺乏具备跨学科知识和技能的专业人才是制约大数据应用于智能制造的一大瓶颈.需加强产教融合、校企合作,培养具有创新能力和社会责任感的高技能人才队伍以满足行业发展需求。同时企业也应加大对在职员工的培训力度以提升其专业技能水平和国际竞争力。
4. 技术研发能力不足问题:当前我国在数据采集、存储处理和分析等方面的技术研发能力与发达国家相比仍存在差距.为此应加大研发投入促进技术创新和发展掌握自主可控的核心技术并形成竞争优势。