從第一臺蒸汽機出現引發第一次工業革命開始，每一次重大的技術升級都推動著生產和生活方式發生恒久而深刻的改變。近年來，隨著智能化、信息化技術的顯著突破和廣泛應用，“工業4.0”、“中國制造2025”等藍圖應運而生，工業正面臨著全球性、顛覆性的產業模式變革。
數字經濟浪潮席卷全球，驅動傳統產業加速變革，大數據到底能給工業領域帶來什么變化?西格馬大數據創始人毛尚偉認為，首先要認清大數據的本質——利用數據消除問題的不確定性。在工業生產背后，往往蘊藏著非常復雜的物理、化學以及力學等領域的知識，尤其在跨專業、跨工序、多目標的前提下，很難用顯式的公式或者模型來描述清楚。然而在海量的數據記錄中，暗含著各個參數之間龐雜的相關關系，蘊藏著人們在生產實踐中紛繁復雜的經驗和認知。如何將“沉睡”的工業大數據“喚醒”，是工業大數據成敗的關鍵所在。然而并非有了大量的工業數據就能輕松地將數據背后的價值顯現化，要想打破“信息孤島”和打通數據“經脈”并從中有效地挖掘出數據價值，就必須將專業的領域知識和數據分析方法有機融合，讓機器幫助專家去“挖掘”，讓專家幫助機器去“解讀”，這樣才能真正回歸業務本質、解決行業痛點。
目前，中冶賽迪在工業大數據方面已有深厚的積淀和顯著的成果，西格馬大數據平臺就是其中之一。平臺上已部署兩款產品——EasyRefiner和EasyMiner，分別對應數據預處理和數據挖掘環節，已打通數據處理價值鏈，并在鋼鐵全流程成功應用且取得非常顯著的技術經濟價值。除此之外，平臺中還集成了數十項與工業場景緊密融合的技術功能包，其中包括故障診斷、機器視覺、精準預測、高級排產等相關算法模型，以解決更為復雜和特定的工業場景問題。
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