工业数据分析：解锁工厂数字化的潜力
引言
工业数据分析是工业4.0时代的核心技术之一。从生产设备的传感器数据，到供应链的物流信息，工业环境中每天都会产生海量数据。这些数据蕴藏着巨大的潜力，能够帮助企业优化生产流程、降低运营成本、提高产品质量。
然而，如何高效地收集、分析并应用这些数据，是许多企业面临的挑战。本文将结合实例与代码，带你了解工业数据分析的核心思路和技术实现。
一、工业数据的特点
工业数据有以下几个显著特点：
- 数据量大：工业设备通常会产生高频率的数据流，比如每秒数千条传感器读数。
- 多样性：数据类型包括时间序列数据（传感器读数）、图像数据（质量检测）、文本数据（维修日志）等。
- 实时性要求：许多场景需要实时处理数据，比如设备故障预测。
- 高噪声：工业数据往往包含大量异常值和噪声，需要进行预处理。
二、工业数据分析的核心步骤
-
数据采集
