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本文结合理论实践,先分析了智能制造背景下工业大数据的特征,接着论述了大数据质量中面临的挑战,并提出相应的开展对策.分析结果表明,建立完善系统的评价体系,对数据采集过程、分析过程全面监控,并按照工业发展实际需求,合理改进工作机制等是提升工业大数据质量管理的关键,值得高度重视.
智能制造背景下工业大数据的数据质量控制对策
【摘 要】
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本文结合理论实践,先分析了智能制造背景下工业大数据的特征,接着论述了大数据质量中面临的挑战,并提出相应的开展对策.分析结果表明,建立完善系统的评价体系,对数据采集过程
【机 构】
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西南科技大学 四川 绵阳 621000
【出 处】
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福建质量管理
【发表日期】
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2020年4期
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