全过程大数据在工程造价管理中的应用

本文从大数据对工程造价管理的意义出发,分析了大数据在造价管理应用不充分的现象,阐述了大数据应用对工程造价管理的价值体现,并通过具体应用实践说明全过程大数据在造价管理应用方面的价值和效果,尤其是对于形成企业定额方面大数据可以发挥的更多作用,希望各工程参与方能充分利用大数据对造价进行科学而精细化管理,建立建筑产业现代化体系,让建筑业迈入高质量发展之路。

过程工业大数据建模研究展望

人们对大数据的认识已从"3Vs"(Volume—大容量;Variety—多样性;Velocity—处理实时性)、"4Vs"("3Vs"与Value—价值)、到现今的"5Vs"("4Vs"与Veracity—真实性).在此背景下,首先分析过程工业大数据的"5Vs"特性;接下来,综述现有数据建模方法,并结合过程工业大数据特有性质(包括:多层面不规则采样性、多时空时间序列性、不真实数据混杂性)论述现有数据建模方法应用于工业大数据建模时的局限;最后,探讨过程工业大数据建模有待研究的问题,包括:1)多层面不规则采样数据的潜结构建模;2)用于事件发现、决策和因果分析的多时空时间序列数据建模;3)含有不真实数据的鲁棒建模;4)支持实时建模的大容量数据计算架构与方法.

大数据查询过程机密数据低延时发布协议仿真

对大数据查询过程机密数据低延时发布协议,能够高效解决机密数据查询时间过长的问题。对大数据查询过程中机密数据低延时发布协议的研究,需要对机密数据矩阵按特征差异分为不同数据簇,以簇中心变动的相对距离确定低延时值,完成机密数据低延时发布协议。传统方法构建一个机密数据低延时信息特征模型,对低延时属性进行快速定位,但忽略了确定低延时值,导致发布协议效果不理想。提出基于曼哈顿度量的大数据查询过程机密数据低延时发布协议方法,用信息增益法对机密数据矩阵分类,对分类后的矩阵进行机密数据特征提取,并按特征差异分为不同数据簇,采用曼哈顿度量算法来衡量数据簇中心的前后变化,以簇中心变动的相对距离确定低延时值,通过比较低延时值与所选择的低延时阈值大小来判断机密数据的低延时情况。仿真结果表明,上述方法发布协议效果较理想,效率更高,耗时更少。

工程大数据全过程智能化管理平台在电力工程建设管理中的应用

针对电力工程建设施工管理难的基本现状,本文提出了利用工程大数据全过程智能化管理平台的方法,通过建立各个施工节点的各类数据表格,将其导入管理平台相应的模块中,同时根据施工现场更新数据信息,能够准确地查询施工进度、施工质量等信息,同时预警模块根据数据处理中心反馈的信息发出相应的预警,为进一步制定更加合理的整改措施提供了数据支撑。

造纸厂的大数据管理和应用

造纸企业的大数据管理和应用是实现智能化的根本。本文重点介绍和分析了造纸厂大数据管理和应用,以实现设备的稳定性和产品性能的最佳化,并对造纸产业的数据化和智能化生产进行了总结。

大数据驱动创新过程提高数字创新绩效的路径

企业数字创新进程不断加速,研究表明,大数据驱动创新过程有利于提高创新绩效,但不同阶段以及不同水平的大数据驱动创新过程与创新绩效的作用机理仍有待研究,数字创新理论及具有中国特色数字创新理论亟待发展。本文探究大数据驱动创新过程通过产品创新度影响创新绩效的路径与机理,收集594个中国、475个美国和507个英国数字创新项目,采用多元回归、层次回归与“pick-a-point”方法,实证分析大数据驱动创新过程对产品创新度的倒U型影响,检验大数据驱动运营对产品创新度与绩效关系的调节作用。研究结果表明,在中国,大数据驱动商业分析、产品设计与商业化对产品创新度产生倒U型影响,即双元驱动商业分析、产品设计与商业化最能提升产品创新度。调节检验结果表明,随经验驱动运营向大数据驱动运营转变,产品创新度对创新绩效由U型影响变为正向影响。当产品创新度很低或很高时,大数据驱动运营抑制产品创新度对创新绩效的积极影响,而当产品创新度处于中间水平时,大数据驱动运营促进产品创新度对创新绩效的积极影响。跨国比较还发现,美国和英国具有类似的研究结论。通过理论分析与实证检验,研究丰富了数字创新理论,推进了具有中国特色的数字创新理论发展,揭示了大数据驱动创新过程、产品创新度与创新绩效的效应路径与作用机理,发展了大数据驱动运营相关理论,拓展了影响产品创新度与创新绩效关系的情境因素,为企业数字创新实施提供了新的管理见解和策略启示。

大数据嵌入的新产品开发过程

大数据的应用是学术和实践热点,但现有研究缺乏数据驱动的新产品开发过程研究。基于新产品开发理论,构建大数据嵌入的新产品开发过程对创新绩效作用机理的理论模型。收集跨国数据,采用回归分析,验证理论模型。结果表明:中美新大数据嵌入的商业分析和产品测试提高创新绩效。在中国,大数据嵌入的产品设计最能提升销售增长率;而在美国和新加坡,大数据嵌入的产品测试最能提升销售增长率。在中国,大数据嵌入的产品设计最能提高毛利率;而在美国,大数据嵌入的产品测试最能提高毛利率;在新加坡,则是大数据嵌入的市场投放最能提高毛利率。

基于状态跟踪的非线性工业系统全工况建模

提出一种基于状态跟踪的非线性工业系统全工况建模方法。针对历史数据量过大,建模数据筛选困难的问题,设计一滑动窗口筛选稳态数据,推导了窗口中标准差的快速递推算法;分析未知扰动对系统的影响机制,选取由动态回归稳态的数据建模,提出一种可消除扰动影响的数据驱动建模算法;利用过程工业大数据包含的模型信息,应用高次函数拟合各工况模型参数,提出一种基于特征参数的线性变参数传递函数模型。对某工业过程进行辨识,表明了有效性。

工业生物过程智能控制原理和方法进展

工业生物过程是一个复杂的系统过程,对活体细胞代谢过程的认识是实现高效工业生物制造的基础。文中首先综述了工业发酵过程多尺度优化控制原理和实践,包括多尺度理论与装备、细胞宏观代谢在线检测传感技术以及生理代谢参数相关分析。在此基础上,对工业生物过程智能控制——感知细胞内生理代谢特性新型传感技术、大数据库建立和数据深度计算以及生物过程智能决策进行了综述和展望。