数字化与工业4.0时代 热分析技术与大数据的结合

　　作者：耐驰分析和测试业务部门数据科学家Michaela Lang和Jigyasa Sakhuja，

　　介绍

　　在数字化和工业4.0时代，大数据扮演着越来越重要的角色。无论是在工业公司、社交媒体还是在超市的个人购物中，每天都会产生和存储大量的数据。如此大的数据量(可以是结构化的或非结构化的)称为大数据。目标是从收集的数据量中获取信息，以便根据实际的需要获得观点。大数据集通常是如此复杂和庞大，以至于无法再使用常规方法(如数据库系统)处理它们。为此，我们使用数学方法和程序来分析这些数据集。

　　耐驰分析与测试业务部门与时俱进，在热分析领域承担着这些新课题。在这个关于大数据最重要主题的博客系列中，耐驰想向您介绍数据科学和机器学习等新术语，并更详细地解释它们的用法。

　　系列1：大数据的影响

　　大数据定义

　　大数据是当今快速增长的数据，能够帮助企业以强而有利的方式处理海量信息。一方面，它描述了大量复杂且变化迅速的数据，另一方面，它还包括用于分析大量数据的数字技术。

　　使用大数据的好处

　　特别是在谈到非结构化数据时，许多公司创建了大量数据，但他们不知道如何使其作用于业务。在公司中，技术和经济数据通常以非结构化的形式和庞大的数量展现。为了快速高效地搜索和访问这些数据量，传统的方法(如数据库系统)面临巨大的挑战，甚至不再可能。这就是为什么开发了多种技术来处理和加工大量数据。从数据存储到数据分析都有不同的过程。找到适合各自公司的需求和流程结构的方法很重要。大数据的使用对公司格局产生了非常好的影响，因为大量的可用数据为公司提供了对其产品的全新见解，例如购买行为、材料性能甚至市场风险。

　　无论是小公司还是大公司，如果知道如何使用大数据方法，都可以从中受益。所有新开发的技术的主要优点是，可以将技术数据与公司的业务数据相连接，并使各领域之间的关联变得可见。这将带来全新的机遇，并能创造新的商业模式。

　　热分析和聚合物基复合材料行业的大数据

　　在聚合物领域开展业务的公司获得了额外的好处，因为在机器学习的帮助下发现了新的聚合物(Montalbano，2019)。同时也可以利用大数据对聚合物的材料行为进行预测和分类。对于热分析，特别是聚合物基复合材料行业，预测参数变化对材料性能的影响，可以优化工艺，使行业更加兴盛，从而提高生产效率，降低生产成本。

　　如何使用大数据?

　　为了有效地处理大数据，必须实现清晰定义的数据存储结构和良好的数据加工。为了使数据强大，今天使用的关键词是数据科学。为了从收集的数据中提取有用的信息，必须对其进行分析。作为这方面的先决条件，必须认真准备数据。但与数据准备同样重要的是数据质量本身。不仅数据的数量是高度相关的，而且给定数据本身的信息在分析中也起着很大的作用。这使我们得出结论：你可以收集大量的数据，但没有任何数据质量，你就无法合理有效地使用它。数据中提取的信息越丰富，获得的数据质量就越高。通过使用复杂的数据分析，公司可以从这些有价值的数据信息中获得新的见解。

　　预告

　　在下一篇博客文章中，耐驰想发布一个关于评估来自不同数据源的大量数据的可能性和方法的概述。耐驰想给你一个被称为数据科学的概述，并展示它的应用可以实现什么。

　　所以请关注耐驰大数据系列的下一篇博客文章!

　　文中引用的链接：https://www.designnews.com/materials-assembly/researchers-use-ai-discover-new-polymers/67744341261255