面向工业互联网的数据质量提升方案

面向工业互联网的数据质量提升方案

报告题目：面向工业互联网的数据质量提升方案

报告人：  李丹

报告时间：2024年6月3日下午3：30-4：30

报告地点：计算机学院A501

工业互联网(Industrial Internet)是指一种将机器、物品、控制系统、信息系统、人互联到一起的网络，是工业4.0与智能制造的支撑技术之一，其目标是构建一种可实现“人-机-物”全面互联、数据流动集成、模型化分析决策和最优化管控的综合体系及生产模式，实现工业数据的全面感知、动态传输、实时分析和数据挖掘，指导生产过程执行和优化控制设备运行，提高制造资源配置效率和生产过程综合能效。在工业互联网的建设过程中，全面合理的工业大数据治理方案尤为重要，数据也是AI 时代的“石油”，被称为新时代的重要生产要素。本报告将面向未来工业互联网的整体建设，结合数据挖掘技术，从工业数据的处理与增强、工业数据的共享与传输、工业数据的应用与分析等几个方面分享我们关于工业数据质量提升与相关应用的科研成果。

报告人简介：

  李丹，副教授，硕士生导师。2021年2月入选中山大学百人计划青年学术骨干，加入软件工程学院。2018年至2021年于新加坡国立大学担任研究员，从事博士后研究工作。2013年至2017年就读于新加坡南洋理工大学，受新加坡与加州大学伯克利分校联合项目资助，获得博士学位。主要研究方向包括异常检测、工业大数据挖掘，序列预测，序列生成、数据治理等方面的研究。