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隨著時代的發展，工業互聯網產生了大量的工業數據，而利用和維護好這些數據并找出其隱藏的規律和價值，對于工業互聯與數字轉型大有裨益。
有相關人士認為，在工業互聯與數字轉型中有六項關鍵的技術：
一、數據挖掘
數據挖掘是通過蟻群算法等方式，從工業互聯網生產的數據中找出隱含的聯系；
二、數據匹配
數據匹配書從一系列量化的數據中找到關鍵闕值，以此作為決策依據；
三、機器學習
機器學習是通過增加機器的視覺識別能力和機器軌跡的學習，來提升工業場景的智能化，避免人為主觀判斷；
四、知識工程
知識工程是建立知識圖譜，構建良好的知識網絡；
五、模式識別
以各種傳感器為信息源，通過語音、聲紋、圖像等方式進行各種生產調度優化；
六、數字孿生
數字孿生是將實體產品與數字產品一一對應，建立映像，達到虛實融合，有序控制。

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