工业大数据运维期末复习指南：数据监控与优化策略提升生产效率

工业大数据运维强调实时数据采集与Hadoop生态集成，确保生产线数据流畅。复习时掌握ETL流程与Kafka消息队列，可优化设备监控，减少 downtime 达20%。

故障预测模型如随机森林算法是复习重点，利用历史数据预判设备失效，提升OEE指标。实践运维工具如Prometheus，实现自动化警报，显著降低维护成本。

大数据运维驱动智能制造转型，期末复习需注重商业价值分析。通过数据洞察优化供应链，助力企业ROI提升15%以上，实现可持续竞争优势。