工业大数据核心技术主要包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化五个方面。
1. 数据采集：这是工业大数据的第一步，需要通过各种传感器、设备和系统实时收集生产过程中的各种数据。这些数据可能包括设备状态、生产进度、产品质量、能源消耗等。数据采集的关键在于确保数据的质量和完整性，以便后续的分析和处理。
2. 数据存储：采集到的数据需要被存储起来，以便后续的分析和应用。数据存储的方式有很多种，如关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。选择合适的数据存储方式需要考虑数据的访问频率、数据量、数据类型等因素。
3. 数据处理：在数据采集和存储之后，需要对数据进行清洗、转换和整合，以便进行有效的分析和应用。数据处理的主要任务包括数据清洗、数据转换、数据整合等。例如，可以通过数据清洗去除异常值、缺失值等；通过数据转换将不同格式的数据转换为统一格式；通过数据整合将来自不同来源的数据进行关联和整合。
4. 数据分析：数据分析是工业大数据的核心，通过对数据进行分析，可以发现数据中的趋势、模式和关联，从而为决策提供支持。数据分析的方法有很多，如统计分析、机器学习、深度学习等。例如，可以通过统计分析了解生产过程的效率；通过机器学习预测设备的故障；通过深度学习分析产品质量的影响因素。
5. 数据可视化：数据可视化是将数据分析的结果以图形的形式展示出来，使人们能够直观地理解数据的含义。数据可视化的方法有很多，如柱状图、折线图、饼图、热力图等。例如，可以通过柱状图展示不同产品的产量；通过折线图展示生产过程的效率变化；通过饼图展示各个部门的能耗占比。
总之，工业大数据的核心技术包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化五个方面，这些技术共同构成了工业大数据的核心框架，为工业生产提供了强大的数据支持。
