焊接设备智能监测异常识别大数据平台，以大数据技术、机器学习、深度神经网络模型为支撑，采集焊钳设备过程和工况海量数据，构建机器学习、深度神经网络模型，实现在焊接过程中识别设备异常（焊点质量），对虚焊、批量异常、飞溅三类异常进行有效识别和预警，及时发现焊钳设备异常，提高焊接质量。大数据平台根据业务需求，构建各类异常识别模型，提供智能应用系统。

焊接设备智能监测异常识别大数据平台，包括数据采集子系统、大数据建模、焊点异常识别模型、数据分析子系统、告警信息接口服务。

数据分析子系统

数据分析子系统，在焊接过程中实时调用焊点异常识别模型，及时发现焊钳设备异常，提高焊接质量。系统实时、自动对批量焊接数据进行处理和识别分析；通过分布式计算、实时计算，支持海量数据处理，范围可以从GB到TB级别。

基于沃达德智能制造工业大数据和人工智能平台，利用大数据和人工智能技术，在工业生产过程中，实现生产加工本身的提升与提高。利用大数据，将工业数据利用起来，探索数据的创新应用；利用人工智能技术，让数据产生巨大的价值。通过新一代信息技术与制造业的融合，成为制造业转型升级的核心，实现智能制造。