信息化工业融合大数据平台建设方案
工业现代化工业信息化服务平台建设方案
工业现代化工业信息化服务平台建设方案第一章引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)1.3 项目意义 (3)第二章需求分析 (3)2.1 市场需求分析 (3)2.2 用户需求分析 (4)2.3 功能需求分析 (4)第三章平台架构设计 (5)3.1 总体架构设计 (5)3.1.1 架构目标 (5)3.1.2 架构组成 (5)3.1.3 架构特点 (5)3.2 系统模块设计 (6)3.2.1 用户管理模块 (6)3.2.2 数据监控模块 (6)3.2.3 数据分析模块 (6)3.2.4 数据展示模块 (6)3.2.5 系统管理模块 (6)3.3 技术选型与框架 (6)3.3.1 数据库技术 (6)3.3.2 后端技术 (6)3.3.3 前端技术 (6)3.3.4 分布式技术 (6)3.3.5 微服务技术 (7)3.3.6 安全技术 (7)第四章数据采集与处理 (7)4.1 数据采集策略 (7)4.2 数据存储与清洗 (7)4.3 数据分析与挖掘 (8)第五章工业大数据应用 (8)5.1 大数据分析模型 (8)5.2 大数据应用场景 (8)5.3 大数据解决方案 (9)第六章工业互联网平台建设 (9)6.1 平台架构设计 (9)6.1.1 技术架构 (9)6.1.2 业务架构 (10)6.2 平台功能模块 (10)6.2.1 数据采集与传输模块 (10)6.2.2 数据存储与管理模块 (10)6.2.3 数据处理与分析模块 (10)6.2.4 应用服务模块 (10)6.2.5 安全保障模块 (10)6.3 平台互联互通 (10)6.3.1 接口标准化 (10)6.3.2 数据格式统一 (10)6.3.3 通信协议兼容 (10)6.3.4 系统集成与协同 (10)6.3.5 跨平台应用 (11)第七章信息安全保障 (11)7.1 安全策略制定 (11)7.1.1 安全策略目标 (11)7.1.2 安全策略内容 (11)7.2 安全技术实施 (11)7.2.1 网络安全防护 (11)7.2.2 系统安全防护 (11)7.2.3 应用安全防护 (12)7.3 安全风险防范 (12)7.3.1 风险识别 (12)7.3.2 风险评估 (12)7.3.3 风险应对 (12)7.3.4 风险监控与预警 (12)第八章项目实施与管理 (12)8.1 项目实施计划 (12)8.2 项目进度管理 (13)8.3 项目质量管理 (13)第九章产业发展与推广 (13)9.1 产业链分析 (13)9.2 产业政策与标准 (14)9.3 推广策略与实施 (14)第十章项目评估与优化 (15)10.1 项目评估指标 (15)10.2 项目评估方法 (15)10.3 项目优化建议 (15)第一章引言1.1 项目背景我国经济的快速发展，工业现代化和工业信息化已成为国家战略的重要支柱。
智慧工业园区信息化系统平台建设整体解决方案
云计算技术实施方案：提出云计算技 术的实施方案，包括基础设施建设、 平台建设和软件建设等方面，以及实 施过程中的关键问题和注意事项。
云计算技术未来发展：展望云计算技术 在智慧工业园区信息化系统平台中的未 来发展趋势，如人工智能、大数据等技 术的融合和应用。
人工智能技术方案
添加标题
人工智能技术概述：介绍人工智能技术的定义、发展 历程和应用领域。
中物联网技术的应用场景，如设备监测、数据采集、 远程控制等
05 物 联 网 技 术 挑 战 ： 探 讨 物 联 网 技 术 在 智 慧 工 业 园 区 信
息化系统平台中面临的挑战，如数据安全、网络稳定 性、设备兼容性等
02 物 联 网 技 术 架 构 ： 详 细 描 述 物 联 网 技 术 的 架 构 ， 包 括
添加标题
人工智能技术在智慧工业园区信息化系统平台中的应用： 介绍人工智能技术在智慧工业园区信息化系统平台中的应 用场景，包括智能感知、智能分析、智能控制等方面。
添加标题
智慧工业园区信息化系统平台技术架构：介绍智慧工业园 区信息化系统平台的整体技术架构，包括硬件设备、软件 系统、网络通信等方面。
添加标题
数据处理与分析功能
数据采集：实时采集工业园区 内的各种数据
数据处理：对采集的数据进行 清洗、整合、分析
数据挖掘：挖掘数据中的潜在 价值，为决策提供支持
数据可视化：将分析结果以图 表、报表等形式进行可视化展 示
监控与报警功能
实时监控：对工 业园区内的设备、 生产线等进行实 时监控，确保正 常运行
故障报警：当设 备或生产线出现 故障时，系统能 够及时发出报警 提示
架构优势：介绍 架构的优势和特 点，包括如何提 高工业园区的信 息化水平、提高 生产效率和管理
大数据平台建设方案
大数据平台建设方案(项目需求与技术方案)一、项目背景“十三五"期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT＂浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态"。
＊*＊（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求,大数据平台应运而生。
大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力,及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新",牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。
二、建设目标大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台.它的主要目标是强化经济运行监测分析,实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展.1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道,整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据,构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。
2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上,实现数据信息共享,推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。
3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑.三、建设原则大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心,坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
1、统筹规划、分步实施。
工业大数据生产管控一体化平台方案 V2
对常见的异常情况进行分类和总结， 制定相应的处理预案。
加强与供应商、客户的沟通与协作， 共同应对异常情况对生产的影响。
04
质量追溯与防伪防窜货系统建设
质量追溯体系建设方案
确立追溯标准与流程
制定完善的质量追溯标准和流程，明确追溯信息的内容、格式和采集方式。
数据采集与整合
通过物联网技术，实时采集生产现场的数据，包括原料信息、生产工艺参数、 质检结果等，并将其整合到追溯系统中。
故障预警和远程诊断功能开发
故障预警模型构建
基于历史数据和机器学习算法，构 建故障预警模型，实现对设备故障
的提前预警。
远程诊断技术支持
通过远程监控中心，专家可以对设 备进行远程诊断，及时定位故障原
因，提出解决方案。
故障处理流程优化
建立完善的故障处理流程，提高故 障处理的效率和准确性，减少因设
备故障带来的生产损失。
05
设备远程监控与维护支持服务
设备状态实时监测技术实现
数据采集技术
通过传感器、物联网技术等手段，实时采集设备的运行状态数据，包 括温度、压力、转速等关键指标。
数据传输技术
利用无线通讯技术，将采集到的设备数据实时传输到远程监控中心， 确保数据的及时性和准确性。
数据处理技术
对采集到的数据进行清洗、整理和分析，提取出反映设备状态的特征 参数，为后续的故障预警和远程诊断提供数据支持。
追溯信息可视化
为消费者提供便捷的追溯信息查询服务，通过扫描产品上的二维码或条形码， 即可查看产品的详细信息，包括生产日期、生产批次、质检报告等。
防伪防窜货技术手段探讨
防伪码技术
为每个产品分配唯一的防伪码， 消费者可通过官方渠道验证防伪 码的真伪，从而确保购买到正品
智慧工业园区大数据分析平台建设和运营一体化解决方案
数据加密
采用对称加密算法和非对称加密算法，实现对数据的加密保护，确保数据的安全性和保密性。
访问控制
采用基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC），实现对数据的细粒度访问控制，保证数据的安全性和完整性。
安全审计
建立安全审计机制，实现对数据操作的实时监控和审计，及时发现和处理安全事件。
01
智慧工业园区的建设背景和需求分析
1
建设背景
2
3
传统工业园区存在资源利用率低、管理效率低下、安全隐患严重等问题，需要进行智能化升级。
传统工业园区的痛点
随着物联网、云计算、大数据等技术的不断发展和应用，为工业园区的智能化升级提供了技术支撑。
信息化技术的发展
国家对于智慧城市建设给予了大力支持，为智慧工业园区的建设提供了政策保障。
数据价值挖掘与服务方案
定制化数据分析服务
根据客户需求，提供定制化的数据分析服务，包括数据清洗、建模、可视化等，帮助客户更好地了解市场和用户需求。
数据安全保障
加强数据安全保障，确保数据不泄露、不被篡改，同时采用严格的数据访问权限控制，保障数据的安全性和完整性。
平台推广与产业协同发展方案
建立品牌形象
通过多种渠道宣传智慧工业园区大数据分析平台的优势和价值，提高平台知名度和影响力。
xx年xx月xx日
智慧工业园区大数据分析平台建设和运营一体化解决方案
CATALOGUE
目录
智慧工业园区的建设背景和需求分析智慧工业园区大数据分析平台的建设方案智慧工业园区大数据分析平台的运营一体化解决方案智慧工业园区大数据分析平台的优势和效益分析
CATALOGUE
目录
智慧工业园区大数据分析平台的最佳实践案例总结与展望
信息化和工业化深度融合专项行动计划
信息化和工业化深度融合专项行动计划推动信息化和工业化深度融合（以下简称两化深度融合）是加快转变发展方式，促进四化同步发展的重大举措，是走中国特色新型工业化道路的必然选择。
当前，我市工业正处于产业结构调整优化升级的关键时期，推进信息化和工业化深度融合既是改造提升传统产业，加快产业结构优化升级的必然选择，也是走创新驱动发展道路、提升产业核心竞争力的重要途径。
为加快推进两化深度融合，全面支撑《中国制造X行动纲要》实施和新型工业城市建设，特制定本行动计划。
一、总体要求（一）指导思想。
深入贯彻党的十九大精神，以创新、协调、绿色、开放、共享五大发展理念为指导，以优化资源配置、转变发展方式为导向，以降低生产成本、提高生产效率、提升产品质量、增强产业竞争力为主线，以管理和技术创新为保障，坚持信息化带动工业化、工业化促进信息化，从区域、行业、企业三个层面加快推进信息化和工业化深度融合，发挥信息化在改造传统优势产业、构建现代产业体系等方面的重要作用，增强企业自主创新能力，做大做强信息技术服务业，推动产业结构向资源节约和环境友好方向转变，服务和助推我市新型工业城市建设。
（二）基本原则。
1.政府引导，企业主体。
政府部门要加大政策扶持和资金引导力度，健全两化深度融合公共服务和支撑体系。
发挥企业在信息化建设中的主体作用，推进信息技术在企业生产、经营、管理等各个环节的深度应用。
2.统筹规划，梯次推进。
坚持顶层设计、集约发展，形成统筹兼顾、点线面结合的两化深度融合推进格局。
把握不同区域、不同行业、不同规模企业两化融合推进差异，有针对性地制定不同领域发展目标和途径。
3.以点带面，试点先行。
坚持创新发展、绿色发展，围绕产业转型升级关键环节，选择有代表性的区域、行业、企业，开展先行先试，以试点和示范带动信息化整体工作。
4.整合资源，服务共享。
整合各类公共服务和专业技术平台，提升区域两化融合信息服务水平。
建立全市统一的企业信息化服务体系，以中小微企业为重点，全面提升企业信息化水平。
信息化和工业化融合发展规划(2016-2020)
工业和信息化部关于印发信息化和工业化融合发展规划（2016－2020年）的通知工信部规〔2016〕333号各省、自治区、直辖市及新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门，各省、自治区、直辖市通信管理局，有关中央企业，部直属有关单位：为贯彻落实《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》和《中国制造2025》，加快建设制造强国，推动信息化和工业化深度融合，工业和信息化部编制了《信息化和工业化融合发展规划（2016－2020）》。
现印发你们，请结合实际认真贯彻实施。
工业和信息化部2016年10月12日信息化和工业化融合发展规划（2016－2020）“十三五”时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段，是适应把握引领经济发展新常态的关键时期，是抢占全球新一轮产业竞争制高点的战略机遇期。
大力推进信息化和工业化深度融合，加快新旧发展动能和生产体系转换，提高供给体系的质量效率层次，对于推动我国制造业转型升级、重塑国际竞争新优势具有重大战略意义。
根据《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》，为深入贯彻落实《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》，协同推进《中国制造2025》和“互联网+”行动计划，编制本规划。
一、发展形势“十二五”期间，我国两化融合顶层设计逐步加强，整体意识日益提高，发展成效不断显现，为制造强国建设奠定了坚实基础。
一是两化融合政策体系日臻完善。
党中央、国务院先后出台《中国制造2025》、《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》、《国家信息化发展战略纲要》等系列文件，两化融合内涵思路不断丰富和创新，覆盖国家、行业、地区的两化融合协同工作机制正在形成。
二是两化融合对传统产业提升作用显著。
信息技术在企业研发、生产、经营、管理等环节的渗透不断加深，数字化研发设计工具普及率达61.1%，关键工序数控化率达45.4%，制造企业在精益管理、风险管控、供应链协同、市场快速响应等方面的竞争优势不断扩大。
工业互联网建设解决方案
工业互联网建设解决方案工业互联网是指将传统工业与互联网技术相结合，通过物联网、云计算、大数据分析等技术手段，实现生产制造过程智能化、信息化和网络化的一种发展模式。
工业互联网的建设可以帮助企业提高生产效率、降低成本、提升产品质量、实现精细化管理，从而在激烈的市场竞争中获取竞争优势。
一、物联网基础设施建设物联网是工业互联网的基础，其建设包括传感器网络的搭建、通信设备的配置和信息采集平台的建立。
传感器网络通过感知和监控设备、产品和环境的变化，实时采集和传输数据，为生产决策提供准确的数据支持。
通信设备则扮演着数据传输的角色，包括无线通信、有线通信等多种手段。
信息采集平台则用于集中管理和处理采集到的数据，以便后续的分析和决策。
二、云计算平台建设云计算平台是工业互联网的核心技术之一，通过将大规模的计算、存储和处理能力集中到云端，提供给用户强大的计算资源。
云计算平台可以为工业互联网提供弹性计算能力，实现按需调配计算资源的灵活性。
同时，云计算平台还能够提供大规模的数据库存储，并支持多终端的访问，为工业互联网应用提供数据的安全存储和高效访问。
三、大数据分析平台建设大数据分析是工业互联网的关键技术，通过对大量数据进行挖掘和分析，可以发现其中的潜在规律和价值信息。
基于大数据分析，工业企业可以实现对生产过程的实时监控和预测，提早发现并解决潜在问题。
此外，大数据分析还可以帮助企业更好地了解市场需求和客户喜好，优化供应链管理和产品设计。
四、数据安全和隐私保护工业互联网的建设离不开对数据安全和隐私保护的考虑。
由于工业互联网涉及大量的企业数据和客户信息，必须采取相应的安全措施，防止数据泄漏和滥用。
建议在工业互联网建设中，注重用户数据安全和隐私保护的技术研发和应用，包括加密技术、权限控制、访问控制等。
五、标准和规范制定六、行业协同与合作七、人才培养和技术攻关总之，工业互联网建设解决方案需要包括物联网基础设施建设、云计算平台建设、大数据分析平台建设、数据安全和隐私保护、标准和规范制定、行业协同与合作以及人才培养和技术攻关等多个方面的考虑。
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Zigbee
设备及传感器
温度 设备1 设备2 湿度 原料监控 设备3 设备4 阀门控制 设备5 AGV 扫描 设备6 托盘 设备7 设备 设备8 仪表 换算 设备9 采集 设备…
工业大数据架构
数据源 ERP数据 MES数据 EMS数据 DCS数据 检验数据 设备数据 传感器数据 事务型数据 大数据处理 MPP数据库
工艺
当前数据 历史数据
DM
DM
人员
当前数据 历史数据
DW – 面向主题、历 史和汇总
设备预测性维修
物料
当前数据
ODS/DSA – 面向主题、当前
历史数据
Spark ML
API接口
设备
当前数据 历史数据
质量
当前数据 历史数据
业务系统实时查询服务
批量检索服务
数据分享服务
数据下载服务
大数据平台
智慧工业解决方案
人员数据
• 基本信息 • 行为信息
物料数据
• 基本信息 • 计量信息 • 位置信息 • 物流信息
质量数据
• 检验数据 • 随机性 • 概率特征 • 相关性
客户数据
• 需求数据 • 产品数据 • 位置数据 • 竞争对手
物流数据 • 位置数据 • 计量数据 • 时间数据
• 渠道依赖
• 原料来源 • Web信息 • 业务信息 • 行为信息
Pig
列存储
Map/Reduce HDFS
产线故障预测
粗粒度索引
数据压缩 SQL优化 动态拓展 资源管理 大表关联 并行加载
预测性维修
备份恢复
断点处理 监控管理
流处理 （Storm、 Spark Streaming）
效率提升
可视化监控
工业大数据大数据蓝图
数据仓库和分析型应用
作业行为优化 供应链优化
操作门户 终端管理 权限管理 API 应用适配器 数据管理 安全策略&QoS
产品数据
位置数据
能源数据
预 测 性 维 修 异 常 监 控 人 机 协 同 过 程 优 化
云数据中心
企业网络 网络 设备
温度、湿度、成分
1
以太网 阀门开关 原材料、成分
3
计量、换算
2
物igbee/RS485
设备4
工业大数据架构
数据源 大数据处理 大数据应用
ERP数据 MES数据 EMS数据 DCS数据 检验数据 设备数据 传感器数据
事务型数据
MPP数据库
元数据 索引
HADOOP
半结 构化
工艺优化
OLTP
非结 构构 化
质量提升
事务处理 数据完整性 锁机制 索引机制 SQL优化 SQL执行
数据仓库
Hive
Spark ML
API接口
设备
当前数据 历史数据
质量
当前数据 历史数据
业务系统实时查询服务
批量检索服务
数据分享服务
数据下载服务
大数据平台
工业大数据特点
供应商数据
• 产品质量 • 服务信息 • 信用数据 • 位置数据
机器数据
• 多种类型 • 时间序列 • 数据真实 • 数据海量
控制数据
• 数据多样 • 时间戳 • 程序数据 • 结果数据
云数据中心
企业网络 网络 设备
温度、湿度、成分
1
以太网 阀门开关 原材料、成分
3
计量、换算
2
物流跟踪
RFID/WiF i
能源监控
Zigbee/RS485
Zigbee
设备及传感器
温度 设备1 设备2 湿度 原料监控 阀门控制
设备3
AGV 设备5
扫描 设备6
托盘 设备7
设备 设备8
仪表
换算 设备9
采集 设备…
基于大数据、物联网、云计算等核心技术能力，为全球工业及商业企业提供工业大数据咨询与实施服务，涵盖能
效管理、环保监测、资产管理、安全生产、设备生命周期管理、经营管理分析等领域，充分发挥大数据能力，强化工 业与大数据的深度紧密融合，为工业升级转型注入新的活力。 工业大数据解决方案是“云、移、物、大、智”深度融合的体现，使得产品与生产设备之间、不同的生产设备之 间以及数字世界和物理世界之间能够互联，可以打破传统工业生产中企业、地域、操作习惯、生产经验等多重限制， 在此平台上快速高效地完成工业操作制度的决策、工业大数据的云端数学建模计算、工业信息和标准的快速获取、工 业问题的互动咨询。
元数据 索引
大数据应用 HADOOP
半结 构化 非结 构构 化
工艺优化
OLTP
质量提升
事务处理 数据完整性 锁机制 索引机制 SQL优化 SQL执行 备份恢复 断点处理
数据仓库
Hive
Pig
列存储 粗粒度索引 数据压缩 SQL优化 动态拓展 资源管理 大表关联 并行加载
Map/Reduce HDFS
智慧工业方案提供数据采集、数据传输、大数据分析、智能化控制等功能，可帮助企业提高环境 安全，加强人员管理，优
化系统功能和资源配置，降低系统运营成本等。
6
大数据智能工厂规划
基于机器学习的工业大脑
CRM
应用系统
ERP
WMS
IP
PLM
TMS
EMS 大数据管理平台
MES
管理平台 工业云平台
网络连接管理平台
智慧工业大数据规划
基于机器学习的工业大脑
CRM TMS EMS 大数据管理平台
应用系统
ERP
WMS
IP
PLM
MES
管理平台 工业云平台
网络连接管理平台
操作门户 终端管理 权限管理
API 应用适配器 数据管理 安全策略&QoS
产品数据
位置数据
能源数据
预 测 性 维 修 异 常 监 控 人 机 协 同 过 程 优 化
产线故障预测
预测性维修
流处理 （Storm、 Spark Streaming）
效率提升
监控管理
可视化监控
智能制造大数据蓝图
数据仓库和分析型应用
作业行为优化 供应链优化
工艺
当前数据
历史数据
DM
DM
人员
当前数据 历史数据
DW – 面向主题、历 史和汇总
设备预测性维修
物料
当前数据 历史数据
ODS/DSA – 面向主题、当前
信息化工业融合大数据平台建设方案
前言
智慧工业
随着工业4.0概念的引入，工业产业进入了新一轮的全球性革命，新型工业体系最核心的特征就是互联网、大数据
与工业的融合应用。工业大数据是工业4.0的核心支撑之一，将带来工业生产与管理环节的极大的升级和优化，其价值 已经得到了全球的认可，但是反观我国的工业发展现状，工业数据的价值利用极其有限，如何采集、应用、管理工业 大数据，快速跟进工业4.0的步伐，是传统的工业企业转型升级中必须要解决的问题。
• 并发较高
• 加工信息
• 装配信息 • 追踪信息
• 信用数据
• 业务数据 • Web信息 • 行为信息
多样、实时、海量的数据需要依赖大数据技术进行数据管理并产生价值
工业数据湖
数据源定义
数据预处理 批查询 交互查询
设备
人员