智慧工业大数据建设方案
智慧工业大数据建设方案
的内容 • 实施步骤
• 制定实施计划：明确实施目标、时间表、人员分工等 • 数据采集与整合：收集各类数据，进行清洗、整合、分类等处理 • 数据分析与挖掘：运用大数据技术对数据进行深入分析，挖掘潜在价值 • 成果应用与推广：将分析结果应用于实际生产中，提高生产效率和质量 • 持续优化与改进：根据实施效果不断优化方案，提高实施效果
工业大数据的发展趋势和挑战 智 慧工业大数据的发展趋势
智慧工业大数据的发展趋势
工业大数据的实时处理和分析
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工业大数据的标准化和协同发展
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智慧工业大数据技术架构
数据采集与传输
数据采集方式：传感器、RFID、摄 像头等
数据传输方式：有线、无线、互联 网等
a. 云计算与大数据技术的融合 b. 人工智能与机器学习在工业大数据中的应用 c. 5G通信技术在工业互联网中的应用
面临的挑战： a. 数据安全与隐私保护 b. 数据标 准化与互操作性 c. 技术更新与人才培养
a. 数据安全与隐私保护 b. 数据标准化与互操作性 c. 技术更新与人才培养
行业应用前景与机遇
智慧工业大数据应用场景
生产过程优化
实时监控生产过程，提高生产效率 预测设备故障，减少停机时间 优化生产计划，降低库存成本 实现个性化生产，满足客户需求
设备预测性维护
定义：通过对设备运行数据的监测 和分析，预测设备可能出现的故障， 提前进行维护和修复，避免生产中 断
数据来源：设备运行数据、传感器 数据、历史维护记录等
智慧工厂信息化建设整体解决方案
智慧工厂信息化建设整体解决方案随着科技的不断进步和应用，智慧工厂成为了现代企业发展的关键。
智慧工厂信息化建设是实现智能制造的关键一步。
在这篇文章中，我们将介绍智慧工厂信息化建设的整体解决方案。
一、背景介绍智慧工厂是指通过物联网、云计算、大数据等技术手段，实现生产过程的数字化、网络化和智能化。
信息化建设是智慧工厂建设的基础和核心。
通过信息化建设，企业能够实现生产效率的提升、生产成本的降低、质量的提高等优势。
二、整体解决方案为了实现智慧工厂信息化建设的目标，我们提出以下整体解决方案：1. 建立可靠的数据采集系统数据是智慧工厂的核心资源，从生产设备到生产过程中的各个环节，都需要采集数据。
建立可靠的数据采集系统，可以确保数据的准确性和完整性。
通过物联网技术，将各个设备、生产线连接到统一的数据平台上，实现设备状态、生产数据的采集和监控。
2. 构建全面的生产管理系统生产管理系统是智慧工厂信息化建设的核心组成部分。
它集成了生产计划、物料管理、质量控制、设备维护等功能，实现生产过程的全面监控和管理。
通过生产管理系统，企业可以实时了解生产进度、设备状态、原材料库存等信息，从而做出及时的决策。
3. 应用大数据和人工智能技术分析生产数据通过大数据和人工智能技术，对采集到的生产数据进行分析和挖掘，可以发现生产过程中存在的问题和潜在的改进空间。
利用数据挖掘算法，可以预测生产异常、优化生产计划等。
同时，人工智能技术也可以应用于质量控制、设备维护等方面，提高生产效率和产品质量。
4. 实施信息安全措施保护数据安全在智慧工厂信息化建设中，数据安全至关重要。
通过加密技术、访问控制、安全审计等措施，保护生产数据的安全性和机密性。
此外，还需要建立灾备系统和定期进行数据备份，以防止数据丢失和灾害损失。
5. 持续优化改进智慧工厂信息化建设是一个持续优化改进的过程。
通过引入先进的技术手段，定期评估系统的性能和效果，及时调整和改进方案。
同时，加强员工培训和技能提升，确保信息化系统的有效运行和使用。
智慧工业园区建设方案
智慧工业园区建设方案一、背景介绍近年来，随着信息技术的快速发展，智慧工业园区迅速崛起。
智慧工业园区以数字化、网络化、智能化为核心，通过充分融合产业和信息技术，构建起高效、智能、绿色的工业生态圈。
本文旨在提出一种科学可行的智慧工业园区建设方案，为相关工作提供指导和借鉴。
二、总体思路智慧工业园区建设方案的总体思路是充分利用信息技术，促进工业园区的数字化、智能化和可持续发展。
具体来说，包括以下几个方面的内容：1.建设智慧基础设施智慧工业园区的建设首先需要构建可靠的基础设施。
这包括建设高速稳定的网络，搭建数据中心和云平台，以及规划智慧物联网基站等。
通过建设智慧基础设施，实现设备互联、数据共享和智能应用。
2.构建智慧管理系统在智慧工业园区中，通过引入先进的管理系统，实现对各个环节的监控、调控和优化。
例如，采用物联网技术对设备进行实时监测，通过大数据分析实现生产过程的优化，以及应用人工智能技术进行智能化管理决策等。
3.推进产业升级智慧工业园区建设的目的之一是推动产业升级。
通过引入先进的智能制造技术和生产模式，提高生产效率、降低能耗和资源消耗，并且促进工业园区产业结构的优化升级。
4.实施绿色发展智慧工业园区建设方案要求在建设过程中注重绿色生态的保护和可持续发展。
通过建设智能环境监测系统，对空气质量、水质和噪声等进行实时监测和预警，以及推广节能减排等环保措施，实现绿色低碳的工业园区。
三、具体措施1.信息化技术应用通过建设智慧工业园区信息平台，实现信息的集成和共享。
通过物联网技术，实现设备的互联互通，并且构建智能感知系统，对生产环境进行实时监测。
此外，还可以应用人工智能技术进行数据分析和预测，提高生产效率和质量。
2.智慧交通管理在工业园区内部，可以部署智能交通管理系统，通过智能摄像头和车辆识别技术，实现对交通流量的监控和调度。
同时，也要加强对工业园区附近交通拥堵情况的监测和预警，提供智能导航和交通优化方案，减少交通压力，提高通行效率。
数字化转型工业大数据智慧矿山平台建设方案
智慧园区系统
未上线
统一管理园区消防设备 ，消防报警 ，信 息报警 ，培训中心 ，行政中心 ，5号公 寓楼 ，救护队 ，视频资源数据信息情况
方案待定
智能应急管理系统
未上线
管理井下应急事故及计划预案 ，同时与 通信呼叫心态 ，人员定位系统进行联调， 井上针对救护中队 ，医疗室，应急物资进行统一管理 ，对接调度中心
天地常州
西门子300PLC
OPC协议
二盘区泵房
已上线
流量压力 ，水泵负压 ，水泵入口 负压， 出口正压 ，流量监控、
淮南万泰
西门子1500PLC
OPC协议
掘进系统
已上线
目前没有系统 ，只有PLC智能设备
通过上位机获取PLC数据然后经过OPC协议进行数据传输
电力安全监控系统
已上线
监控及控制变电所高压柜及部分 低压柜
煤矿智能化（数字矿山/智慧矿山） 是煤矿综合自动化发展的新阶段 ，是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑。建设智能化煤矿是新时期煤炭企业面临的重要任务 ，是煤矿企业数字化转型的基础 ， 已成为不可逆转的发展趋势。企业业务系统多 ，系统烟囱式建设 ，数据接入困难 ，数据标准不统一 ，数据孤岛问题严重。
煤矿企业数字化进程中遇到的问题
sql server
数据库对接
地测部
水文系统
已上线
地下水位观测
西安中煤可控集 团西安研究院
sql server 2008
数据库对接
龙软GIS
已上线
矿井地质 ，通风参数 ，地质信息、录入、 展示及分析
北京龙软
sql server 2016
数据库对接
智能地质保障系统
未上线
智慧工业园区建设方案
智慧工业园区建设方案智慧工业园区是指利用先进的信息技术手段，将互联网、物联网、大数据等技术与工业制造相结合，建设智慧化、数字化、绿色化的工业园区，提高园区的生产效率、资源利用率和环境友好性。
以下是一份智慧工业园区建设方案：一、规划与设计1.确定园区规模和功能：根据当地产业基础和发展需求，确定园区规模，并设计合理的功能布局，包括生产区、办公区、研发区、物流区等，以满足不同企业的需求。
2.建设信息化基础设施：部署高速宽带网络，覆盖整个园区，确保信息流畅和数据安全。
同时，建设智能化的物流配送系统，提高物流效率。
3.构建大数据平台：建设一个集采集、存储、处理和分析于一体的大数据平台，对园区内的生产过程、能耗、环境等进行实时监控和分析，为企业提供决策支持。
二、资源节约与环保1.推广智能制造技术：通过引进智能制造设备和自动化生产线，提高生产效率和产品质量，减少人为因素的影响。
同时，推广绿色制造技术，减少能源消耗和废物排放。
2.能源管理与节能措施：安装智能电表和能源监测系统，实时监控和优化能源使用情况。
同时，推广节能技术和设备，鼓励企业采用可再生能源和高效能源设备，减少能源消耗。
3.环境监测与污染防治：建立园区环境监测系统，对空气质量、水质和噪音等进行实时监测，及时发现和处理环境问题。
同时，推广清洁生产技术和减排措施，减少园区的环境污染。
三、智慧管理与服务1.建设智慧办公环境：应用智能化技术，提高办公效率和员工体验。
例如，使用智能门禁系统、智能办公设备等，提供便捷的办公环境。
同时，推广远程办公和灵活工作制度，减少通勤时间和能源消耗。
2.数据共享与合作：建立园区的数据共享平台，促进企业间的合作和信息共享。
通过共享数据资源，鼓励技术创新和产业升级。
3.提供增值服务：建设智能停车场、智能安防系统、智能物流等服务设施，提供便捷的服务和优质的园区环境。
四、培育创新创业生态系统1.建设创新创业孵化中心：提供创新创业的孵化器、加速器等创业服务设施，为创业者提供场地、资金、导师等支持，促进创新创业的发展。
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
智慧工厂大数据平台建设综合解决方案
通过数据可视化技术将分析结果以图表、图像等 形式呈现，提高数据的可读性和易用性。
数据挖掘与应用
生产优化
通过对生产数据的挖掘和分析，优化生产流 程和资源配置，提高生产效率和产品质量。
预测性维护
通过对设备数据的挖掘和分析，预测设备可能出现 的故障和问题，提前进行维护和保养，降低维修成 本和停机时间。
关系型数据库
关系型数据库如MySQL和PostgreSQL，适用于需要复杂查询和事 务一致性的数据存储。
大数据处理技术
批处理技术
01
批量处理技术如MapReduce，能够处理大规模数据
集，并在大规模计算集群上运行。
流处理技术
02 流处理技术如Apache Kafka，能够实时处理数据流
，适用于实时分析和监控。
人工智能和机器学习的应用
人工智能和机器学习技术将进一步应用到大数据平台中，实现更高 级别的数据分析和预测。
大数据平台面临的挑战与问题
01
数据安全和隐私保护
随着大数据平台的发展，数据安全和隐私保护成为了一个重要的问题，
需要采取有效的措施来确保数据的安全性和隐私性。
02
数据质量和准确性
大数据平台需要处理海量的数据，如何保证数据的质量和准确性是一个
应用人工智能和机器学习技术，实现 对数据的深度挖掘和分析，为生产决 策提供更加精准的支持。
物联网与5G通信
应用物联网和5G通信技术，实现生产 全过程的实时数据采集和传输，提高 数据质量和可靠性。
CHAPTER 02
大数据平台架构设计
数据采集与存储
数据采集
从工厂各环节、生产设备、传感器等处收集大量的数据，包括生产数据、质量数据、设备数据等。
AI智能+智慧工业园区大数据智慧管理云平台建设和运营整体解决方案(2020年最新完整版)
▪ 企业创新技术投入大
▪ IT和信息化维护能力差
缺技术
缺管理
▪ 缺少便宜好用的管理工具
▪ 企难以吸引到人才 ▪ 难以及时找到合适的人才
睿利而行
缺人才
工业园区
入驻企业 诉求
缺管理
缺资金
缺资金
▪ 企业融资困难 ▪ 企业资金周转慢
AI智能+智慧工业园区大数据智慧管理云平台建设和运营整体解决方案
AI智能+智慧工业园区大数据智慧管理云平台建设和运营整体解决方案
工业园区信息化应用现状
睿利而行
系统信息共享不足
✓各系统相对独立、分散、集成度较低，各系统之间功能无法融合，不同 业务之间缺乏统筹协同，存在“应用烟囱”现象，系统间无法实现双向数 据集成，缺少通用的基础支撑软件打通底层，难以解决“信息孤岛”问题。
2、特色应用：智能安防系统、行为侦测系统、人脸布控系统、VR实训系统
3、基于AI的特色应用：网络监控、安防报警、AI人脸识别、远程智能智慧应用
4、报警系统集成接入
5、数字广播系统集成接入
6、周界控制系统集成接入
7、 LED显示屏联动报警集成接入
8、RFID人员动态集成接入
9、在线巡更系统集成接入
10、外来人员系统集成
服务实战效能不够
✓现有系统偏重档案数据录入、信息查询和统计报告功能，注重上对下的单向管理需要， 缺乏不同层级角色的定位与细分。面向基层的助推、减负功能不足，面向管理层智能分 析、风险预警、决策支持等功能不强，不能适应实战应用需要。
AI智能+智慧工业园区大数据智慧管理云平台建设和运营整体解决方案
工业园区建设的现状
2、大数据、物联网、AI智能总体架构 4、GIS地图综合监控平台 6、智慧运维综合管控平台
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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
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/WiFi
能源监控
Zigbee/RS485
Zigbee
设备及传感器
流处理 （Storm、 Spark Streaming）
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
工艺
当前数据 历史数据
DM
DM
供应链优化
DW – 面向主题、历 史和汇总
人员
当前数据 历史数据
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
Spark ML
API接口
设备
智慧工业大数据建设方案
设计背景
目录
1 2 3 4 5 工业大数据蓝图 工业数据湖 工业大数据建模 预测与优化 主要业务规划
大数据智能工厂规划
基于机器学习的工业大脑
预 测 性 维 修 异 常 监 控 人 机 协 同 过 程 优 化
应用系统
CRM
ERP
WMS
IP
PLM
TMS
EMS 大数据管理平台
MES
1 2 3 4 5 工业大数据蓝图 工业数据湖 工业大数据建模 预测与优化 主要业务规划
工业大数据建模目标
制造价值提升
1、原因分析的工艺优化；2、设备预测性维修；3、产线异常监控；4、产品质量控制；
供应商管理提升
1、风险预测与分析；2、交付时间与路径优化；3、供应商评价与信用管理；
客户需求管理提升
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
目录
1 2 3 4 5 6 工业大数据蓝图 工业数据湖 工业大数据建模 预测与优化 主要业务规划 中安鼎辉大数据平台
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
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
OLTP
大数据处理 MPP数据库
元数据
索引
大数据应用 HADOOP
深度神经网络与单层神经网络的区别是数据通过了多步模式识别的隐藏 层处理，传统的神经网络机器学习算法依赖于一个输入一个输出一个隐 藏的浅层神经网络学习，而深度神经网络是在一个以上的隐藏层学习。
模型与数据
异常检测
事件处理 环境分析
强化模型
实时数据处理
模型分析实时数据检测设备
状态、预防设备故障、优化
生产过程、提升产品质量、 能效增强、人机协同。
物流数据
• 位置数据
• 计量数据 • 时间数据
• 位置信息
• 物流信息 • 加工信息 • 装配信息 • 追踪信息
• 渠道依赖
• 原料来源 • Web信息 • 业务信息 • 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
这种关系存在的原因。这种深层和独特的分析提供了一个高等级的平台来侦测异常，通过行为和
运营表现来标记质量与效率，并进行微观辩证性的根源问题分析。
模型算法-DNN
神经网络是一组模拟人脑进行模式识别的算法组合，通 过聚类或者标记原始数据进行数据感知，它可以识别真 实世界包含在向量中的数据，如图片、声音、文本等。
1、客户行为的需求挖掘；2、准确个性化的产品定价；3、产品的预测性保养与维修；4、更好的产品体验；
运营价值提升
1、更好的管理资产；2、合理的资源消耗；3、避免人为的错误；4、实时推荐技术工具；5、增强用户高效与便捷
产线数据建模
生产过程建模
结果的相似和关联性
设备数据建模
如上图显示的机器学习算法，多级算法分析引擎可以根据对工厂已安装设备的数据采集和工艺流 程，自动绘制内在的逻辑关系，并显示哪个工艺流程和数据流之间直接或间接的相互关系，以及
机器学习结果展示 报表展示
物料
质量
实时分析 机器学习
元数据及关联性 数据预处理 查询
事件
传感器
关系型数据
结果呈现
ETL工具
LOB应用
定义的主题
数据湖与价值发现
信息管理
其他数据
数据工厂
大数据存储
机器学习/数据分析
智能化
人员
数据湖
SQL 数据仓库
机器学习
知识库
数据分类
基于数据湖分析
产线建模
ERP
信息系统
人机协同
能效增强 质量强化
历史数据处理
通过对历史数据清洗整合，
进行模型的训练，优化模型 参数，进行更加有效的生产
和运营。
目录
1 2 3 4 5 工业大数据蓝图 工业数据湖 工业大数据建模 预测与优化 主要业务规划
成本核算支持 工艺知识积累
制造过程实时信息
积累
料 法
制造过程历史信息
环 测
制造过程 智能化管控
指 导
人
机
操作资质 实动工时
运行状态 资源负荷
物料消耗 在制分布
操作指导 工艺参数
能源消耗 现场实况
质量记录 NCR
制造过程信息集成
基础管理 数字化支撑
生产计划信息
支持 制造过程信息模型
基础管理信息
优 化
目录
半结 构化 非结 构构 化
工艺优化 质量提升 产线故障预测 预测性维修 效率提升 可视化监控
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 监控管理
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
Map/Reduce
HDFS
资源管理
大表关联 并行加载
事件处理
HADOOP/Spark 技术 流处理
流程优化
MES
信息系统
EMS
数据可视化
设备 传感器
自助式BI
生产线
数据
信息
行为
生产动态实时掌控
生产期量进度实时反映
数据统计分析及预测
工时绩效统计 质量缺陷统计 设备效能分析 生产瓶颈预测
工厂生产 透明化运行
在制品分布实时展示 设备、能源、现场实时监控
决策
机器数据
• 多种类型 • 时间序列 • 数据真实 • 数据海量 • 并发较高
控制数据
• 数据多样 • 时间戳 • 程序数据 • 结果数据
人员数据
• 基本信息 • 行为信息
物料数据
• 基本信息 • 计量信息
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 • 信用数据 • 业务数据 • Web信息 • 行为信息