工业大数据平台介绍v2.0
智能制造工业大数据平台建设方案
数据传输
数据分析
将采集到的数据通过互联网或专用网络传 输到数据中心进行处理。
运用大数据分析技术，对采集到的数据进 行处理和分析，提取有价值的信息。
人工智能技术
01
机器学习
通过大量数据的训练和学习，使 机器能够自我学习和改进。
自然语言处理
让机器理解和处理人类语言，实 现智能问答、智能推荐等功能。
03
智能制造工业大 数据平台建设方 案
汇报人：
日期:
目录
• 智能制造工业大数据平台概述 • 智能制造工业大数据平台架构设计 • 智能制造工业大数据平台核心技术 • 智能制造工业大数据平台建设流程
目录
• 智能制造工业大数据平台应用场景与案 例
• 智能制造工业大数据平台未来发展趋势 与挑战
01
智能制造工业大数据平台 概述
测试平台功能和性能
对平台进行全面的测试，确保平台功能完善 、性能稳定。
平台上线与部署阶段
上线前的准备工作
确保平台具备上线条件，包括 数据安全保障、备份恢复策略
等。
部署平台
根据设计方案，部署智能制造工业 大数据平台，同时配置相应的硬件 和软件环境。
上线运行
完成平台的上线运行，正式投入使 用，实现智能制造工业大数据的采 集、处理、分析和可视化等功能。
优化资源配置：通过对企业内部和外部资源的全面分析，能 够实现资源的优化配置，提高资源利用效率。
提升企业竞争力：通过数字化转型和智能化升级，企业能 够更好地适应市场变化，提高产品质量和服务水平，提升 企业竞争力。
平台建设的关键要素
数据采集与存储
建设智能制造工业大数据平台需要解决数据采集和存储的问题。数据采集需要覆盖企业内 部的各个方面，包括生产、管理、销售等；存储需要考虑到数据的规模和安全性，采用合 适的存储方案。
大数据平台简介
大数据平台简介
大数据平台简介
目录
Hadoop生态系统 Hadoop主流厂商 HDFS MapReduce Hive Spark
Hadoop生态系统
Hadoop 1.0 V 2.0
Hadoop生态系统
Ambari （安装部署工具）
Zookeeper （分布式协调服务）
HDFS的基本结构之 NameNode
Namenode是一个中心服务器负责管理文件系统的命名空间 协调客户端对文件的访问 Namenode执行文件系统的命名空间操作例如打开、关闭、重命名文件和目录 记录每个文件数据块在各个Datanode上的位置和副本信息
HDFS元数据持久化
NameNode存有HDFS的元数据：主要由FSImage和EditLog组成 FSImage是元数据镜像文件 保存整个文件系统的目录树 数据块映射关系：文件与数据块映射关系DataNode与数据块映射关系 EditLog是元数据操作日志记录每次保存fsimage之后到下次保存之间的所有hdfs操作
HBase （分布式协数据库）
Oozie （作业流调度系统）
HDFS （分布式存储系统）
YARN （分布式计算框架）
MapReduce （离线计算）
Tez （DAG计算）
Spark （内存计算）
Hive
Pig
Mahout
Sqoop （数据库TEL工具）
Flume （日志收集）
……
……
HDFS－Hadoop Distributed
无法高效存储大量小文件
HDFS现在遇到的主要问题
分布后的文件系统有个无法回避的问题因为文件不在一个磁盘导致读取访问操作的延时这个是HDFS现在遇到的主要问题
工业大数据物联网数据采集项目实施与分工协调函
工业大数据物联网数据采集项目实施与分工协调函
尊敬的用户：
为配合xxx经信委建立全省工业大数据项目建设，涉及到企业能源数据采集，现xxx经信委项目领导已与贵公司企业管理人员沟通协调后将全力配合建立能源管理数据采集项目建设，采集数据包括：水、电、气（汽）、热等各类总能源进行自动数据采集、集中监测和统计、分析，让企业快速、直观、全面的了解自身用能状况，并希望各试点单位全力配合。
经信委为企业免费搭建“企业能源管理系统EMS v2.0”软件系统平台，免费为企业提供安装：水、电、气（汽）、热智能表仪表仪器。
免费搭建“企业能源管理系统EMS v2.0”，此系统将与企业内部生产管理有机结合，应用科学的方法，通过企业生产能源消耗进行评估，通过数据分析帮助企业建立节能诊断依据，实现有效能源管理、节能降耗、节能增效、降低成本，从而提高企业的产品价值的市场竞争力。
企业总能耗物联网数据采项目实施方需要企业和自治区经济和信息委员会信息中心技术人员相互配合，以下就项目实施及分工作详细阐述：一、项目实施基本必备条件：软件、硬件、网络环境、供电环境及分工。
企业需要准备的硬件和网络环境
二、人员要求
1、为更好的协助企业快速掌握EMS能源管理系统v2.0，企业需准备
计算机相关技术人员一名，能源管理人员一名。
2、经信委技术人员免费提供EMS能源管理系统v2.0系统培训，确保
企业能源管理系统上线。
三、企业工作完成时间回执单
使用单位（签章）：
日期：年月日
技术审核签字：。
工业大数据分析平台的设计与实现
工业大数据分析平台的设计与实现随着工业技术的不断发展，工业生产中产生的数据量也越来越庞大。
从传统的手动记录，到现在的自动化生产，我们已经进入了一个大数据时代。
在这个时代里，工业大数据分析平台的设计与实现变得非常重要，这不仅可以提高生产效率，还可以发现潜在的风险问题。
下面，我将介绍如何设计和实现一个工业大数据分析平台。
一、需求分析首先，我们需要对平台的需求进行细致的分析。
根据工业大数据的特点，我们可以归纳出以下几个方面的需求：1.数据收集和存储平台需要实时收集生产过程中产生的数据，并将其存储在数据库中，以便后续的分析和查询。
同时，平台需要支持多种数据源的接入，如机器设备、传感器、仪器等。
2.数据预处理在进行数据分析之前，我们需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、去重、转化等操作，以确保后续的分析结果准确可信。
3.数据分析和挖掘平台需要支持多种数据分析和挖掘算法，如聚类、分类、关联分析等，以便从数据中发现有价值的信息和规律。
4.可视化平台需要提供直观的可视化界面，以便用户快速了解数据分析的结果和趋势。
同时，平台还需要支持多种图表展示方式，如折线图、柱状图、饼状图等。
5.安全和隐私保护平台需要保障数据的安全和隐私，对于涉及商业机密的数据需要进行严格的权限控制和加密保护。
二、架构设计在对需求进行分析之后，我们可以开始进行平台的架构设计。
一个完整的工业大数据分析平台通常由三个层次组成：数据采集层、分析处理层和应用展示层。
1.数据采集层数据采集层主要负责从各种数据源中收集原始数据，并将其存储在数据库中。
数据采集层需要支持多种数据源的接入方式，如JDBC、WebSocket等，同时还需要考虑数据的实时性和可靠性问题。
2.分析处理层分析处理层主要负责对原始数据进行预处理、清洗、转化等操作，并使用各种数据分析和挖掘算法，从数据中发现有价值的信息和规律。
分析处理层还需要支持分布式计算和存储，以便处理大规模的数据集。
工业互联网平台工业大数据应用解决方案
工业互联网平台工业大数据应用解决方案第一章工业互联网平台概述 (2)1.1 工业互联网平台简介 (2)1.2 工业大数据概述 (2)第二章工业大数据采集与存储 (3)2.1 数据采集技术 (3)2.2 数据存储与管理 (4)2.3 数据清洗与预处理 (4)第三章工业大数据分析与挖掘 (5)3.1 数据分析方法 (5)3.1.1 描述性分析 (5)3.1.2 摸索性分析 (5)3.1.3 预测性分析 (5)3.1.4 诊断性分析 (5)3.2 数据挖掘算法 (5)3.2.1 决策树算法 (5)3.2.2 支持向量机算法 (5)3.2.3 神经网络算法 (6)3.2.4 关联规则算法 (6)3.3 数据可视化 (6)3.3.1 直方图 (6)3.3.2 折线图 (6)3.3.3 散点图 (6)3.3.4 箱型图 (6)第四章工业大数据在设备管理中的应用 (6)4.1 设备状态监测 (6)4.2 预测性维护 (7)4.3 故障诊断与优化 (7)第五章工业大数据在生产优化中的应用 (8)5.1 生产流程优化 (8)5.2 能源管理 (8)5.3 质量控制 (8)第六章工业大数据在供应链管理中的应用 (9)6.1 供应链协同 (9)6.2 库存优化 (9)6.3 采购与销售预测 (9)第七章工业大数据在产品研发中的应用 (10)7.1 设计优化 (10)7.2 产品功能分析 (10)7.3 市场需求预测 (11)第八章工业大数据在企业管理中的应用 (11)8.1 生产调度 (11)8.1.1 引言 (11)8.1.2 应用策略 (11)8.2 人力资源管理 (12)8.2.1 引言 (12)8.2.2 应用策略 (12)8.3 财务管理 (12)8.3.1 引言 (12)8.3.2 应用策略 (12)第九章工业大数据在行业解决方案中的应用 (13)9.1 制造业 (13)9.2 能源行业 (13)9.3 交通物流 (14)第十章工业大数据安全与隐私保护 (14)10.1 数据安全策略 (14)10.2 隐私保护技术 (15)10.3 法律法规与合规 (15)第一章工业互联网平台概述1.1 工业互联网平台简介工业互联网平台是指以云计算、大数据、物联网等新一代信息技术为基础，融合工业生产全要素、全流程、全生命周期数据的综合性服务平台。
SANGFOR_DAS_v2.0.2_报表相关测试实施指导
SANGFOR_DAS_v2.0.2_报表相关测试实施指导深信服科技股份有限公司目录1. 介绍 (4)1.1 总体说明 (4)1.2 文档目的 (4)1.3 缩写和约定 (4)2. 需求背景 (4)3. 实现方式 (4)4. 部署环境 (5)4.1 预期效果 (5)5. 审计日志 (5)5.1 数据库审计 (5)5.1.1 配置步骤 (5)5.1.2 效果展示 (8)5.1.3 注意事项 (9)5.2 WEB审计 (9)5.2.1 配置步骤 (9)5.2.2 效果展示 (10)5.3 三层关联 (10)5.3.1 配置步骤 (11)5.3.2 效果展示 (11)5.3.3 注意事项 (12)5.4 审计白名单 (12)5.4.1 配置步骤 (12)5.4.2 效果展示 (13)6. 风险分析 (14)6.1 配置要求 (14)6.2 效果展示 (14)6.2.1 数据库风险查询 (14)6.2.2 数据库风险排行 (16)6.2.3 风险趋势分析 (16)7. 安全相关 (17)7.1 数据库安全 (17)7.1.1 配置步骤 (17)7.1.2 效果展示 (18)7.2 账号安全 (19)7.2.1 配置步骤 (19)7.2.2 效果展示 (24)7.2.3 注意事项 (25)7.3 数据泄密追溯 (25)7.3.1 配置步骤 (25)7.3.2 效果展示 (26)7.3.3 注意事项 (27)7.4 数据窃取封锁 (27)7.4.1 配置步骤 (27)7.4.2 效果展示 (27)7.5 安全可视分析 (28)7.5.1 配置步骤 (28)7.5.2 效果展示 (28)7.6 安全感知分析 (29)7.6.1 配置步骤 (29)7.6.2 效果展示 (30)8. 报表中心 (31)8.1 数据库行为排行及趋势分析 (31)8.2 新型SQL趋势分析 (32)8.3 SQL响应性能分析 (32)8.4 SQL语句失败分析 (33)8.5 精细化日志查询 (34)8.6 报表订阅 (36)8.7 下钻分析 (36)1.介绍1.1总体说明完成该文档的过程中，不可删除文档结构，但撰写本文档时，可以自行进行内容和结构的扩展。
EPS三维测图系统V2.0说明书
前言EPS三维测图系统V2.0是北京山维科技股份有限公司基于EPS地理信息工作站研发的自主版权产品。
提供基于正射影像（DOM）、实景三维模型（osgb、3ds、obj、dsm等）、点云数据（机载Lidar、车载、地面激光扫描、无人机等）二三维采集编辑工具，可实现基于正射影像DOM 和实景表面模型的垂直摄影三维测图；基于倾斜摄影生成的实景三维模型的倾斜摄影三维测图；基于各种机载Lidar、车载、地面激光扫描、无人机等点云数据的点云三维测图以及基于倾斜摄影生成的实景三维模型的虚拟现实立体测图，系统支持大数据浏览以及高效采编库一体化的三维测图，直接对接不动产、地理国情等专业应用解决方案。
1、系统特点（1）二三维采编建库一体化，实现信息化与动态符号化（2）多数据源多窗口多视角协同作业（3） 支持海量数据快速浏览（4）虚拟现实立体测图（5）网络化生产，数据统一管理（6）可直接对接不动产、常规测绘、三维建模等专业应用项目2、软件的安装和运行2.1 系统组成及运行环境2.1.1系统组成1．安装盘2．加密狗3．说明书2.1.2运行环境1．硬件环境①主机：当前流行的主流微机；②硬件加密锁（软件狗，用USB口）；2．软件环境Windows操作系统（32bit或64bit均可，以下简称Windows）。
2.2 系统/软件安装运行EPS安装程序.exe即可进行安装。
如图2-1：其中：安装单机版加密狗驱动程序：适合单机版用户。
安装网络版加密狗驱动程序、安装网络加密狗监控程序：网络版用户，只在软件狗服务器上安装时选择此项，其它客户端机器不用选任何驱动。
体验使用者，可以不选择加密锁驱动选项。
图 2-1 驱动安装对话框重要提示：在安装EPS前，如果曾经安装过EPS，需先备份数据、模板以及自己的专用台面（desktop目录）并卸载。
新安装后可覆盖回来以保证自己环境恢复。
2.3加密狗安装如果在软件安装过程中没有选择软件锁驱动，则需要专门安装。
工业大数据平台
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 • 加工信息 • 装配信息 • 追踪信息
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
u 聚类分析 对建模后时间序列数据的按照时间端特
征进行提取并聚类，聚类的结果对应到采集到的生 产国产数据。 u 关联分析 对于不同分类数据的相关性，通过拉长 时间轴的长度进行分析。 u 行为分析 对采集到的事件和分类数据的进行关联 性分析，并对应到产线运营行为上。
预测与优化
生产过程优化
u 能力平衡 通过分析工序的Cycle time，工序瓶颈以及相应的等 待事件，该出每一步工序所需要能力平衡的建议。
u 异常事件 通过对过程事件的分析发现经常性出现异常事件的原
因，原因：机器、人员、原材料、能源等。 u 缺陷事件 通过分析过程中反馈记录的质量信息， 进行相关因素分析，通过改善相关因素进行质量改
善。
u 按因优化 将挖掘发现的过程事件原因进行进行合 并处理，改出相应的优化方案。
预测与优化
人机协同优化
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。
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。
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有价值的数据主要被用于分析和决策，企业用以分析的数据越全面，分 析的结果也就越接近于真实，意思着企业能够从这些新的数据中获取新 的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合，对企业产生新的价值。
6
大数据发展历史
大数据
处理技术代表了新一代的技 架构，这种架构通过高速获 取数据并进行分析和挖掘， 从海量形式各异的数据源中 更有效地抽取出富含价值的 信息。
数据加工
大数据
加载：导入海量数据
结构化数据 半结构化数据 非结构化数据
信息交易数据 融合数据 行为记录数据 物联网 互联网 通信网 移动互联网
云计算
智能终端
5
原型创建
完成初形建立
HP收购Vertica
IBM推出大数据系列产品InfoSphere BigInsights、Streams
2003
2005
2006
2008
2010 2011
2012华为集成Hadoop、 流处理、MPP DB、并 推出大数据平台解决方案
EMC收购Greenplnum、 与MapR合作、推出 Greenplnum HD
Native Api 流处理 存储密集类： MVX集中存储与归档
/ SQL
/
App Engine服务封装 结构化处理
非、半结构化处理
计算密集类： 服务器带本地硬盘
12
工业大数据平台-整体技术架构
UI
A.Html B.Html Widget UI框架 Web服务器 展示组件 (图表|图库|仪表盘|交叉表)
工业大数据平台简介
目录
1
2
什么是大数据及发展趋势 平台简介
2
1 什么是大数据及发展趋势
3
什么是大数据
大数据
指的是所涉及的数据量及数 据范围规模巨大到无法通过 目前主流软件工具，在合理 时间内达到截取、管理、处 理、并整理成为帮助企业经 营决策更积极目的的信息。
4
什么是大数据
深度挖掘
分析：形成决策 处理：数据抽取与集成
HDFS
10
Hadoop 并行计算模式
HDFS-Hadoop Distributed File System
HDFS-为了做到可靠性(reliability)创建了多份数据块(data blocks)的复制(replicas)，并将它们放置在服务器群 的计算节点中(compute nodes)，MapReduce.
7
2 平台简介
8
平台的目标构架及定位
精细化管理 市场营销 报表应用 供应链 主题分析 物联网应用 专题分析
应用层
指标应用
数据采集 1、负责源数据采集、清洗、转换、把 原始数据加载到Hadoop平台 2、把加工后的数据加载分布式数据库 和主数据库 主数据仓库 存储指标数据、KPI数 据和度度汇总数据 分布式数据库 存储加工、关联、汇总 后的业务数据，并提供 分布式计算，支撑数据 深度分析和数据挖掘能 力，向主数据仓库输出 KPI和高度汇总数据
MapReduce
Input HDFS
Split 0 Split 1 Split 2 Split 3 Split 4
map
copy
Sort/merge
Output HDFS
reduce map
reduce map
Part 0
Part 1
11
工业大数据平台
大数据 管理平台
建模、算法 (Noah：Lifelong Machine Learning/Human Computation etc)
基础分 析报表
多维度
立方体
数据 挖掘
实时 分析
自助 分析
数据 共享
能力层
数据统一的服务和开发SQL、FTP、WS、MDX、API..
Hadoop 平台 提供并行的计 算和结构化数 据的处理能力， 实现低成本的 存储和低时延、 高并发的查询 能力
明细数据
汇总数据 HBase Hive
数据层
主数据仓库
分布式数据库
TMS MI 从企业生产管理系统中获取数据
EAM
……
WMS
E&A
产品
14
大数据分析
企业能效目标
差异化性能/质量/ 成本
产品多维度标签
大数据分类
传感器/RFID
数据采集
现场 客户端
大数据分析模型
实验模型/算法/迭代
模型价值变现
模型优化/迭代
生产管理数据 企业私有云数据
社会公有云大数据
15
谢谢！
工业大数据平台的核心是大数据， 如果没有行之有效的数据获取方式，那么平台永远都没有价值 获取数据的方式和手段，直接影响到平台的商业模式 所以，政府最好通过第三方购买数据的方式来获得平台应用 而政府建设平台，永远要面对： 企业为什么要提供数据？ 企业提供的数据真实性如何？ 如何分析企业提供数据的质量？ 企业通过平台能够获得哪些利益？ ……
M/R
分布式文件系统HDFS
Hadoop平台
数据源
CPCE
企业A系统
企业B系统
企业C系统
……
结构化数据
数据开放接口 向大数据应用方提供数据接口，给社会 进行使用（实现众创）
9
Hadoop Ecosystem
Pig Hive
Sqoop
......
MapReduce
Zookeeper
Hbase
Avro
展现终端
统一数据中心
数据模型
数据Adaptor
二维业务事件分析
实时多维分析引擎 告警渠道 通知模板
实时数据ETL集成
业务规则引擎
数据集成
CPCE
企业A系统
企业B系统
XXX系统
告警监控 13
生产数据来源
商务 ERP HR FIN
SCM 供应侧
企业设施 运行设施
CRM 客户侧
CAD MES CAM
MPM