工业互联网大数据平台建设综合解决方案
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工业总线&以太网
TSN
标识技术
Wi-Fi Wi-Fi6
5G
NB IOT
OPC UA
SDN...
链 入侵检测 技术
控制
工业控制技术
执行驱动技术
监控采集技术
安全保护技术
2 打开知识黑盒
工业知识 经验
3 构建微服务组件库 1
1
2 2
4 将微服务固化为工业APP
1
2
1
解 构
1传
统 工 业 软 件 体 系
ERP MES SCADA/DCS 传感器与控制设备
现场制造设备
1
2
3
1 2
1 2
1 2
工业互联网平台
2 2
2
1
3
2
设计 APP
5
基
于
平
台 实 现
管理 APP
交
互
集
成
分析 APP
未来5G应用场景80%在工业互联网，短期看，5G比较适合优先应用的场景有： 一般工厂车间，5G用于AGV等移动设备 一般工厂车间，5G用于大规模数据传输和后台实时分析 港口、矿山等面积较大的封闭工业现场，5G用于设备远程遥控作业 燃气管道、电力输送线、河流等开放场景，通过5G现实远程巡检和监测
整理制作：郎丰利1519 制作时间：2023年 睿利而行 整理制作：郎丰利1519 制作时间：2023年 睿利而行 整理制作：郎丰利1519 制作时间：2023年 睿利而行
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。
工业互联网工业大数据应用解决方案
工业互联网工业大数据应用解决方案第一章工业互联网概述 (2)1.1 工业互联网的定义与特征 (2)1.2 工业互联网的关键技术 (3)第二章工业大数据概述 (4)2.1 工业大数据的定义与价值 (4)2.2 工业大数据的采集与存储 (4)2.2.1 采集 (4)2.2.2 存储 (4)2.3 工业大数据的处理与分析 (4)2.3.1 处理 (4)2.3.2 分析 (4)第三章工业大数据在设备管理与优化中的应用 (5)3.1 设备故障预测与诊断 (5)3.2 设备功能优化与维护 (5)3.3 设备寿命预测与健康管理 (5)第四章工业大数据在智能制造中的应用 (6)4.1 智能工厂设计与优化 (6)4.2 生产过程监控与优化 (6)4.3 个性化定制与生产 (7)第五章工业大数据在供应链管理中的应用 (7)5.1 供应链数据分析与优化 (7)5.2 库存管理与预测 (7)5.3 供应商管理与评价 (8)第六章工业大数据在产品研发与创新中的应用 (8)6.1 产品设计优化 (8)6.2 产品功能分析 (8)6.3 新产品研发与市场预测 (9)第七章工业大数据在能源管理与优化中的应用 (9)7.1 能源消耗监测与优化 (9)7.1.1 引言 (9)7.1.2 能源消耗监测方法 (9)7.1.3 能源消耗优化策略 (10)7.2 能源成本控制 (10)7.2.1 引言 (10)7.2.2 能源成本控制方法 (10)7.2.3 能源成本控制策略 (10)7.3 能源利用效率分析 (10)7.3.1 引言 (10)7.3.2 能源利用效率分析方法 (11)7.3.3 能源利用效率提升策略 (11)第八章工业大数据在质量管理中的应用 (11)8.1 质量数据分析与优化 (11)8.1.1 数据采集与整合 (11)8.1.2 数据处理与分析 (11)8.1.3 质量优化策略 (11)8.2 质量问题诊断与解决 (12)8.2.1 问题诊断 (12)8.2.2 解决方案制定 (12)8.3 质量趋势分析与预警 (12)8.3.1 趋势分析 (12)8.3.2 预警系统构建 (12)第九章工业大数据在安全生产中的应用 (13)9.1 安全生产数据分析与监控 (13)9.1.1 数据采集与预处理 (13)9.1.2 数据分析与监测 (13)9.1.3 安全预警与报警 (13)9.2 预警与预防 (13)9.2.1 预测性维护 (13)9.2.2 原因分析 (13)9.2.3 安全生产培训与教育 (14)9.3 安全生产管理与改进 (14)9.3.1 安全生产决策支持 (14)9.3.2 安全生产绩效评估 (14)9.3.3 安全生产流程优化 (14)第十章工业大数据应用实践与案例分析 (14)10.1 工业大数据应用实践案例 (14)10.2 应用效果评价与总结 (15)10.3 发展趋势与未来展望 (15)第一章工业互联网概述1.1 工业互联网的定义与特征工业互联网作为新一代信息技术与工业深度融合的产物，旨在实现人、机器、资源和数据的全面互联。
工业互联网平台建设与运营方案
工业互联网平台建设与运营方案第一章工业互联网平台概述 (3)1.1 工业互联网平台定义 (3)1.2 工业互联网平台发展现状 (3)1.3 工业互联网平台发展趋势 (3)第二章平台规划与设计 (4)2.1 平台建设目标与定位 (4)2.1.1 建设目标 (4)2.1.2 平台定位 (4)2.2 平台功能模块规划 (5)2.3 平台架构设计 (5)2.3.1 基础设施层 (5)2.3.2 数据管理层 (5)2.3.3 业务应用层 (5)2.3.4 用户界面层 (5)第三章技术选型与平台搭建 (5)3.1 关键技术研究 (5)3.1.1 工业大数据处理技术 (6)3.1.2 云计算与边缘计算技术 (6)3.1.3 网络安全技术 (6)3.2 平台技术选型 (6)3.2.1 数据采集与传输技术选型 (6)3.2.2 数据存储与处理技术选型 (6)3.2.3 云计算与边缘计算技术选型 (6)3.2.4 网络安全技术选型 (7)3.3 平台搭建与部署 (7)3.3.1 硬件设备部署 (7)3.3.2 软件系统部署 (7)3.3.3 平台集成与调试 (7)3.3.4 平台运行与维护 (7)第四章数据采集与处理 (7)4.1 数据采集方式 (7)4.1.1 物联网设备采集 (7)4.1.2 网络爬虫技术 (7)4.1.3 数据接口对接 (7)4.2 数据存储与清洗 (8)4.2.1 数据存储 (8)4.2.2 数据清洗 (8)4.3 数据分析与应用 (8)4.3.1 数据挖掘 (8)4.3.2 数据可视化 (8)4.3.3 智能算法应用 (8)第五章平台安全与运维 (9)5.1 平台安全策略 (9)5.1.1 安全框架设计 (9)5.1.2 物理安全 (9)5.1.3 网络安全 (9)5.1.4 主机安全 (9)5.1.5 数据安全 (9)5.1.6 应用安全 (10)5.2 平台运维管理 (10)5.2.1 运维团队建设 (10)5.2.2 运维流程规范 (10)5.2.3 运维工具选用 (10)5.2.4 运维风险管理 (10)5.3 应急响应与故障处理 (10)5.3.1 应急响应预案 (10)5.3.2 故障处理流程 (10)5.3.3 故障处理工具 (11)5.3.4 故障处理培训 (11)第六章平台能力评估与优化 (11)6.1 平台功能评估 (11)6.1.1 评估指标体系构建 (11)6.1.2 评估方法与流程 (11)6.2 平台优化策略 (11)6.2.1 技术层面优化 (11)6.2.2 业务层面优化 (12)6.3 平台升级与扩展 (12)6.3.1 版本迭代 (12)6.3.2 模块化扩展 (12)第七章产业生态构建 (12)7.1 产业链上下游整合 (12)7.2 产业联盟与合作 (13)7.3 产业创新与孵化 (13)第八章政策法规与标准制定 (14)8.1 政策法规支持 (14)8.1.1 政策背景 (14)8.1.2 政策法规体系 (14)8.1.3 政策法规支持措施 (14)8.2 行业标准制定 (15)8.2.1 标准制定的重要性 (15)8.2.2 标准制定体系 (15)8.2.3 标准制定流程 (15)8.3 政产学研用协同 (15)8.3.1 政产学研用协同的意义 (15)8.3.3 政产学研用协同措施 (16)第九章市场推广与应用 (16)9.1 市场需求分析 (16)9.2 市场推广策略 (17)9.3 应用案例分享 (17)第十章平台可持续发展 (17)10.1 平台商业模式摸索 (17)10.2 人才培养与引进 (18)10.3 平台可持续发展路径 (18)第一章工业互联网平台概述1.1 工业互联网平台定义工业互联网平台是指在工业领域，通过互联网技术将人、机器、数据和资源相互连接、协同作业的综合性信息基础设施。
工业互联网平台建设方案
工业互联网平台建设方案工业互联网平台建设方案主要包括以下几个方面：1. 硬件设备建设：建设可实现互联网连接的硬件设备，包括传感器、监测设备、控制设备等。
这些设备可以感知生产环境中的各种数据，并将数据传输到云平台进行分析和处理。
2. 云平台建设：建设一个稳定、可扩展的云平台，用于存储和处理大量的数据。
该平台需要具备数据存储、数据分析、数据可视化等功能，以支持对工业生产过程的监测和优化。
3. 数据采集和传输：建设数据采集系统，用于采集各类传感器和设备的数据，并将数据传输到云平台。
数据传输可以通过有线或无线网络进行，可以采用物联网技术、工业以太网等。
4. 数据安全与隐私保护：建设相应的安全机制和措施，确保数据在传输、存储和处理过程中的安全性。
需要遵循相关的隐私法规，保护用户的隐私权益。
5. 数据分析与应用：利用云平台上的大数据分析技术，对采集到的数据进行分析，提取有价值的信息和知识，并通过可视化和报表等向用户展示。
还可以开发相应的应用程序，实现对工业过程的监测和控制。
6. 通信与协议标准：建设通信系统，包括互联网接入、局域网和广域网等，以实现设备之间的通信和连接。
需要制定相关的通信和协议标准，促进设备间的互操作性和数据交换。
7. 人机交互界面：建设友好、易用的人机交互界面，以便用户能够方便地操作和管理工业互联网平台。
该界面可以实现对设备的控制和监测，以及对数据分析结果的查看和分析。
8. 系统集成与运维：建设工业互联网平台需要进行各个系统的集成，确保各个组件之间的协调和配合。
在建设完成后，还需要进行平台的运维和维护，保证系统的正常运行。
工业互联网平台建设方案需要考虑硬件设备、云平台、数据采集和传输、安全与隐私保护、数据分析与应用、通信与协议标准、人机交互界面以及系统集成与运维等多个方面。
只有综合考虑这些方面，才能建设一个稳定、安全、高效的工业互联网平台。
工业互联网解决方案及应用案例分享
工业互联网解决方案及应用案例分享在当前的经济环境和市场竞争压力下，大多数制造业企业处于一种瓶颈发展阶段。
然而，工业互联网技术的发展推进了工业制造业企业的升级和转型。
工业互联网是一种综合性的系统和平台，它将各种前沿技术与传统制造业领域紧密结合起来，包括物联网、大数据处理、云计算和人工智能等。
工业互联网可以为制造业企业提高生产效率、优化管理、减少生产成本、提高产品质量等方面提供强大的支持。
本文将对工业互联网的解决方案和应用实例进行分析和分享。
一、工业互联网解决方案1. 网络连接网络连接是工业互联网的基础，只有有效的网络连接才能实现各种设备和系统之间的数据传输和信息共享。
工业互联网解决方案一般分为两个层次：一个是连接层，将各种设备和系统关联在一起；另一个是应用层，将数据收集、分析和处理转化为实际的业务应用。
2. 数据采集数据采集是工业互联网系统中重要的一环，可以将所有生产环节的数据进行实时采集和监控，包括生产设备的工艺参数、运行状态、能源消耗等。
这样可以及时了解工厂现状和生产效率，通过数据分析提高生产效率和优化管理。
3. 数据分析工业互联网系统可以进行大数据分析，将大量生产数据转化为可视化的图表和报告，为企业管理者提供数据决策支持。
数据分析可以帮助企业发现生产流程中的瓶颈，提高生产效率和优化管理。
4. 智能生产通过人工智能技术，工业互联网可以协助设备和工作人员完成更精准、高效的生产过程。
例如，利用自主学习算法优化机器设备的维修计划和预防措施。
在出现故障时，智能生产系统能够自动诊断原因、寻找解决方案，并调度技术人员进行处理。
二、工业互联网应用实例分享1. 长城汽车长城汽车是一家国内知名的汽车生产企业。
其工业互联网解决方案主要应用于生产装配车间的智能化升级。
通过海量数据采集，分析和处理，实现生产流程的可视化管理。
同时利用智能装配机器人，实现汽车零部件的自动化生产和装配。
这样，长城汽车生产效率得以大幅提高，且汽车质量得到了快速提升。
工业互联网解决方案
工业互联网解决方案工业互联网（Industrial Internet）是指通过互联网将传统的工业设备、生产工艺和企业资源进行连接和集成的一种数字化技术体系。
随着信息技术的不断发展和智能化趋势的加速推进，工业互联网已经成为当今制造业转型升级的重要工具和路径。
本文将为您介绍一些切实可行的工业互联网解决方案。
一、物联网智能监控系统物联网智能监控系统是工业互联网应用的核心部分。
该系统通过传感器采集设备和产线上的各种数据，将其实时上传到云平台进行分析和处理。
借助云计算和大数据技术，企业可以对生产线运行状态、设备故障、能源消耗等进行全面的监控和分析，实现生产过程的优化和管理。
二、智能制造和远程操作工业互联网可以实现企业的智能制造和远程操作。
通过将设备和工厂各个环节进行互联，可以实现生产过程的自动化和智能化。
例如，通过工业互联网技术，企业可以实现远程设备监控与控制，降低人力成本，提高生产效率。
同时，企业可以通过工业互联网在不同工厂之间进行数据共享和协同，实现全球资源的优化配置。
三、供应链和物流管理工业互联网可以有效改进供应链和物流管理。
通过物联网技术，企业可以实时掌握原材料的供应情况、产品的生产进度、库存的情况等，从而实现供需匹配，减少废品和滞销商品。
此外，借助工业互联网，企业可以实现与供应商和物流公司的实时对接，提高物流的效率和可追溯性，降低物流成本。
四、安全和质量监控工业互联网解决方案也包括企业的安全和质量监控功能。
通过网络连接和传感器，企业可以实现对生产环境的实时监测，防止安全事故的发生。
同时，借助工业互联网技术，企业可以实现对产品质量的全程监控和追溯，提高产品的质量稳定性和市场竞争力。
五、人工智能与数据分析工业互联网解决方案不可或缺的一部分是人工智能和数据分析技术。
通过人工智能算法和数据分析模型，企业可以对大量生产数据进行深入挖掘和分析，发现潜在问题，并提出优化和改进方案。
同时，人工智能技术还可以实现对生产过程的智能决策和预测，提高生产效率和产品质量。
制造业工业互联网平台解决方案
制造业工业互联网平台解决方案第一章：概述 (3)1.1 制造业工业互联网平台简介 (3)1.2 发展背景与趋势 (3)1.3 平台架构与功能 (4)第二章：平台设计与架构 (4)2.1 平台总体架构设计 (4)2.2 关键技术选型 (5)2.3 系统模块划分 (5)第三章：数据采集与处理 (6)3.1 数据采集技术 (6)3.1.1 传感器采集 (6)3.1.2 工业以太网采集 (6)3.1.3 数据接口采集 (6)3.2 数据清洗与预处理 (6)3.2.1 数据清洗 (6)3.2.2 数据预处理 (7)3.3 数据存储与管理 (7)3.3.1 数据存储 (7)3.3.2 数据管理 (7)第四章：设备管理与优化 (7)4.1 设备接入与监控 (7)4.1.1 设备接入 (7)4.1.2 设备监控 (8)4.2 故障诊断与预测性维护 (8)4.2.1 故障诊断 (8)4.2.2 预测性维护 (8)4.3 设备功能优化 (8)4.3.1 设备参数优化 (8)4.3.2 设备运行策略优化 (8)4.3.3 设备维护保养优化 (8)第五章：生产管理与调度 (8)5.1 生产计划管理 (9)5.2 生产进度跟踪 (9)5.3 生产资源调度 (9)第六章：供应链协同 (10)6.1 供应商管理 (10)6.1.1 供应商选择与评估 (10)6.1.2 供应商关系维护 (10)6.1.3 供应商协同创新 (10)6.2 物流管理 (10)6.2.1 物流计划与调度 (10)6.2.2 物流跟踪与监控 (11)6.2.3 物流成本优化 (11)6.3 采购与库存管理 (11)6.3.1 采购计划与执行 (11)6.3.2 库存管理与优化 (11)6.3.3 供应链金融支持 (11)第七章：质量与安全监控 (11)7.1 质量数据采集与分析 (11)7.1.1 数据采集 (11)7.1.2 数据分析 (12)7.2 安全生产管理 (12)7.2.1 安全生产制度 (12)7.2.2 安全生产措施 (12)7.3 安全预警与应急响应 (12)7.3.1 安全预警 (12)7.3.2 应急响应 (13)第八章：能源管理与优化 (13)8.1 能源数据采集与监测 (13)8.2 能源消耗分析与优化 (13)8.3 节能减排策略 (14)第九章：智能制造与数字化工厂 (14)9.1 智能制造关键技术 (14)9.1.1 概述 (14)9.1.2 工业大数据 (14)9.1.3 云计算 (15)9.1.4 物联网 (15)9.1.5 人工智能 (15)9.1.6 边缘计算 (15)9.2 数字化工厂建设 (15)9.2.1 概述 (15)9.2.2 工厂设计 (15)9.2.3 设备选型 (15)9.2.4 生产管理系统 (15)9.2.5 数据分析与优化 (16)9.3 智能工厂运营与管理 (16)9.3.1 概述 (16)9.3.2 设备管理 (16)9.3.4 人员管理 (16)9.3.5 安全管理 (16)第十章：平台实施与运营 (16)10.1 项目实施流程 (16)10.2 平台运维管理 (17)10.3 平台经济效益分析 (17)第一章：概述1.1 制造业工业互联网平台简介制造业工业互联网平台是一种新兴的信息技术，旨在实现制造业全要素、全流程、全生命周期的高度集成与协同。
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目录
➢ 平台建设
工业C互o联n网t大en数t据s平台建设方案工业互联网大数据平台建设方案工业互联网大数据平台建设方案
➢ 云平台总体架构
➢ 大数据平台介绍
➢ 大数据平台应用
➢ 模型算法介绍
工业大数据的核心是机器数据
工业互联网大数据平台建设综合解决方案
工业互联网大数据平台建设方案工业互联网大数据平台建设方案工业互联网大数据平台建设方案
机器大数据的特点
工业互联网大数据平台建设综合解决方案
工业互联网大数据平台建设方案工业互联网大数据平台建设方案工业互联网大数据平台建设方案
工业互联网和大数据的关系
工业互联网大数据平台建设综合解决方案
+ = 工业互联网
大数据
企业发展 动力
工业互联网大数据平台建设方案工业互联网大数据平台建设方案工业互联网大数据平台建设方案
• 工业4.0由德国提出，主要
• 坚持“创新驱动、质量为先、
指提升制造业的智能化水平，
绿色发展、结构优化、人才
建立具有适应性、资源效率
为本”的基本方针，坚持
工业互联及网基大数因据工平程台学建设的方智案慧工工业厂互联，网大数据平台“建市设场方主案导工业、互政联府网引大数导据，平立台建设方案
在商业流程及价值流程中整
态监控，问题发生 息服务，通过及时 台式服务，实现了
后的及时处理，帮 维修和预测型维护 以社区为基础的用
助用户避免故障造 避免故障发生的风 户主导的服务生态
成的损失
险
体系
商业模式
产品为主的附加服 产品租赁体系和长 按需的个性化自服
务
期服务合同
务模式，分享经济
代表性企业和技术 GM OnStarTM 产品
足当前、着眼长远，整体推
合客户及商业伙伴。其技术
进、重点突破，自主发展、
基础是网络实体系统及物联
开放合作”的基本原则。
网。
工业4.0
中国制造 2025
什么是大数据？
工业互联网大数据平台建设综合解决方案
所谓“大数据”，指的是所涉及的数据量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。。
时间
第一阶段 1990-2000
第二阶段 2000-2010
第三阶段 2010～至今
核心技术
远程监控、数据采 大数据中心和数据 数据分析平台与高
工业互联网大数据平台建设方案工业互联网大数据集平和台管建理设方案工业互联分网析大软数件据平台建设方级案数据分析工具
问题对象／价值
以产品为核心的状 以使用为核心的信 以用户为中心的平
通过工业互联网将来自于传感 器发出的信息汇总，然后基于 大数据平台，根据相应的指标、 规则予以过滤、分析，可以提 炼出对企业有价值的信息。
大数据可以对指定信息进行 归纳总结，形成某种规律性 的认识，最终提炼为对企业 和个人有用的新信息，帮助
他们进行更好的决策。
工业互联网与大数据的作用
工业互联网大数据平台建设综合解决方案
➢ 模型算法介绍
为什么有工业4.0？
工业互联网大数据平台建设综合解决方案
工业互联网大数据平台建设方案工业互联网大数据平台建设方案工业互联网大数据平台建设方案
工业4.0、中国制造2025
工业互联网大数据平台建设综合解决方案
工信部长苗圩在讲到德国工业4.0与中国制造2025时，曾这样概括：如出一辙、异曲同工、殊 途同归。因此，两者表述不同，但内涵基本一致
阿尔斯通 TrackTracerTM
GE Predix 平台
互联网大数据与工业大数据的对比分析
工业互联网大数据平台建设综合解决方案
工业大数据待解决问题（3B）： 隐匿性（Below Surface）；碎片化（Broken）；低质性（Bad Quality）
互联网大数据
工业大数据
数据量需求
大量样本数
间的相关性进行预测 调跨学科技术的融合，
包括数学、物理、机器
学习、控制、人工智能
等
分析结果 准确性要求
较低
较高
工业大数据应用
工业互联网大数据平台建设综合解决方案
工业互联网大数据平台建设方案工业互联网大数据平台建设方案工业互联网大数据平台建设方案
工业互联网大数据平台建设综合解决方案
➢ 背景介绍
➢ 调查分析
大数据处理技术代表了新一代的技术架构，这种架构通过高速获取数据并对其进行分析和 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。
互联网大数据平台建设方案
从大量数据中挖掘高价值知识是各界对于大数据的一个共识。
海量数据可广泛获得，所稀缺的是如何从中挖掘出智慧和观点。 ——Google 首席经济学家 Hal Varian
工业互联网大数据平台建设综合解决方案
工业互联网大数据平台建设综合解决方案
工业互联网大数据平台建设综合解决方案
➢ 背景介绍
➢ 调查分析
目录
➢ 平台建设
工业C互o联n网t大en数t据s平台建设方案工业互联网大数据平台建设方案工业互联网大数据平台建设方案
➢ 云平台总体架构
➢ 大数据平台介绍
➢ 大数据平台应用
大数据主要被用于分析和决策，企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。 大数据分析意味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。
工业互联网大数据平台建设综合解决方案
工业大数据分析及应用的三个阶段
大数据特征：量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）、真实性（Veracity） 工业大数据特征：大数据特征＋可见性（Visibility）、价值（Value）
提升产品智能化
• 产品的智能化是把传感器、处理器、存储器、通信模块、传输系统融入到各种 产品中，使得产品具备动态存储、感知和通信能力，实现产品的可追溯、可识 别、可定位。目前互联网汽车、工程机械、智能家电等是产品智能化的热点领 域。
工业互联网大数据平台建设方案工业互联网大数据平台建设方案工业互联网大数据平台建设方案
尽可能全面地使用样本
数据质量要求
较低
较高，需要对数据质量 进行预判和修复
对数据属性意义的解读 不考虑属性的意义，只 强调特征之间地物理关
工业互联网大分数析据统平计台显建著设性方案工业互联联网大数据平台建设方案工业互联网大数据平台建设方案
分析手段
以统计分析为主，通过 具有一定逻辑地流水线
挖掘样本中各个属性之 式数据流分析手段。强