智慧工业互联网大数据分析平台建设方案
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
工业互联网平台建设实施方案
工业互联网平台建设实施方案一、引言随着信息技术的快速发展和工业智能化的推进，工业互联网平台已成为提升制造业竞争力、实现转型升级的重要支撑。
为了加快企业数字化转型，提高生产效率和质量，降低成本，增强创新能力，特制定本工业互联网平台建设实施方案。
二、建设目标1、实现生产过程的数字化监控和管理，实时掌握生产状态，提高生产效率和质量。
2、促进企业内外部的协同创新，整合产业链资源，提升企业的市场响应能力。
3、基于大数据分析，优化生产流程和决策，降低生产成本和运营风险。
三、建设原则1、统筹规划，分步实施结合企业实际情况，制定长远规划，分阶段逐步推进平台建设。
2、需求导向，注重实效以解决企业实际问题和提升竞争力为出发点，确保平台建设的实用性和有效性。
3、开放合作，融合创新积极与行业内外的企业、科研机构合作，融合先进技术和创新理念。
4、安全可靠，保障隐私建立完善的安全防护体系，确保平台运行安全和数据隐私保护。
四、建设内容1、数据采集与整合通过传感器、物联网等技术，采集生产设备、工艺流程、质量检测等数据，并进行整合和标准化处理，建立统一的数据仓库。
2、工业云平台搭建选择可靠的云服务提供商，搭建工业云平台，提供计算、存储、网络等基础资源服务，支持平台的稳定运行。
3、应用系统开发开发涵盖生产管理、供应链管理、设备管理、质量管理等核心业务的应用系统，实现业务流程的数字化和智能化。
4、大数据分析平台建设构建大数据分析平台，运用数据分析算法和模型，挖掘数据价值，为企业决策提供支持。
5、安全防护体系建设建立网络安全、数据安全、应用安全等全方位的安全防护体系，保障平台的安全运行。
五、实施步骤1、需求调研与分析（＿____年_____月＿_____年_____月）深入了解企业业务流程和需求，明确平台建设的重点和方向。
2、方案设计与选型（＿____年_____月＿_____年_____月）根据需求分析结果，制定详细的建设方案，选择合适的技术和产品。
工业互联网平台建设方案
工业互联网平台建设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)1.2.1 国内发展现状 (3)1.2.2 国际发展现状 (3)1.3 工业互联网平台发展趋势 (4)1.3.1 技术融合加速 (4)1.3.2 应用场景拓展 (4)1.3.3 产业生态建设 (4)1.3.4 政策支持加强 (4)第二章平台规划与设计 (4)2.1 平台建设目标与任务 (4)2.2 平台功能模块设计 (5)2.3 平台架构设计 (5)第三章技术选型与集成 (6)3.1 关键技术选型 (6)3.1.1 数据采集与传输技术 (6)3.1.2 数据存储与管理技术 (6)3.1.3 数据分析与挖掘技术 (6)3.2 技术集成与优化 (6)3.2.1 系统架构设计 (7)3.2.2 数据集成与治理 (7)3.2.3 应用集成与优化 (7)3.3 技术创新与升级 (7)3.3.1 创新技术研究 (7)3.3.2 技术升级与迭代 (7)第四章平台数据治理 (8)4.1 数据采集与存储 (8)4.1.1 数据采集 (8)4.1.2 数据存储 (8)4.2 数据清洗与处理 (8)4.2.1 数据清洗 (8)4.2.2 数据处理 (9)4.3 数据分析与挖掘 (9)4.3.1 数据分析方法 (9)4.3.2 数据挖掘方法 (9)第五章平台安全与隐私保护 (9)5.1 安全策略制定 (9)5.1.1 安全目标与原则 (9)5.1.2 安全策略内容 (10)5.2 安全防护技术 (10)5.2.2 技术实施 (10)5.3 隐私保护措施 (11)5.3.1 隐私保护原则 (11)5.3.2 隐私保护措施 (11)第六章平台运营与管理 (11)6.1 运营模式设计 (11)6.1.1 运营目标 (11)6.1.2 运营模式架构 (11)6.1.3 运营策略 (11)6.2 运营团队建设 (12)6.2.1 团队架构 (12)6.2.2 人员配置 (12)6.2.3 人员培训与激励 (12)6.3 平台绩效评估 (12)6.3.1 评估指标体系 (12)6.3.2 评估方法 (12)6.3.3 评估周期与反馈 (12)第七章产业生态构建 (13)7.1 产业链整合 (13)7.1.1 整合目标与原则 (13)7.1.2 整合策略与措施 (13)7.2 生态圈构建 (13)7.2.1 生态圈内涵 (13)7.2.2 生态圈构建策略 (13)7.3 合作伙伴关系管理 (14)7.3.1 合作伙伴选择原则 (14)7.3.2 合作伙伴管理措施 (14)第八章政策法规与标准体系 (14)8.1 政策法规支持 (14)8.1.1 政策背景 (14)8.1.2 政策体系 (14)8.1.3 政策实施效果 (15)8.2 标准体系构建 (15)8.2.1 标准体系概述 (15)8.2.2 标准体系构建原则 (15)8.2.3 标准体系内容 (15)8.3 行业自律与监管 (15)8.3.1 行业自律 (15)8.3.2 监管措施 (16)第九章平台推广与应用 (16)9.1 推广策略制定 (16)9.1.1 市场调研与分析 (16)9.1.2 定位与品牌建设 (16)9.1.4 优惠政策与激励措施 (16)9.2 应用场景拓展 (17)9.2.1 生产制造领域 (17)9.2.2 供应链管理领域 (17)9.2.3 设备维护领域 (17)9.3 成功案例分析 (17)9.3.1 某制造企业设备监控案例 (17)9.3.2 某物流企业库存管理案例 (17)9.3.3 某设备制造商远程诊断案例 (17)第十章项目实施与监测 (17)10.1 项目实施计划 (18)10.1.1 实施阶段划分 (18)10.1.2 实施任务分配 (18)10.1.3 实施时间安排 (18)10.2 项目进度监控 (18)10.2.1 进度报告 (18)10.2.2 项目例会 (19)10.2.3 进度调整 (19)10.3 项目效果评估与优化 (19)10.3.1 效果评估 (19)10.3.2 优化措施 (19)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基于云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术，融合工业生产、设备管理、企业经营等多方面功能的综合性服务平台。
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。
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。
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智慧工业互联网大数 据分析平台建设方案
背景介绍
调查分析
目录
平台建设
Contents 智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
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
为什么有工业4.0？
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
分析手段
以统计分析为主，通过 挖掘样本中各个属性之 间的相关性进行预测
具有一定逻辑地流水线 式数据流分析手段。强 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
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
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
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 智慧小区云服务分平析台统整体计解显决方著案性智慧小区云服务联平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
工业4.0、中国制造2025
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
• 工业4.0由德国提出，主要指
• 坚持“创新驱动、质量为先、
提升制造业的智能化水平，
绿色发展、结构优化、人才
智慧小区建云服立务具平台有整适体解应决性方案、智资慧小源区效云服率务平台整体解决方为案本智慧”小的区云基服本务平方台针整体，解坚决方持案
时间
第一阶段 1990-2000
第二阶段 2000-2010
核心技术
远程监控、数据 大数据中心和数
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解采决方集案和智慧管小理区云服务平台据整体分解析决方软案件
问题对象／价值 商业模式
以产品为核心的 状态监控，问题 发生后的及时处 理，帮助用户避 免故障造成的损 失
及基因工程学的智慧工厂，
“市场主导、政府引导，立
在商业流程及价值流程中整
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？
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。。
机器大数据的特点
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
工业互联网和大数据的关系
+ = 工业互联网
大数据
企业发展
动力
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
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
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。 智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
全要素
全过程
全方位
全融合
全要素就是说产品数据的 完整性,它携带了全部的尺 寸、工艺、制造、售后使
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）
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，智慧从小海区量云形服式务平各台异整的体数解据决方源案中智更慧有小效区云地服抽务取平出台富整体含解价决值方的案信智慧息小。区云服务平台整体解决方案
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
深入拓展行业应用
• 工业互联网与大数据通过网络与企业管理平台连接，企业管理平台可以运用无 线网络、视频远程故障诊断等信息服务系统，远程监控设备的运转情况，并基 于工业大数据实现故障预警，有针对性地提供维修等服务，实现“服务型制 造”。
工业互联网与大数据的特点
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智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
产品为主的附加 服务
以使用为核心的 信息服务，通过 及时维修和预测 型维护避免故障 发生的风险
产品租赁体系和 长期服务合同
第三阶段 2010～至今
数据分析平台与 高级数据分析工 具
以用户为中心的 平台式服务，实 现了以社区为基 础的用户主导的 服务生态体系
按需的个性化自 服务模式，分享
互联网大数据与工业大数据的对比分析
背景介绍
调查分析
目录
平台建设
Contents 智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
Hale Waihona Puke 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
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案