工业互联网大数据平台建设方案详细

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1、工业互联网大数据平台建设方案背景介绍调查分析平台建设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Contents目录为什么有工业4.0？实体物理世界和虚拟网络世界融合工业4.020世纪70年代兴起的信息化工业3.020世纪初电气化和自动化工业2.0实体18世纪机械制造设备的引入工业1.0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工业4.0由德国提出，主要指提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智慧工厂，在商业流程及价值流程中整合客户

2、及商业伙伴。其技术基础是网络实体系统及物联网。中国制造2025坚持“创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本”的基本方针，坚持“市场主导、政府引导，立足当前、着眼长远，整体推进、重点突破，自主发展、开放合作”的基本原则。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。。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。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

3、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HalVarian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、数据采集和管理大数据中心和数据分析软件数据分析平台与高级数据分析工具问题对象／价值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以使用为核心的信息服务，通过及时维

4、修和预测型维护避免故障发生的风险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商业模式产品为主的附加服务产品租赁体系和长期服务合同按需的个性化自服务模式，分享经济代表性企业和技术产品GMOnStarTM阿尔斯通TrackTracerTMGEPredix平台大数据特征：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）互联网大数据与工业大数据的对比分析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

5、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，只分析统计显著性强调特征之间地物理关联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待解决问题（3B）：隐匿性（BelowSurface）；碎片化（Broken）；低质性（BadQuality）工业大数据应用背景介绍调查分析平台建设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Contents目录工业大数据的核心是机器数据机器大数据的特点工业互联网和大数据的关系工业互联网工

6、业互联网工业互联网大数据+=企业发展动力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。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

7、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全要素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、售后使用的信息。01全方位关注产品设计、制造、采购、使用等上下游信息。03全过程数据的设计和使用，必须要考虑跨越不同的设计、制造阶段。02全融合万物互联意识，关注企业各业务