工业云CSB技术解决方案
CSB经典案例分析-埃克森美孚石油公司baton rouge炼油厂异丁烷泄漏和火灾事故
CSB经典案例分析—埃克森美孚石油公司Baton Rouge炼油厂异丁烷泄漏和火灾事故唐彬天津市居安企业管理咨询有限公司中国石油和化学工业协会培训中心关键词:炼油厂、异丁烷、泄漏、火灾、美国化学品安全与危害调查委员会(CSB)摘要本文结合美国化学品安全与危害调查委员会（CSB）对美埃克森美孚石油公司Baton Rouge炼油厂异丁烷泄漏和火灾事故的调查，详细梳理操作人员拆除旋塞阀齿轮箱过程中造成异丁烷泄漏和火灾的背景、过程及后果，并从技术和管理角度综合分析、总结导致事故的各方面原因，并分享CSB调查组针对此次事故提出的改善建议和措施。
1. 事故简介2016年11月22日，位于美国路易斯安那州Baton Rouge的埃克森美孚石油公司炼油厂（简称“Baton Rouge炼油厂”）内，硫酸烷基化装置（使用硫酸作为催化剂，把异丁烷和烯烃转化成汽油）发生一起异丁烷泄漏和火灾事故，造成4名工作人员严重受伤。
事故发生时，操作人员正在从一个旋塞阀上拆除出现故障的齿轮箱，他卸掉了阀门承压部件（称作“顶盖”）上的关键螺栓，当他试图使用管钳拧开旋塞阀时，阀门突然脱离，导致异丁烷泄漏，形成可燃气云。
异丁烷泄漏后不到30s，可燃气云遇到点火源引发火灾，导致没能及时撤离的4名工作人员严重烧伤。
图1：事故现场图2. 异丁烷泄漏和火灾事故发生过程2016年11月22日下午，Baton Rouge炼油厂硫酸烷基化装置的2名操作人员正在准备对异丁烷设备进行维护作业。
作为准备工作的一部分，操作人员需要调整阀门状态，启动备用的异丁烷输送泵，如图2所示。
为了启用备用泵，操作人员需要打开备用泵上游的入口旋塞阀。
Baton Rouge炼油厂硫酸烷基化装置中使用了很多这种类型的直角回转式旋塞阀，包括异丁烷输送泵的入口阀。
图2：烷基化装置异丁烷泄漏位置流程简图这种旋塞阀不经常使用，通常手动操作，操作人员需要转动连接齿轮箱的手轮打开或者关闭阀门，如图3所示。
浪潮中小企业虚拟化解决方案
浪潮中小企业虚拟化解决方案虚拟化技术是一种将物理资源转化为虚拟资源的技术，可以提高企业的资源利用率、降低成本、提高灵活性和可靠性。
浪潮中小企业虚拟化解决方案旨在为中小企业提供一套完整的虚拟化解决方案，帮助企业实现数字化转型，提高业务效率和竞争力。
一、解决方案概述浪潮中小企业虚拟化解决方案包括服务器虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化三个方面。
通过将企业的服务器、存储和网络资源虚拟化，可以实现资源的集中管理和调度，提高资源利用率和灵活性。
1. 服务器虚拟化浪潮中小企业虚拟化解决方案采用虚拟机技术，将一台物理服务器划分为多个虚拟机，每个虚拟机可以独立运行不同的操作系统和应用程序。
通过服务器虚拟化，企业可以将多台物理服务器整合为一台，减少硬件投资和管理成本。
同时，虚拟机的迁移和备份功能可以提高服务器的可靠性和灵活性。
2. 存储虚拟化浪潮中小企业虚拟化解决方案采用存储虚拟化技术，将企业的存储资源抽象为虚拟存储池，实现存储资源的集中管理和分配。
通过存储虚拟化，企业可以充分利用存储资源，提高存储效率和可靠性。
此外，存储虚拟化还支持快照、克隆和备份等功能，方便企业进行数据管理和保护。
3. 网络虚拟化浪潮中小企业虚拟化解决方案采用网络虚拟化技术，将企业的网络资源抽象为虚拟网络，实现网络资源的集中管理和配置。
通过网络虚拟化，企业可以灵活划分网络，提高网络资源的利用率和安全性。
此外，网络虚拟化还支持虚拟网络的迁移和隔离，方便企业进行网络管理和维护。
二、解决方案特点浪潮中小企业虚拟化解决方案具有以下特点：1. 灵活性：通过虚拟化技术，企业可以根据业务需求灵活调整资源的分配和配置，提高资源的利用效率和灵活性。
2. 可靠性：虚拟化解决方案支持虚拟机的迁移、备份和恢复功能，可以提高服务器和存储的可靠性，保证企业的业务连续性。
3. 简化管理：通过虚拟化管理工具，企业可以集中管理和监控虚拟化环境，简化管理流程，降低管理成本。
4. 节约成本：虚拟化技术可以减少硬件投资和管理成本，提高资源利用率，降低企业的总体成本。
浪潮中小企业虚拟化解决方案
浪潮中小企业虚拟化解决方案在当前数字化浪潮中，中小企业正面临着日益激烈的市场竞争和信息化转型的挑战。
为了提高效率、降低成本、增强安全性，许多中小企业开始采用虚拟化解决方案。
本文将探讨浪潮中小企业虚拟化解决方案的重要性以及如何选择适合自己的解决方案。
一、提高效率1.1 资源共享：通过虚拟化技术，中小企业可以将多个虚拟服务器部署在一台物理服务器上，实现资源共享，提高资源利用率。
1.2 灵活性：虚拟化解决方案可以快速部署、迁移和扩展虚拟机，提高业务灵活性，满足不同业务需求。
1.3 自动化管理：虚拟化平台可以实现自动化管理，包括资源分配、负载均衡和故障恢复，减少人工干预，提高效率。
二、降低成本2.1 节约硬件成本：通过虚拟化技术，中小企业可以减少物理服务器数量，节约硬件成本，降低采购和维护成本。
2.2 节约能源成本：减少物理服务器数量还可以降低能源消耗，降低能源成本，有利于企业节能减排。
2.3 减少维护成本：虚拟化解决方案可以简化系统管理和维护工作，减少人力成本和时间成本。
三、增强安全性3.1 隔离性：虚拟化技术可以实现虚拟机之间的隔离，防止恶意软件传播和数据泄露，提高系统安全性。
3.2 快速恢复：虚拟化平台支持快速备份和恢复功能，可以在系统遭受攻击或故障时快速恢复业务，降低损失。
3.3 安全更新：虚拟化解决方案可以实现系统和应用程序的自动更新，及时修复漏洞，提高系统安全性。
四、选择适合的解决方案4.1 考虑业务需求：中小企业在选择虚拟化解决方案时，应该根据自身业务需求和规模，选择适合的虚拟化平台。
4.2 评估性能要求：考虑虚拟化平台的性能、稳定性和可靠性，确保能够满足企业的业务需求。
4.3 考虑成本效益：综合考虑虚拟化解决方案的成本、功能和服务支持，选择性价比高的解决方案。
五、结语在数字化浪潮中，中小企业应该积极采用虚拟化解决方案，提高效率、降低成本、增强安全性，实现数字化转型和可持续发展。
选择适合自己的虚拟化解决方案是关键，需要综合考虑业务需求、性能要求和成本效益，确保能够实现预期的效果。
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。
工业互联网平台的架构和实施方法
工业互联网平台的架构和实施方法工业互联网平台作为工业领域数字化转型的重要工具，正在逐渐被各行各业所认可和应用。
本文将介绍工业互联网平台的架构和实施方法，旨在帮助企业了解并顺利实施该平台。
1. 工业互联网平台的架构工业互联网平台的核心架构通常包括设备感知层、数据采集层、数据传输层、平台应用层和用户接口层。
1.1 设备感知层设备感知层是工业互联网平台的底层基础，用于连接和管理各类传感器和设备。
传感器和设备收集到的数据被上传至数据采集层进行处理和存储。
1.2 数据采集层数据采集层主要负责对设备感知层上传的数据进行采集、清洗和标准化。
在这一层中，可以利用各种技术和协议，如物联网技术、云计算等，实现数据的高效针对性提取和融合。
1.3 数据传输层数据传输层负责将采集到的数据传输至云端或数据中心。
在这一层，企业可以选择使用云平台、边缘计算等方式进行数据的传输和存储，以便后续的数据分析和应用。
1.4 平台应用层平台应用层是工业互联网平台的核心部分，用于处理和分析传输过来的数据，提供各种应用和服务。
这包括数据分析、预测维护、生产优化等功能，帮助企业实现工业智能化和数字化转型。
1.5 用户接口层用户接口层是工业互联网平台的最上层，为企业和用户提供友好的界面和操作方式，使其能够方便地使用平台提供的服务和功能。
这包括Web界面、移动端应用等，以满足不同用户的需求。
2. 工业互联网平台的实施方法在实施工业互联网平台时，需要经历需求分析、架构设计、系统部署、数据集成和优化改进等阶段。
2.1 需求分析需求分析是工业互联网平台实施的第一步，需要明确企业的需求和目标。
企业可以通过与相关部门和人员沟通，收集并整理各类信息和数据，确定需要实现的功能和服务，为后续的架构设计提供依据。
2.2 架构设计架构设计是工业互联网平台实施的核心环节，需要根据需求分析的结果，综合考虑企业自身的条件和技术能力，制定合适的平台架构方案。
在设计过程中，需要选择合适的云平台、边缘计算设备、通信协议等，并考虑扩展性、可靠性和安全性等因素。
工业物流数字化智能仓储方案
工业物流数字化智能仓储方案第一章数字化智能仓储概述 (2)1.1 数字化智能仓储的定义 (2)1.2 数字化智能仓储的发展趋势 (3)1.2.1 物联网技术的广泛应用 (3)1.2.2 大数据驱动的仓储管理 (3)1.2.3 人工智能技术的融入 (3)1.2.4 云计算与边缘计算的结合 (3)1.2.5 安全环保理念的深入人心 (3)1.2.6 仓储与供应链的深度融合 (3)第二章仓储基础设施建设 (3)2.1 仓储设施规划与设计 (3)2.2 仓储设备选型与配置 (4)2.3 仓储环境优化 (5)第三章物流信息系统构建 (5)3.1 物流信息系统的功能模块 (5)3.1.1 基础信息管理模块 (5)3.1.2 采购与库存管理模块 (5)3.1.3 销售与配送管理模块 (5)3.1.4 财务管理模块 (5)3.1.5 数据分析与报表模块 (6)3.2 物流信息系统的集成与对接 (6)3.2.1 系统集成 (6)3.2.2 对接技术 (6)3.3 物流信息系统的安全与维护 (6)3.3.1 安全策略 (6)3.3.2 维护措施 (6)第四章仓储作业流程优化 (6)4.1 入库作业流程优化 (6)4.2 出库作业流程优化 (7)4.3 库存管理流程优化 (7)第五章智能仓储设备与应用 (8)5.1 自动化立体仓库 (8)5.2 智能搬运设备 (8)5.3 无人机与无人车应用 (8)第六章仓储数据分析与应用 (9)6.1 数据采集与处理 (9)6.1.1 数据采集 (9)6.1.2 数据处理 (9)6.2 数据分析与挖掘 (9)6.2.1 数据分析方法 (9)6.2.2 数据挖掘技术 (10)6.3 数据可视化与应用 (10)6.3.1 图形可视化 (10)6.3.2 地图可视化 (10)6.3.3 仪表盘可视化 (10)第七章仓储安全与风险管理 (10)7.1 仓储安全管理策略 (10)7.1.1 安全管理体系构建 (11)7.1.2 安全设施配置 (11)7.1.3 安全生产责任落实 (11)7.2 风险识别与评估 (11)7.2.1 风险识别 (11)7.2.2 风险评估 (11)7.3 风险防范与应对 (12)7.3.1 风险防范 (12)7.3.2 风险应对 (12)第八章人力资源与培训 (12)8.1 仓储人才需求分析 (12)8.1.1 人才类型需求 (12)8.1.2 人才素质需求 (13)8.2 培训体系构建 (13)8.2.1 培训内容 (13)8.2.2 培训形式 (13)8.2.3 培训评估 (13)8.3 人才激励与评价 (13)8.3.1 激励措施 (14)8.3.2 评价体系 (14)第九章项目实施与运营管理 (14)9.1 项目实施策略 (14)9.2 项目进度与成本控制 (14)9.3 运营管理与优化 (15)第十章未来发展趋势与展望 (15)10.1 数字化智能仓储技术发展趋势 (15)10.2 行业应用前景与挑战 (16)10.3 政策与产业环境分析 (16)第一章数字化智能仓储概述1.1 数字化智能仓储的定义数字化智能仓储是指在现代物流体系中，运用物联网、大数据、人工智能等先进技术，对仓储环节进行数字化改造和智能化管理，以提高仓储效率、降低运营成本、提升仓储服务质量的一种新型仓储模式。
工业互联网解决方案
3.管理层面：企业依赖传统管理方式，人工决策效率低下，缺乏智能化管理手段。
4.安全层面：企业对工业互联网安全认识不足，存在潜在的安全隐患。
三、解决方案概述
本方案主要包括以下四个方面：设备互联互通、数据集成与分析、智能化管理、安全保障。
7.系统优化与维护：根据试运行情况，对系统进行优化与调整，确保系统稳定运行。
8.培训与验收：对相关人员进行培训，完成项目验收。
五、预期效果
1.生产效率提升：通过设备互联、数据分析和智能化管理，提高生产效率。
2.成本降低：优化生产计划，减少设备故障，降低生产成本。
3.产品质量提升：实现产品质量的在线检测和判定，提高产品质量。
（3）质量管理：运用人工智能技术，实现对产品质量的在线检测和判定，提升产品质量。
4.安全保障
（1）网络安全：部署防火墙、入侵检测系统等网络安全设备，保障工业互联网的安全。
（2）数据安全：采用数据加密、访问控制等技术，确保数据安全。
（3）设备安全：加强对设备的监控与维护，预防设备故障导致的安全生产事故。
工业互联网解决方案
第1篇
工业互联网解决方案
一、背景与目标
随着信息技术的飞速发展，工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，已成为我国制造业转型升级的关键驱动。本方案旨在为某工业企业提供一套合法合规的工业互联网解决方案，通过设备互联、数据采集、智能分析等手段，实现生产过程的优化、成本降低及产品质量提升，助力企业提高市场竞争力。
三、解决方案
1.设备互联
（1）统一设备接口：制定统一的数据接口标准，实现各类设备的数据接入。
面向工业应用的边缘计算 应用指南-最新国标
目 次2规范性引用文件 (1) 1范围 (1)3术语和定义 (1)3.1工业边缘计算industry edge computing ..........................................13.2工业边缘设备industry edge computing device ...................................13.3工业边缘控制器industry edge controller .........................................13.4工业边缘网关industry edge gateway ............................................13.5工业边缘服务器industry edge server ............................................13.6现场设备field equipment . (24)缩略语 (25)工业边缘计算应用导则...............................................................26工业边缘计算设备选型 (3)6.1工业边缘计算设备分类...........................................................36.2通用功能.......................................................................36.3差异化功能 (37)工业边缘控制器使用 (48)工业边缘网关使用 (49)工业边缘服务器使用.................................................................510工业边缘计算应用模式.. (6)附录A（资料性附录）工业边缘计算网络架构指南.........................................7A.1目标...........................................................................7A.2网络架构.. (7)附录B（资料性附录）工业边缘计算应用场景指南.........................................8B.1应用体系架构...................................................................8B.2应用场景1——过程控制优化......................................................8B.3应用场景2——能效优化..........................................................8B.4应用场景3——预测性维护.. (9)面向工业应用的边缘计算应用指南1范围本标准为工业系统集成商、边缘计算设备供应商、网络运营商在进行面向工业应用的“云-边-端”协同的新型边缘计算方案设计、网络建设、边缘计算设备选型时提供普遍性、原则性、方向性的指导和建议。
工业云解决方案
工业云解决方案工业云技术是将云计算技术应用于工业领域的一种创新模式，旨在为企业提供高效、灵活、安全的信息化解决方案。
工业云解决方案基于云计算基础设施，结合大数据分析、物联网等技术，为工业企业实现数字化转型提供了有力支撑，使工业生产更加智能化。
一、工业云解决方案的背景和意义随着第四次工业革命和信息技术的不断发展，工业企业面临着传统生产模式难以适应市场需求、生产效率低下、资源浪费等问题。
而工业云解决方案的出现，为企业提供了改善生产方式、提升生产效率的新途径。
工业云解决方案可以实现从传统工业模式向数字化工业模式的转变。
通过将生产数据、设备状态等信息上传至云平台，企业可以通过云端的数据分析、预测模型等功能，准确分析和预测生产状况，实现优化生产调度、降低能耗、提高产品质量等目标。
二、工业云解决方案的核心技术1. 云计算基础设施：工业云解决方案的基石是云计算基础设施，包括云服务器、云存储、云网络等。
云计算基础设施为工业企业提供了高可靠性、高可扩展性的计算和存储能力，为工业云解决方案的顺利实施提供了坚实的基础。
2. 大数据分析：工业云解决方案通过对大量生产数据的分析，挖掘其中的价值信息。
通过数据分析，企业可以了解生产过程中存在的问题，及时采取调整措施，优化生产流程，提高生产效率。
同时，大数据分析也可以为企业提供市场趋势分析、产品研发等决策支持。
3. 物联网技术：工业云解决方案与物联网技术的结合，使得工业设备能够实现智能化、信息化。
通过连接各种传感器和执行器，将设备数据上传至云平台，实现远程监控、故障预测、设备状态维护等功能。
物联网技术的应用，使得企业能够及时获取设备状态和生产数据，实现设备管理的智能化。
三、工业云解决方案的应用实例1. 生产排程优化：工业云解决方案可以通过对生产数据的分析和预测，实现生产排程的优化。
通过云平台上的调度算法，将订单、库存、设备状态等信息进行智能化分析，生成最优的生产排程方案，提高生产效率，减少生产时间和库存成本。
浪潮解决方案
浪潮解决方案引言概述：在当今快速发展的信息时代，企业面临着日益复杂的业务挑战和技术需求。
为了应对这些挑战，浪潮公司提供了一系列的解决方案，旨在帮助企业实现数字化转型、提升业务效率和创新能力。
本文将从六个大点来阐述浪潮解决方案的优势和应用场景。
正文内容：1. 云计算解决方案1.1 弹性扩展能力：浪潮云计算解决方案提供了弹性扩展能力，可以根据企业的需求随时调整计算资源，以满足业务的高峰期和低谷期的需求。
1.2 安全性和可靠性：浪潮云计算解决方案采用了多层次的安全机制，确保企业数据的安全性和可靠性，同时还提供了备份和灾难恢复功能，以应对突发情况。
1.3 成本效益：浪潮云计算解决方案可以帮助企业降低IT基础设施的投资成本，提高资源利用率，实现成本效益的最大化。
2. 大数据解决方案2.1 数据采集和存储：浪潮大数据解决方案提供了高效的数据采集和存储能力，可以帮助企业快速获取和存储海量的数据。
2.2 数据分析和挖掘：浪潮大数据解决方案提供了强大的数据分析和挖掘功能，可以帮助企业从海量的数据中发现有价值的信息，并做出更加准确的决策。
2.3 数据可视化和应用：浪潮大数据解决方案提供了直观的数据可视化工具，可以帮助企业将复杂的数据转化为易于理解和使用的图表和报表，以支持业务的决策和应用。
3. 人工智能解决方案3.1 机器学习和深度学习：浪潮人工智能解决方案提供了强大的机器学习和深度学习算法库，可以帮助企业构建智能化的应用和系统。
3.2 自然语言处理和图像识别：浪潮人工智能解决方案提供了先进的自然语言处理和图像识别技术，可以帮助企业实现智能客服、智能监控等应用场景。
3.3 智能决策和推荐系统：浪潮人工智能解决方案可以通过分析和挖掘海量的数据，为企业提供智能决策和推荐系统，以提高业务的效率和准确性。
4. 物联网解决方案4.1 设备接入和管理：浪潮物联网解决方案提供了灵活的设备接入和管理能力，可以帮助企业实现设备的互联互通和远程管理。
工业互联网平台的设计方案
工业互联网平台的设计方案随着信息技术的飞速发展和工业化进程的加速推进，工业互联网平台成为了当今工业界的热门话题。
工业互联网平台是将物理世界与数字世界相连接的关键环节，它能够实现设备之间的互联互通，实时监测和分析生产数据，提高生产效率和质量。
本文将介绍一个工业互联网平台的设计方案，以期为工业界提供一种可行的解决方案。
一、总体设计思路工业互联网平台的设计需要考虑到以下几个方面：数据采集与传输、数据存储与处理、数据分析与应用。
在总体设计思路上，我们采用了分层架构的设计模式，将整个平台划分为感知层、传输层、云平台层和应用层。
感知层负责数据的采集和传输，通过传感器和物联网设备实时采集生产数据，并将其传输到传输层。
传输层负责数据的存储与处理，将采集到的数据进行存储和预处理，确保数据的完整性和可靠性。
云平台层负责数据的分析与应用，通过云计算和大数据技术对数据进行深度分析和挖掘，提供智能化的决策支持。
应用层将分析结果应用于生产过程中，实现生产过程的优化和智能化。
二、具体实现方案1. 感知层：在感知层，我们使用了各种传感器和物联网设备，包括温度传感器、湿度传感器、压力传感器等。
这些设备能够实时采集生产环境中的各种参数，并将其传输到传输层。
为了确保数据的可靠性和安全性，我们采用了分布式传感器网络和数据加密技术。
2. 传输层：在传输层，我们使用了物联网技术和无线通信技术，将感知层采集到的数据传输到云平台层。
为了提高数据传输的效率和可靠性，我们采用了多通道传输和自适应传输技术。
3. 云平台层：在云平台层，我们使用了云计算和大数据技术，对传输层传输过来的数据进行存储、处理和分析。
我们使用了分布式存储和计算技术，确保数据的高可用性和高性能。
同时，我们还使用了数据挖掘和机器学习技术，对数据进行深度分析和挖掘，提取有价值的信息。
4. 应用层：在应用层，我们将云平台层分析得到的结果应用于生产过程中。
我们使用了智能化的决策支持系统，为生产过程提供实时的优化建议和决策支持。
2023-工业互联网平台技术架构方案-1
工业互联网平台技术架构方案随着信息化技术的快速发展，工业互联网成为了当前工业领域的热门话题。
而在工业互联网中，工业互联网平台则是构建整个工业互联网生态体系的重要组成部分。
为此，本文将从技术架构方案出发，分步骤阐述工业互联网平台技术架构方案。
第一步，数据采集工业互联网平台技术架构方案的第一个步骤就是数据采集。
在工业互联网中，数据来源非常多样化，涉及到各种主题和类型的数据，包括传感器数据、生产流程数据、设备维护数据、供应链数据等等。
因此，工业互联网平台需要从这些数据源中实时地采集数据，并将其进行有效组织和管理。
常见的数据采集方式包括自动化处理、自定义培训、直接连接设备、智能传感器等。
第二步，数据存储数据存储是工业互联网平台技术架构方案中不可或缺的一步。
在数据采集过程中，平台需要收集大量的数据，这些数据需要进行存储和处理，以保证数据的高效性和可靠性。
数据存储可以采用云存储技术，将数据存储在云端，以便于数据的实时共享和分析。
第三步，数据分析数据分析是工业互联网平台技术架构的重要一环。
通过数据分析，工厂可以实现对自身生产过程的精细化管控和优化设计。
工业互联网平台可以通过大数据分析、数据挖掘等技术手段，对采集的数据进行深入挖掘，从中发现生产过程中的瓶颈和短板，进而优化生产流程，提高生产效率和产品质量。
第四步，物联网平台物联网平台作为工业互联网平台的重要组成部分，负责将实际设备和网络进行连接，实现数据的实时传输和互联互通。
具体而言，物联网平台可以实现远程设备管理、批量调度等功能，从而提高设备的运行效率和管理效率。
第五步，安全性保障安全性保障是工业互联网平台技术架构方案中必不可少的一环。
工业互联网中，涉及到大量的关键信息和敏感数据，如生产流程、产品配方、设备运维等等。
因此，安全性保障是工业互联网平台的重要职责。
平台需要采用安全措施，保障敏感数据的安全性和可靠性。
综上所述，工业互联网平台技术架构方案是由多个步骤组成的，需要从数据采集、数据存储、数据分析、物联网平台到安全性保障等多个方面出发，确保整个工业互联网平台的高效、安全和可靠性。
工业云平台软件开发应用方案(一)
工业云平台软件开发应用方案一、实施背景随着中国产业结构的深化改革，制造业作为国家经济的支柱，正面临着产业升级和转型的压力。
借助于信息化、数字化的发展，工业云平台已成为推动制造业向智能化、高效化、绿色化转型的有效工具。
本方案旨在开发一款针对中国工业环境的云平台软件，促进制造业的产业结构改革。
二、工作原理本方案将基于先进的云计算技术，构建一个安全、高效、可扩展的工业云平台。
工作原理主要是通过云计算的分布式存储和计算能力，实现对海量工业数据的存储、处理、分析，从而为工业制造提供智能决策支持。
1.数据采集：通过物联网技术，实时采集工厂车间的设备数据、生产流程数据等。
2.数据处理：利用云计算技术，对采集的数据进行清洗、分析和挖掘。
3.数据存储：通过分布式存储技术，将处理后的数据存储在云端，以便随时随地访问。
4.数据分析：运用机器学习和人工智能技术，对存储的数据进行深入分析，为决策提供支持。
5.应用服务：提供各类工业应用服务，如生产计划排程、质量控制、能耗管理等。
三、实施计划步骤1.需求分析：深入调研制造业需求，明确软件功能和特点。
2.系统设计：根据需求分析结果，设计系统的架构、界面和交互方式。
3.系统开发：招募技术团队，进行软件开发和测试。
4.平台部署：在云端部署软件平台，确保系统的稳定性和安全性。
5.用户培训：培训用户如何使用本系统，提高使用效率。
6.上线运行：正式上线运行，持续监控运行状态，及时修复问题。
四、适用范围本方案适用于各类制造业企业，特别是对于那些正面临产业结构改革压力的企业，能够为他们提供智能化的决策支持，优化生产流程，提高生产效率。
五、创新要点1.结合云计算和物联网技术，实现对工业数据的全面采集和智能处理。
2.利用大数据和人工智能技术，提供精准的生产计划排程和质量控制。
3.通过云平台，实现生产管理的跨地域协同，提高生产效率。
4.结合中国制造业特点，定制化的应用服务能够更好地满足企业需求。
工业边缘计算平台产品方案
工业边缘计算平台产品方案工业边缘计算平台是指在工业环境中，为企业提供一种基于边缘计算技术的智能化、高效能的工业物联网解决方案的平台。
它通过将计算、存储、网络等资源靠近工业终端设备，实现数据收集、分析和控制的近源化，提供实时的、低延迟的边缘服务。
下面是一个典型的工业边缘计算平台产品方案。
一、硬件设备1.边缘计算节点：采用高性能、低耗能的工业级服务器作为边缘计算节点，配备可扩展的处理器和内存，支持多线程并行计算，满足工业环境下的大规模数据处理需求。
2. 现场设备接入网关：用于将现场设备的数据接入边缘计算节点，采用多种通信协议，如Modbus、OPC UA等，实现数据的实时采集和传输。
3.数据存储设备：采用高容量、高速度的固态硬盘或者闪存阵列作为数据存储设备，实现对大规模数据的高效存储和快速读取。
4.数据传输设备：采用高性能、低延迟的网络设备，如千兆以太网交换机，确保工业环境下的实时数据传输和响应。
二、软件平台1.边缘计算管理软件：提供可视化的边缘计算管理界面，支持边缘节点的注册、配置和监控，实现对边缘计算节点的统一管理和维护。
2.数据采集和传输软件：提供数据采集和传输的功能模块，支持常用通信协议的解析和数据传输的优化，确保数据的稳定和高效传输。
3.数据处理和分析软件：提供数据处理和分析的功能模块，支持实时数据查询、预测分析和故障诊断等算法，实现对工业数据的智能化处理。
4.边缘应用开发平台：提供边缘应用的开发环境和工具，支持快速开发和部署边缘应用，并与边缘计算平台无缝集成。
三、技术支持与服务2.产品定制：根据企业的具体需求，工业边缘计算平台供应商提供产品的定制开发和调试服务，确保产品能够完全满足企业的要求。
3.技术培训：工业边缘计算平台供应商提供相关技术培训，帮助企业的技术人员快速掌握边缘计算平台的使用和开发技术，提高工作效率。
4.售后支持：工业边缘计算平台供应商提供一定的售后支持服务，包括故障排除、系统升级和维护等，确保产品的稳定运行和持续改进。
csb工作原理
csb工作原理
CSB（Cross-Site Browser Forgery，CSRF）是一种攻击方式，通过欺
骗浏览器来执行潜在有害的操作。
攻击者通常会向受害者的浏览器发
送伪造的HTTP请求，请求中的cookie可能包含了受害者的身份信息，从而使得浏览器在不知情的情况下执行攻击者预期的操作。
CSB的工作原理通常涉及以下步骤：
1. 攻击者向受害者的浏览器发送伪造的HTTP请求，请求中可能包含
受害者的身份信息（如cookie）。
2. 受害者的浏览器接收到请求后，会尝试执行请求中的操作。
如果操
作涉及到敏感数据或重要功能，而没有进行适当的验证和授权，那么
浏览器可能会在不知情的情况下执行这些操作。
3. 在这种情况下，攻击者可以在浏览器上执行有害的操作，如访问其
他网站、下载恶意文件、转账等。
为了防止CSB攻击，可以采取以下措施：
1. 验证用户身份：在执行任何操作之前，服务器应验证用户的身份。
可以使用token（身份令牌）来确认用户的身份和授权。
2. 阻止自动提交：使用客户端代码阻止浏览器自动提交表单。
可以使
用JavaScript和HTTP状态检测器来检查用户是否已授权执行请求中
的操作。
3. 使用跨站点请求伪造防护措施：在服务器端设置安全机制，检测并
阻止伪造的HTTP请求。
可以使用HTTP请求头中的token进行验证，
或者使用CSRF令牌来防止攻击者伪造请求。
总之，CSB攻击是一种常见的安全威胁，可以通过验证用户身份、阻止自动提交和设置安全机制来防止攻击。
工业边缘计算平台产品方案
虚拟机
虚拟化 容器
步
服务器集群
高可靠、低时延、零维护
高性能、高集成、高聚合
11
平台分层架构图
SAAS层
设备连接管理
扫码枪
AR/VR
预测性维护
OEE设备综合效率看板
④云边协同应用：AR/VR、 预测性维护、APS智能排 产等业务场景
PAAS层
AI框架
时序数据库
嵌入式数据库
消息队列/消息中间件
流式计算
5G
TSN
工业PON
WIFI
12
平台功能—云边协同
端、边、云的多维度协同：协同涉及到IaaS、PaaS、SaaS三个层面、六大类场景以及端边之间的 端到端全面协同。
13
平台功能—统一管理
边缘节点管理
边缘设备管理
边缘应用管理
容器镜像库
云边协同平台
云
边 部署升级 监控信息
日志
边缘节点
边缘节点
8.2.结果数据上传
16
平台应用场景：数据协同
设备
1.1实时数据采集
边缘
1.2.流式数据处理
1.3.数据上传
云端
1.4.大数据分析
2.3.反馈控制
2.2.数据存储
2.1.数据下发
17
平台应用场景：自定义应用
设备
边缘
4.应用部署
3.应用下发
云端
2.应用镜像管理
1.应用上传
18
平台应用场景：设备管理
原料成本
机械成本
制造方法
人员成本
传统工业
制造环境
全面工业互联网
VR/AR
辅助
故障 预测
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用户资源控制器
资源控制器 资源列表
虚拟机、弹性块存储、弹性IP、NAPT、 弹性负载均衡。 登陆云主机
弹性IP绑定 NAPT端口 VNC登陆
云主机信息 操作系统、规格、
私网/公网IP、用户 名、随机密码等。
用户资源控制器
登陆云主机 绑定弹性ip
全端口映射
NAPT端口映射 指定端口映射，映射时间由运营维护人
员设定。
VNC登陆 鼠标移至云主机图标； 点击“VNC登陆”； 每次持续时间由运营维护人员设定。
用户介绍
用户Portal
个人用户
企业用户
个人用户可以购买云产品并管理个人信息，使用云 产品资源，及查看及管理订单。
企业用户包括一个企业管理员，多个部门管理员和 多个企业成员。
企业管理员购买云产品，管理企业信息、部门管 理员、企业成员，并负责资源的分配。企业管理员 能够创建部门管理员和企业成员。
5
CSB Portal软件结构
• CSO（Cloud Services Orchestration） 即CSB云服务编排功能。 实现资源开通和资源操作等功 能。
• Agent 即对接代理，提供外部系统的适 配能力，如短信系统、邮件系统。
• 计费引擎 话单的采集和话单处理能力。
6
FusionManager云管理
• 基础设施层 计算资源、网络资源、存储资源
3
CSB Portal软件结构
• 云超市 提供产品目录、注册登录、新闻公 告和帮助中心等功能。
• 用户中心 提供基于互联网的门户，包括个 人、企业用户的信息管理、账户管 理和订购管理等功能。
• 云控制台 提供资源的操作使用与监控界面。 例如云主机的启动、关闭、重启， 块存储的挂载、卸载，弹性公网IP 的绑定与解绑定等。
部门管理员管理企业成员，组织信息和资源。
企业成员管理自己的个人信息和自己名下的资源。
目录
• CSB解决方案整体架构 • 用户自助Portal • Portal界面管理 • CBM云服务运维管理
15
Portal界面管理
1、发布区 3、导航栏
2、当前位置 4、主操作区
Page 16
Portal界面管理
Security Level:
工业云CSB技术解决方案
目录
• CSB解决方案整体架构 • 用户自助Portal • Portal界面管理 • CBM云服务运维管理
2
CSB解决方案架构
• 呈现层 云超市、用户中心、资源控制器、Portal开 放网关
• 管控层 CBM云服务管理：云服务编排、云服务管 理、计费引擎、报表、网管等。 CSO云服务调度：资源开通和资源操作。 Agent：接口适配、邮件/短信通知。 计费引擎：业务的话单采集、转换、格式处 理。 运维中心：服务保障、服务自动化、ITIL流 程管理。 虚拟化：FusionCompute虚拟化平台、 FusionManager云管理平台。
• 对接虚拟化平台 支持对接华为FusionCompute 虚拟化平台及Vmware虚拟化平 台。
• 对接物理基础设施 管理防火墙、负载均衡物理设备。 为CSB提供虚拟防火墙及虚拟负 载均衡功能。
• 资源集群管理 为CSB提供虚拟化资源池。
• 模板管理 提供虚拟机镜像、软件负载均衡、 DHCP服务器功能。
• 基础配置 界面logo、客服信息、支付方式、法律协议、界面页脚等。
• 首页配置 首页展示产品、公告管理、活动管理、广告管理、产品&解决方 案目录管理、典型用户、合作伙伴、用户证言、案例管理。
• 帮助中心 添加及管理快速订购流程、产品帮助、首页问题、常见问题。
• 产品导入 导入产品、产品分类。
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• 销售品 对于每一个资源规格，根据规格的不同，进行 不同的定价计划。
• 服务目录 将销售品根据服务目录进行管理和发布。
• CMS（Content Management System） 对Portal页面展示内容的管理。
• APIGW Portal的开放网关，为门户系统提 供统一管理标准接口API，实现门 户定制。
4
CSB Portal软件结构
• CBM（Cloud Business Management） 即云服务运营管理，商业流程调度。 CBM Portal提供包括用户管理、订单管理、销售品管理、产品管理、批价计费、客户服务、备案管 理等业务运营功能。
目录
• CSB解决方案整体架构 • 用户自助Portal • Portal界面管理 • CBM云服务运维管理
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CBM云服务运维管理
• 分权分域 根据角色和权限设置有不同职能的操作员。
• 销售品定义及发布 资源规格定义、定价策略、销售品创建、服务目录发布。
• 订单及工单管理 订单管理及流程工单管理。
目录
• CSB解决方案整体架构 • 用户自助Portal • Portal界面管理 • CBM云服务运维管理
8
云超市Portal
云超市 注册/登陆 产品&&解决方案 新闻&公告&活动 合作伙伴 关于
个人/企业用户注册、登陆 产品&解决方案目录，及购买支付界面 新闻&公告发布 经典案例、用户证言、典型用户 联系方式、关于我们
Page 19
操作员管理
• 操作员 拥有一个或多个角色的管理员用户。
• 角色 拥有一个或多个权限的角色定义。
• 权限 对CBM的某一个配置项及配置目录拥有查看及 操作权限。
• 自定义 可自定义角色； 可自定义操作员
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销售品发布流程
• 资源规格 虚拟机，镜像，弹性ip，块存储等资源规格。 每一类型的资源规格需配置对应的参数。 如 弹性块存储：最大容量、步长等； 镜像：镜像ID 虚拟机：CPU、内存
用户自助P馈
邮箱、手机、基本信息 订单查询、已开通/到期订单 账单管理、信用余额 我的报备、新增报备 问题反馈、等待解决/已解决问题
用户自助Portal
财务管理
预付款账户 信用额度 可用额度 套餐购买 用额度。
线下充值后的个人账户，可用于支付“按需购买”的产品。 用户初始状态下可透支的额度，只限于 “按需购买”的产品。 用户的预付款账户和信用额度总和的余额。 用户购买“套餐产品”时，为一次性支付，不能使用用户预付款账户和信