工业大数据技术架构白皮书
工业互联网 白皮书
工业互联网白皮书
工业互联网是将物联网、智能制造、大数据和人工智能技术融合在一起，建立在信息网络基础上的智能制造体系，利用数字化网络技术和信息技术，在全业务流程、全工序和全层次实现从资源规划到成品提供的智能化灵活的生产过程的总称。
工业互联网的核心在于实现原材料采购、生产、物料供应链和消费环节的信息化管理，实现网络化的信息和物联网的结合，以及网络中开发智能化的监控管理，形成“最短周期”的智能制造系统。
通过工业互联网，企业可以实现以客户为中心，全程可追溯的供应链开放式分布式化、高效互联的大尺度型“互联网制造”，从而在行业内赢得优势。
从政府的角度来看，工业互联网的发展将有利于提高产品质量、完善公共服务、增进能源效率，促进企业协调发展。
此外，工业互联网可以帮助加快社会信息化进程，实现从制造业型经济向智能制造业型经济的转型升级，加速全球化经济进程，促进世界经济发展和国家经济创新。
大数据白皮书2024(一)2024
大数据白皮书2024（一）引言概述：大数据已经成为现代社会中的一项重要技术和战略资源。
在不断发展的数字经济时代，大数据的应用对于创新、效率和竞争力都有巨大的潜力。
本文将重点探讨2024年大数据领域的趋势和发展方向，包括数据收集与存储、数据分析与挖掘、数据隐私与安全、数据伦理与法规、以及大数据应用的社会影响。
正文：1. 数据收集与存储a. 传感器技术的发展与应用b. 云计算在大数据存储中的作用c. 数据中心的规模与效率提升d. 数据归档和备份的策略和技术e. 数据格式和标准的统一与交互性提升2. 数据分析与挖掘a. 人工智能在数据分析中的应用b. 机器学习算法的发展与应用c. 可视化分析技术的发展与应用d. 实时数据分析与流式计算e. 非结构化数据的分析与挖掘技术3. 数据隐私与安全a. 隐私保护的技术与措施b. 数据加密与身份验证技术c. 安全审计与数据防泄漏技术d. 隐私与数据安全的合规与监管e. 数据共享与隐私权利的平衡4. 数据伦理与法规a. 数据采集与搜集的道德与法律问题b. 数据使用与共享的伦理与法规约束c. 数据治理与数据伦理的实践与研究d. 数据隐私与个人权益的保护e. 数据伦理与法规的国际合作与标准制定5. 大数据应用的社会影响a. 大数据在城市管理和智慧城市中的应用b. 大数据在医疗保健和生命科学领域的应用c. 大数据在工业制造与供应链管理中的应用d. 大数据在金融和风险管理中的应用e. 大数据在教育和人才培养中的应用总结：展望2024年，大数据的发展将继续加速，数据收集与存储、数据分析与挖掘、数据隐私与安全、数据伦理与法规、以及大数据应用的社会影响将是大数据研究和实践的重要方向。
在驾驭大数据的过程中，我们必须关注隐私保护、伦理约束和法规合规，共同推动大数据的发展繁荣，并使之为人类社会的进步和福祉做出更大的贡献。
工业互联网架构白皮书知识考核试题与答案精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版工业互联网架构白皮书知识考核一、不定项选择题1.等保2.0提出的基本原则有（）*A.分等级保护√B.突出重点√C.整体防护D.积极防御√E.综合防护√2.2020年5月22日，《2020年国务院政府工作报告》提出，重点支持“两新一重”建设，其中“两新”是指（）*A.新型基础设施建设√B.新型城镇化建设√C.新型工业体系建设D.新型互联网+建设3.工业互联网安全体系架构，基于安全需求，从哪些角度出发进行的设计。
（）*A.利益相关者√B.垂直行业√C.动态风控D.安全视角√4.工业互联网安全体系架构从安全视角看，可以从哪几个视图来构建工业互联网安全体系。
（）*A.安全业务√B.安全功能√C.安全实施√D.安全技术√5.随着工业互联网安全攻击日益呈现出的新型化、多样化、复杂化，现有的工业互联网安全暴露出哪些问题（）*A.数据隐私和数据安全防护缺乏有效手段√B.工业生产迭代周期短，存量设备可以快速进行安全防护升级换代C.OT与IT两个领域人员融合较慢，安全意识急需提升√D.工业信息安全存在先天不足，安全防护能力难以快速提升√6.工业互联网安全产业发展趋势为（）*A.工业互联网产业政策持续向好√B.融合多领域技术的工业互联网安全解决方案涌现√C.工业互联网安全得到越来重视√D.工业互联网安全标准不断完善与发展√E.工业互联网安全人才需求持续增长√7.下面那项不是企业工业互联网云平台需要解决安全风险或难题（）[单选题] *A.云内更多东西访问，边界防护失效B.威胁态势无感知，虚拟层漏洞不易修复C.网络边界消失，硬件设备无法部署D.相较于外部攻击，内部人员攻击不会造成较大风险√8.工业互联网安全技术发展趋势为（）*A.工业互联网安全态势监测与感知将成为重要技术手段√B.工业互联网未知威胁防范√C.云平台成为安全防护的重点√D.内生安全防御和补偿式安全防御将长期并存√E.工业互联网安全防护自动化与智能化将不断发展√9.安全业务视图包含的维度有（）*A.行业维度√B.企业维度√C.建设维度√D.政府维度E.安全能力√10.建设维度的主要任务是（）*A.加强工业互联网安全公共服务能力B.构建工业互联网安全管理体系√C.提升企业工业互联网安全防护水平√D.强化工业互联网数据安全保护能力√11.企业维度的主要任务是（）*A.推动工业互联网安全责任落实√B.构建工业互联网安全管理体系C.提升企业工业互联网安全防护水平√D.强化工业互联网数据安全保护能力12.工业互联网主要由工业制造OT系统和信息IT系统构成，IT系统与OT系统存在的不同之处有（）*A.传统安全保护的是服务器、个人计算终端，工控安全保护的是工业控制设备√B.不同的工业场景，工控系统的应用方式区别较大，不同的工控系统、以及相同类工控系统但不同厂家设备，都有较大的差别。
大数据标准化白皮书
工业互联网边缘计算节点架构白皮书
工业互联网边缘计算节点架构白皮书技术创新，变革未来工业互联网边缘计算节点白皮书参与单位主要内容和定位价值本白皮书是第一本专门介绍用于工业场景的工业互联网边缘计算节点（即：工业边缘节点）的综述性文档，主要内容包括：•历史机遇：“新基建”和”工业互联网+“对边缘计算产业的影响，以及中国标准订立进展•挑战需求：边云协同背景下，工业边缘节点面临的挑战和需求（软硬件两方面）•探索尝试：工业边缘节点已有参考架构，产品现状和应用实践的尝试本白皮书可供对工业互联网感兴趣的终端工厂用户和普通读者快速了解工业边缘节点的概念和作用，把握未来智慧工业的发展趋势和方向；也可供工业互联网的系统集成商和软硬件产品提供商详细了解工业边缘节点的标准化进展、可用软硬件架构和典型产品现状，亦可根据实践案例，开发基于工业边缘节点的新产品和方案。
工业互联网介绍工业边缘节点概述工业边缘节点参考架构工业边缘节点应用实践目录市场趋势及相关政策市场趋势（2018-2020）•工业互联网经济增加值：1.42万亿元，2.13万亿元和3.1万亿元；•同比增长分别为：55.7%，47.3%，47.9%；•占GDP比重：1.5%，2.2%和2.9%；•对GDP增长贡献率：6.7%，9.9%和11%。
•全社会新增就业岗位：135万个，206万个和255万个中国信息通信研究院：2017-2020年我国工业互联网产业经济总体情况相关政策（2020）•十四五规划以及2035远景目标•政府工作报告•中央政治局会议纪要2020年工业互联网政策梳理融合发展及行业标准融合发展•“新基建”七大领域•工业互联网+概念•工业互联网+大数据/5G/人工智能行业标准•CCSA 下设工业互联网特设组ST8•工业互联网边缘计算总体架构与要求•边缘云、边缘网关、边缘控制器的层级化部署架构•“边缘计算标准件计划”中央电视台：“新基建”七大领域定义工业互联网特设组ST8在研标准一览挑战痛点行业共通•跨设备互联互通•跨软件格式互联互通•跨平台数据互联互通•数字化模型搭建迭代•整体安全性和可靠性角色差异•软硬件产品提供商：兼容成本vs.用户体验•系统集成商：标准化利用vs.定制化开发•工厂用户：已有产线利用率vs.柔性生产需求工业互联网介绍工业边缘节点概述工业边缘节点参考架构工业边缘节点应用实践目录作用及价值作用•提供互联互通机制•解决现场连接性问题•支持人工智能部署•支持实时控制部署价值•更快的响应速度•更低的网络使用率•更安全的数据保护•更高的可靠性工业互联网“端-边-网-云”简化模型工业级环境●产品外壳处做增强式设计●抗冲击、抗粉尘、防水防泼溅等。
工信部大数据白皮书
工信部大数据白皮书[正文]⒈引言⑴背景⑵目的⑶方法⒉大数据概览⑴定义⑵特点⑶影响与挑战⒊大数据应用场景⑴电子商务⑵金融行业⑶医疗保健⑷城市管理⑸交通运输⑹农业⑺其他行业领域⒋大数据技术⑴数据采集与存储⒋⑴传感器数据⒋⑵日志数据⒋⑶图像数据⒋⑷视频数据⒋⑸音频数据⒋⑹文本数据⑵数据处理与分析⒋⑴批处理⒋⑵实时处理⒋⑶机器学习与⑶数据可视化与展示⑷数据安全与隐私⒌大数据发展现状与趋势⑴国内外发展情况⑵产业发展前景⑶技术创新趋势⒍大数据政策与法规⑴数据保护与隐私⑵数据治理与规范⑶数据开放与分享⒎大数据产业生态⑴企业生态系统⑵学术与研究机构⑶与公共部门⑷创新创业生态⒏大数据人才培养与人才储备⑴专业技能培训⑵学术研究与教育体系建设⑶人才储备与流动性⒐大数据的社会影响与伦理问题⑴数据使用与滥用⑵权益保护与公平⒑大数据行业标准与规范⑴国内外标准发展现状⑵标准体系建设与推动1⒈大数据创新与应用案例1⑴工业领域1⑵金融领域1⑶医疗领域（补充其他行业领域）[附件]本文档涉及的附件包括但不限于：附件一：数据采集与存储技术报告附件二：数据处理与分析方法汇总附件三：大数据应用场景案例集锦[法律名词及注释]⒈隐私保护：指个人信息的收集、存储、处理和传输过程中，遵循相关法律法规对个人信息进行保护的措施。
⒉数据治理：指在大数据环境下，对数据进行管理和维护，包括数据收集、数据处理、数据存储和数据分享等方面的规范与机制。
⒊数据开放：指和企业主动将数据对外开放，供社会大众使用和应用，促进创新和发展的行为。
⒋数据分享：指在合法合规的前提下，将数据共享给他人使用和应用，以提供增值服务和共同开发的行为。
《工业大数据白皮书（2019版）》发布
《工业大数据白皮书（2019版）》发布“万物互联”时代，大数据已成为重要生产力之一。
工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、到订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称，其以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。
当前，全球主要国家掀起了新一轮以“信息技术与制造业融合”为共同特征的工业革命，加速发展新一代信息技术，并推动其与全球工业系统的深入融合，以期抢占新一轮产业竞争的制高点。
无论是欧美老牌国家制造业的重振，还是中国制造业的转型提升，工业大数据都将发挥不可替代的作用。
近日，由中国电子技术标准化研究院、全国信息技术标准化技术委员会大数据标准工作组主编，工业大数据产业应用联盟联合主编，石化盈科等多家单位参与编写的《工业大数据白皮书（2019版）》（以下简称“白皮书”）在2019年全国大数据标准化工作会议正式发布。
白皮书主要介绍了国内外大数据产业发达地区在大数据领域的发展战略、发展现状和趋势，并结合当前大数据核心产业链和大数据重点领域应用实践，从技术、产业、标准等层面提出建议。
白皮书分为相关政策法规、大数据发展现状和趋势分析、大数据标准化现状等多个章节，重点围绕大数据在社会管理与公共事务、农业、制造业等领域的应用进行解析，通过分享大数据领域研究成果和实践经验，共同推动大数据发展，以此提高产业整体决策和服务管理能力，对于推动大数据技术产业创新发展，构建以数据为关键要素的数字经济，提升大数据运用水平等具有重要参考作用。
白皮书基于工业大数据技术、产业发展现状，重点围绕“工业数据管理”这一热点议题，从技术及管理角度勾画了国内大数据发展整体轮廓，提炼了当前工业领域数据管理的重要方法，完善了工业大数据标准体系，为推动工业大数据落地应用和战略部署提供标准化支撑。
中 国 工 业 大 数 据 技 术 与 应 用 白 皮 书
中国工业大数据技术与应用白皮书中国工业大数据技术与应用白皮书随着信息技术的发展和智能化的推进，工业领域也正逐渐迎来了大数据时代。
大数据应用已经成为推动工业革命和经济发展的重要引擎。
中国工业大数据技术与应用白皮书，旨在系统性地总结和梳理中国工业大数据的现状与趋势，为相关领域的决策者和从业人员提供参考和指导。
第一部分：中国工业大数据的现状1.工业大数据的定义和特点：阐述工业大数据与传统数据的区别，以及工业大数据的特点，如数据量大、速度快、类型多样等。
2.工业大数据的来源和获取：介绍工业大数据的来源，包括传感器、物联网、生产过程中的数据采集等。
3.工业大数据的存储和处理技术：探讨工业大数据存储和处理的技术，如分布式存储、云计算、边缘计算等。
4.工业大数据的应用领域：分析工业大数据在制造业、能源领域、交通运输、农业等领域的应用，并结合实例说明。
第二部分：中国工业大数据的挑战与机遇1.数据安全与隐私保护：讨论工业大数据面临的安全风险和隐私保护问题，探讨解决方案。
2.技术壁垒与标准规范：分析工业大数据应用中的技术壁垒和标准规范问题，并提出建议。
3.人才储备与培养：论述工业大数据应用中需要的人才素质和培养体系，以及人才短缺问题的解决途径。
4.政策环境与创新驱动：分析政府政策对工业大数据发展的支持，以及激励创新的政策措施。
第三部分：中国工业大数据的发展策略与前景展望1.发展策略：提出推动工业大数据发展的策略，包括加强基础设施建设、促进数据共享与开放、加强数据安全保护等。
2.前景展望：展望工业大数据在未来的发展前景，分析其对经济、社会和环境的影响，以及可能带来的机遇和挑战。
总结：中国工业大数据技术与应用白皮书是对当前工业大数据发展情况的全面梳理和总结，旨在为决策者和从业人员提供参考和指导。
通过深入剖析中国工业大数据的现状、挑战与机遇，以及发展策略与前景展望，白皮书为工业领域的发展提供了重要的思路和方向。
中国工业大数据的发展将为制造业转型升级、推动经济发展、提高生产效率等带来巨大的机遇和挑战。
H3C大数据产品技术白皮书
H3C大数据产品技术白皮书(总12页)-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除H3C大数据产品技术白皮书杭州华三通信技术有限公司2021年4月I目录1 H3C大数据产品介绍............................. 错误!未指定书签。
1.1 产品简介............................... 错误!未指定书签。
1.2 产品架构............................... 错误!未指定书签。
1.2.1 数据处理 ........................... 错误!未指定书签。
1.2.2 数据分层 ........................... 错误!未指定书签。
1.3 产品技术特点........................... 错误!未指定书签。
先进的混合计算架构 ....................... 错误!未指定书签。
高性价比的分布式集群 ..................... 错误!未指定书签。
云化ETL (3)数据分层和分级存储 ....................... 错误!未指定书签。
数据分析挖掘 ............................. 错误!未指定书签。
数据服务接口 ............................. 错误!未指定书签。
可视化运维管理 ........................... 错误!未指定书签。
1.4产品功能简介....................................................... 错误!未指定书签。
管理平面功能： ........................... 错误!未指定书签。
业务平面功能： ........................... 错误!未定义书签。
工业大数据白皮书
工业大数据白皮书摘要：本白皮书旨在探讨工业大数据在现代工程领域中的应用和潜力，以及其对工业生产和管理的影响。
通过分析工业大数据的定义、特点、挑战和机遇，本文提出了一些关键观点和建议，以促进工业大数据的有效利用和推动工程行业的发展。
1. 引言工业大数据是指在工业生产和管理过程中产生的大量数据，包括传感器数据、生产数据、设备数据等。
随着传感器技术、互联网技术和数据存储技术的不断发展，工业大数据已经成为工程行业中不可忽视的资源。
通过对工业大数据的采集、存储、分析和应用，可以实现对生产过程的监控、优化和预测，提高工业生产的效率和质量。
2. 工业大数据的特点工业大数据具有以下几个特点：2.1 数据量大：工业生产过程中产生的数据量庞大，包含多个维度和多个层次的数据。
2.2 多样性：工业大数据来源广泛，包括传感器数据、设备数据、生产数据等，具有不同的格式和结构。
2.3 实时性：工业大数据需要及时采集和处理，以实现对生产过程的实时监控和调整。
2.4 高速性：工业大数据的产生速度快，需要具备高速处理和分析的能力。
3. 工业大数据的应用3.1 生产过程监控：通过对工业大数据的实时采集和分析，可以实现对生产过程的监控和调整，及时发现和解决生产中的问题，提高生产效率和质量。
3.2 故障预测和维护：通过对设备数据和传感器数据的分析，可以预测设备故障的发生，及时进行维护，减少停机时间和生产损失。
3.3 质量控制：通过对生产数据和传感器数据的分析，可以实时监控产品质量，及时发现和解决质量问题，提高产品质量和客户满意度。
3.4 能源管理：通过对能源数据和生产数据的分析，可以实现对能源消耗的监控和优化，降低能源成本和环境影响。
3.5 智能制造：通过对工业大数据的采集、存储和分析，可以实现生产过程的智能化和自动化，提高生产效率和灵活性。
4. 工业大数据的挑战4.1 数据质量：工业大数据的质量对于数据分析和应用的效果至关重要，需要解决数据质量问题，包括数据准确性、完整性和一致性等。
工业大数据应用案例白皮书
工业大数据应用案例白皮书序言：拥抱工业大数据时代的到来当前，以大数据、云计算、移动互联网等为代表的新一轮科技革命席卷全球，正在构筑信息互通、资源共享、能力协同、开放合作的制造业新体系，极大地扩展了制造业创新与发展空间。
新一代信息通信技术的发展驱动制造业迈向转型升级的新阶段——数据驱动的新阶段，这是新的技术条件下制造业生产全流程、全产业链、产品全生命周期的数据可获取、可分析、可执行的必然结果，也是制造业隐性知识显性化不断取得突破的内在要求。
习近平总书记强调，“要着力推动互联网与实体经济深度融合发展，以信息流带动技术流、资金流、人才流、物资流，促进资源配置优化，促进全要素生产率提升”。
习总书记这段话深刻阐释了互联网与实体经济的关系，阐释了以互联网为代表的新一代信息通信技术融合创新推动实体经济转型升级的内在机理，也充分体现了工业大数据作为一种新的资产、资源和生产要素，在制造业创新发展中的作用。
可以从三方面来理解。
首先，资源优化是目标。
新一代信息通信技术与制造业融合主要动力和核心目标就是不断优化制造资源的配置效率，就是要实现更好的质量、更低的成本、更快的交付、更多的满意度，就是要提高制造业全要素生产率。
从企业竞争的角度来看，企业是一种配置社会资源的组织，是通过对社会资本、人才、设备、土地、技术等资源进行组合配置来塑造企业竞争能力的组织，是一个通过产品和服务满足客户需求的组织，企业之间竞争的本质是资源配置效率的竞争，这是任何一个时代技术创新应用永恒追求的目标。
其次，数据流动是关键。
新一代信息通信技术是如何优化制造资源配置效率？信息流是如何带动技术流、资金流、人才流、物资流？关键是数据流动。
从数据流动的视角来看，数字化解决了“有数据”的问题，网络化解决了“能流动”的问题，智能化要解决数据“自动流动”的问题，即能够把正确的数据在正确的时间以正确的方式传递给正确的人和机器，能够把海量的工业数据转化为信息，信息转化为知识，知识转化为科学决策，以应对和解决制造过程的复杂性和不确定性等问题，在这一过程中不断提高制造资源的配置效率。
【精品报告】工业大数据技术架构白皮书
编写说明党的十九大报告中提出要“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合”。
再一次强调了运用新兴技术促进信息化和工业化的深度融合，以实现制造强国的战略目标。
工业是国民经济的主导，每一次工业届的重大变革都会对社会发展形成重大的影响。
我国政府高度重视并积极推动以互联网为代表的新一代新兴技术与工业系统深度融合，以加速工业体系的智能化变革。
工业互联网产业联盟（AII）在2016年发布的《工业互联网体系架构（1.0）》中将工业互联网的建设重点概括为“网络”、“数据”、“安全”三大领域，而“数据”是实现工业智能化的核心驱动。
在工业领域中合理地运用大数据技术能有效促进企业信息化发展，提升企业生产运行效率、加速生产信息在制造过程中的流动、助力企业升级转型并形成全新的智能制造模式。
为了加速新一代信息技术与传统产业的融合，工业互联网联盟（AII）针对工业领域的技术创新、标准制定、试验验证、应用实践等进行了一系列调查研究，在工业大数据领域也开展了相关工作，先后发布了《中国工业大数据技术与应用白皮书》，《工业大数据创新竞赛白皮书——风机结冰故障分析指南》等成果，以推动大数据技术在工业领域的深入应用。
本白皮书从实际出发，在现有研究的基础上，结合生产过程中的经典案例，介绍和分析了工业生产环境中大数据技术的应用方法，为工业企业建设大数据系统提供了基础架构层面的建议和指导，从数据的采集与交换、集成与处理、建模与分析、决策与控制几个层面，形成完整的大数据管理与分析架构，供相关行业伙伴参考使用，适用于广义的工业领域，包括制造业、采伐工业、原材料工业以及其他衍生的工业范围。
牵头编写单位：中国信息通信研究院参与编写单位：清华大学、富士康科技集团、华为技术有限公司、中国联合网络通信集团有限公司、北京理工大学、北京工业大数据创新中心、中国移动通信集团有限公司、工业大数据应用技术国家工程实验室、上海理想信息产业（集团）有限公司、联想（北京）有限公司、天津爱波瑞科技发展有限公司、北京东方国信科技股份有限公司、上海优也商务信息咨询有限公司编写组成员：中国信息通信研究院：魏凯、姜春宇、王妙琼、马鹏玮清华大学：王建民、任艮全富士康科技集团：范治民、徐长恺、李乔如、董吉雄华为技术有限公司：侯晓钧、殷宏中国联合网络通信集团有限公司：王非、贺晓伟北京理工大学：李慧芳北京工业大数据创新中心：王晨中国移动通信集团有限公司：毛峻岭、何震宇、刘琨、曹雪峰工业大数据应用技术国家工程实验室：祝守宇、纪丰伟、郭睿、刘泓汛上海理想信息产业（集团）有限公司：吴珉杰、余江、尹超迎联想（北京）有限公司：肖军、黄卓磊、魏星天津爱波瑞科技发展有限公司：王洪艳、许立红、廖少华、张纪九北京东方国信科技股份有限公司：赵红卫、梁张伟上海优也商务信息咨询有限公司：傅源、李志芳、林诗万目录第一章工业大数据系统综述 (1)1.1 建设意义及目标 (1)1.2 重点建设问题 (2)第二章工业大数据技术架构概述 (3)2.1 数据采集与交换 (5)2.2 数据集成与处理 (6)2.3 数据建模与分析 (8)2.4 决策与控制应用 (9)2.5 技术发展现状 (10)第三章工业大数据技术架构实现 (12)3.1 技术组件选择 (12)3.1.1 数据采集 (12)3.1.2 数据存储 (16)3.1.3 数据计算 (17)3.1.4 混合云架构 (18)3.2 建设标准 (19)3.2.1 基础业务能力 (19)3.2.2 数据管理能力 (20)3.2.3 运维管理能力 (21)3.2.4 安全管理 (22)—1 —3.2.5 性能要求 (23)3.2.6 开放与兼容性 (24)第四章总结与展望 (25)附录一：典型案例 (26)一、富士康NPI制造大数据 (26)1、案例背景与业务痛点 (26)2、解决方案 (27)3、实施效果与推广意义 (32)4、案例亮点 (32)二、中国联通工业大数据采集分析平台 (33)1、案例背景与业务痛点 (33)2、解决方案 (34)3、实施效果与推广意义 (37)4、案例亮点 (37)三、华为云EI企业智能打造智能化九州通 (37)1、案例背景与业务痛点 (38)2、解决方案 (40)3、实施效果与推广意义 (45)4、案例亮点 (46)四、潍柴工业大数据平台 (47)1、案例背景与业务痛点 (47)2、解决方案 (48)3、实施效果与推广意义 (51)4、案例亮点 (51)—2 —五、中国移动OneNET助力工业资产管理 (52)1、案例背景与业务痛点 (52)2、解决方案 (54)3、实施效果与推广意义 (57)4、案例亮点 (58)六、联想工业大数据平台LEAP (59)1、案例背景与业务痛点 (59)2、解决方案 (59)3、实施效果与推广意义 (63)4、案例亮点 (64)七、格力电器工业大数据平台 (64)1、案例背景与业务痛点 (64)2、解决方案 (65)3、实施效果与推广意义 (69)4、案例亮点 (70)八、合力叉车工业互联网平台 (71)1、案例背景与业务痛点 (71)2、解决方案 (76)3、实施效果与推广意义 (82)4、案例亮点 (82)九、东方国信大数据助力联合利华能源管理 (85)1、案例背景与业务痛点 (85)2、解决方案 (86)3、实施效果与推广意义 (90)— 3 —4、案例亮点 (90)十、优也基础工业大数据平台在钢铁能效的应用 (91)1、案例背景与业务痛点 (91)2、解决方案 (93)3、实施效果与推广意义 (95)4、案例亮点 (97)附录二：参考文献 (98)附录三：缩略语 (99)—4 —。
工信部大数据白皮书
工信部大数据白皮书第一点：工信部大数据白皮书的背景与意义随着信息技术的飞速发展，大数据作为一种新兴产业已经成为我国经济社会发展的重要支柱。
工信部大数据白皮书旨在梳理我国大数据产业的发展现状，分析面临的挑战和机遇，进一步推动大数据产业的健康发展。
首先，白皮书对我国大数据产业的发展历程进行了回顾。
自2014年以来，我国政府高度重视大数据产业的发展，出台了一系列政策措施，加快大数据基础设施建设，推动大数据在各领域的应用。
在这个过程中，我国大数据产业取得了显著的成果，产业规模持续扩大，技术创新能力不断提升，应用场景不断丰富。
其次，白皮书揭示了我国大数据产业发展面临的挑战。
一方面，数据资源分散，数据开放共享程度不高，制约了大数据产业的发展。
另一方面，大数据关键技术尚未完全突破，产业链条尚不完善，大数据安全问题也日益凸显。
最后，白皮书提出了未来我国大数据产业发展的战略布局。
一是要加强数据资源整合，推进数据开放共享，提高数据资源利用效率；二是加大技术创新力度，突破关键技术，推动大数据产业向高端发展；三是深化行业应用，培育新型业态，发挥大数据在各领域的驱动作用；四是强化政策法规建设，保障数据安全，为大数据产业创造良好的发展环境。
第二点：工信部大数据白皮书的主要内容工信部大数据白皮书主要分为四个部分，分别是大数据产业概述、发展现状、挑战与机遇以及发展策略。
首先，白皮书对大数据产业进行了概述。
大数据产业包括数据资源、大数据技术、大数据应用和大数据服务四个方面。
白皮书指出，大数据产业具有巨大的市场潜力，已成为全球经济的新引擎。
我国拥有丰富的数据资源和庞大的市场需求，具备发展大数据产业的坚实基础。
其次，白皮书详细介绍了我国大数据产业的发展现状。
我国大数据产业已形成了一批具有核心竞争力的企业，大数据技术不断创新，应用场景不断拓展。
同时，政府、企业和社会各界对大数据的认识不断深化，大数据产业生态逐渐完善。
然后，白皮书分析了我国大数据产业发展面临的挑战与机遇。
大数据技术白皮书
前言大数据概念近年来受到高度关注，大数据在各个行业的应用及其带来的影响也引起越来越多的讨论。
大数据正在从单纯的技术概念向实际部署应用转变；从少数领域向众多领域渗透；从企业内部向各产业与公共服务方向扩展。
目前，无论国内还是国外，大数据技术都在经历前所未有的快速演变，以满足各种应用的需求。
我国已将大数据发展确定为国家战略，强调要瞄准世界科技前沿，集中优势资源突破大数据核心技术，加快构建自主可控的大数据产业链、价值链和生态系统。
大数据产业在国内发展得如火如荼，据统计，2016年大数据产业规模达14500亿元，2017年达19570亿元，到2020年将达到5万亿元。
大数据技术已经在如电子商务、政务、民生、金融、工业、医疗等多个领域中广泛应用。
从国内的大数据技术和行业应用发展来看，大数据技术的基础架构技术已日趋成熟，大数据领域由技术创新驱动转向应用创新驱动的趋势开始显现，但更多的传统企业在如何建设大数据平台，如何利用大数据来驱动企业业务发展上仍然缺乏经验，这在一定程度上制约了大数据技术的大规模产业应用。
京东拥有全渠道零售和端到端的高质量大数据，包含了用户的浏览和消费行为、商品制造和销售、物流仓储配送以及客服与售后等丰富完整的信息。
同时，京东业务中包含有大量丰富的大数据应用场景，是大数据实践的最佳场所。
早在2010年，京东集团就启动了大数据领域的研发和应用探索工作，经过八年来的持续投入，京东大数据平台无论从规模、技术先进性，还是体系的完整性等方面均已达到国内一流水平。
作为支撑公司数据运营的重要阵地，目前已拥有集群规模40000+服务器，数据规模达800PB+，每日的JOB数100万+，业务表900万+，每日的离线数据日处理量30PB+，单集群规模达到7000+台，实时计算每天消费的数据记录近万亿条。
京东大数据平台建设了完整的技术体系，包括离线计算、实时计算和机器学习平台，可以满足多种复杂应用场景的计算任务。
工业互联网平台白皮书().doc
工业互联网平台白皮书（）工业互联网平台白皮书（2月目录前言1一、工业互联网平台的整体态势.2（一）工业互联网平台展现驱动工业数字化转型的巨大潜力.2（二）全球工业互联网平台保持活跃创新态势5（三）我国工业互联网平台呈现蓬勃发展良好局面7（四）工业互联网平台仍然处在发展初期8二、工业互联网平台的应用路径11（一）平台应用广泛开展，价值规律初步显现11（二）大中小企业基于平台并行推进创新应用与能力普及21（三）垂直行业平台应用走向纵深26三、工业互联网平台的技术进展32（一）边缘功能重心由接入数据向用好数据演进34（二）模型的沉淀、集成与管理成平台工业赋能的核心能力.38（三）数据管理与分析从定制开发走向成熟商业方案41（四）平台架构向资源灵活组织、功能封装复用、开发敏捷高效加速演进44四、工业互联网平台的产业生态47（一）聚焦核心能力成为工业互联网平台产业发展重要趋势.47（二）传统主体与新兴力量积极开展工业互联网平台布局54（三）多类生态建设共同促进工业互联网平台繁荣发展59（四）开源加快工业互联网平台基础技术创新步伐63五、工业互联网平台的商业模式初探66（一）平台发展初步形成六类商业模式66（二）不同类型平台商业模式各有侧重69（三）构建通用服务能力和做深专业解决方案成为平台商业价值演进的两条路径71六、工业互联网平台的未来展望72—1—前前言言过去一年多以来，全球工业互联网平台市场持续保持活跃的创新发展态势，一批工业技术解决方案企业积极探索转型，推出自己的工业互联网平台服务，一批制造企业依托自身行业和生产经验，孵化成立独立公司开展平台建设并对外服务，一批以大数据分析处理见长的初创平台企业正不断涌现并为产业注入新的发展动力，已经推出平台的企业则不断完善和升级平台服务能力，巩固先发优势。
同时，工业互联网平台对制造业数字化转型的驱动能力正逐渐显现，无论是大企业依托平台开展工业大数据分析，以实现更高层次的价值挖掘，还是中小企业应用平台上的云化工具，以较低成本实现信息化与数字化普及，抑或是基于平台的制造资源优化配置和产融对接等应用模式创新，都正在推动制造业向着更高发展水平迈进。
工业互联网平台白皮书(2017)
工业互联网平台白皮书（2017）工业互联网产业联盟（AII）2017年11月编写说明工业互联网平台作为工业全要素链接的枢纽与工业资源配置的核心，在工业互联网体系架构中具有至关重要的地位。
近期，国务院《深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》明确将构建网络、平台、安全三大功能体系作为其重点任务。
在工业和信息化部信息化和软件服务业司的指导下，工业互联网产业联盟组织编写了《工业互联网平台白皮书》，希望加强研究与交流，与业界共同推动工业互联网平台发展。
白皮书主要分为五个部分。
第一部分重点提出了工业互联网平台的体系架构与关键要素，明确了工业互联网平台是什么，有哪些功能和作用。
第二部分提出了工业互联网平台的技术体系，并重点对平台层、边缘层与应用层的主要技术创新趋势进行了探讨。
第三部分明确了工业互联网平台的产业体系，提出当前平台布局的四种路径，以及平台与应用生态构建的主要模式。
第四部分提出了工业互联网平台的主要应用场景及案例。
第五部分则重点面向平台企业，提出了平台发展的相关建议。
白皮书编写过程中得到了联盟成员及国内外众多平台企业的大力支持。
相关企业不仅结合自身平台发展情况，从平台功能与应用案例等方面给予了大量素材支持，更是进行了多次现场调研和探讨，为白皮书观点的形成与落地提供了有力支撑。
白皮书编写过程中获得了众多专家的指导与帮助。
特别感谢工信部信息化和软件服务业司谢少锋司长、安筱鹏副司长对白皮书的全面指导。
同时，清华大学访问学者郭朝晖、走向智能研究院执行院长赵敏、国务院发展研究中心研究员李广乾、e-works 数字化企业网总编黄培、走向智能研究院执行秘书长苏明灯、工业 4.0研究院副院长王明芬等专家在白皮书成稿过程中也提出了许多建设性意见，在此一并致谢。
工业互联网平台的发展总体还处于起步阶段，当前我们对工业互联网平台的认识也还是初步和阶段性的，后续我们将根据工业互联网平台的发展情况和来自各界的反馈意见，在持续深入研究的基础上适时修订和发布新版报告。
工业大数据技术架构白皮书
工业大数据技术架构白皮书编写说明党的十九大报告中提出要“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合”。
再一次强调了运用新兴技术促进信息化和工业化的深度融合，以实现制造强国的战略目标。
工业是国民经济的主导，每一次工业届的重大变革都会对社会发展形成重大的影响。
我国政府高度重视并积极推动以互联网为代表的新一代新兴技术与工业系统深度融合，以加速工业体系的智能化变革。
工业互联网的建设重点概括为“网络”、“数据”、“安全”三大领域，而“数据”是实现工业智能化的核心驱动。
在工业领域中合理地运用大数据技术能有效促进企业信息化发展，提升企业生产运行效率、加速生产信息在制造过程中的流动、助力企业升级转型并形成全新的智能制造模式。
为了加速新一代信息技术与传统产业的融合，工业互联网联盟（AII）针对工业领域的技术创新、标准制定、试验验证、应用实践等进行了一系列调查研究，在工业大数据领域也开展了相关工作，先后发布了《中国工业大数据技术与应用白皮书》，《工业大数据创新竞赛白皮书——风机结冰故障分析指南》等成果，以推动大数据技术在工业领域的深入应用。
本白皮书从实际出发，在现有研究的基础上，结合生产过程中的经典案例，介绍和分析了工业生产环境中大数据技术的应用方法，为工业企业建设大数据系统提供了基础架构层面的建议和指导，从数据的采集与交换、集成与处理、建模与分析、决策与控制几个层面，形成完整的大数据管理与分析架构，供相关行业伙伴参考使用，适用于广义的工业领域，包括制造业、采伐工业、原材料工业以及其他衍生的工业范围。
目录第一章工业大数据系统综述 (1)1.1 建设意义及目标 (1)1.2 重点建设问题 (2)第二章工业大数据技术架构概述 (3)2.1 数据采集与交换 (5)2.2 数据集成与处理 (6)2.3 数据建模与分析 (8)2.4 决策与控制应用 (9)2.5 技术发展现状 (10)第三章工业大数据技术架构实现 (12)3.1 技术组件选择 (12)3.1.1 数据采集 (12)3.1.2 数据存储 (16)3.1.3 数据计算 (17)3.1.4 混合云架构 (18)3.2 建设标准 (19)3.2.1 基础业务能力 (19)3.2.2 数据管理能力 (20)3.2.3 运维管理能力 (21)3.2.4 安全管理 (22)— 1 —3.2.5 性能要求 (23)3.2.6 开放与兼容性 (24)第四章总结与展望 (25)附录一：典型案例 (26)一、富士康NPI制造大数据 (26)1、案例背景与业务痛点 (26)2、解决方案 (27)3、实施效果与推广意义 (32)4、案例亮点 (32)二、中国联通工业大数据采集分析平台 (33)1、案例背景与业务痛点 (33)2、解决方案 (34)3、实施效果与推广意义 (37)4、案例亮点 (37)三、华为云EI企业智能打造智能化九州通 (37)1、案例背景与业务痛点 (38)2、解决方案 (40)3、实施效果与推广意义 (45)4、案例亮点 (46)四、潍柴工业大数据平台 (47)1、案例背景与业务痛点 (47)2、解决方案 (48)3、实施效果与推广意义 (51)4、案例亮点 (51)— 2 —五、中国移动OneNET助力工业资产管理 (52)1、案例背景与业务痛点 (52)2、解决方案 (54)3、实施效果与推广意义 (57)4、案例亮点 (58)六、联想工业大数据平台LEAP (59)1、案例背景与业务痛点 (59)2、解决方案 (59)3、实施效果与推广意义 (63)4、案例亮点 (64)七、格力电器工业大数据平台 (64)1、案例背景与业务痛点 (64)2、解决方案 (65)3、实施效果与推广意义 (69)4、案例亮点 (70)八、合力叉车工业互联网平台 (71)1、案例背景与业务痛点 (71)2、解决方案 (76)3、实施效果与推广意义 (82)4、案例亮点 (82)九、东方国信大数据助力联合利华能源管理 (85)1、案例背景与业务痛点 (85)2、解决方案 (86)3、实施效果与推广意义 (90)— 3 —4、案例亮点 (90)十、优也基础工业大数据平台在钢铁能效的应用 (91)1、案例背景与业务痛点 (91)2、解决方案 (93)3、实施效果与推广意义 (95)4、案例亮点 (97)附录二：参考文献 (98)附录三：缩略语 (99)— 4 —第一章工业大数据系统综述1.1 建设意义及目标工业大数据是工业生产过程中全生命周期的数据总和，包括产品研发过程中的设计资料；产品生产过程中的监控与管理数据；产品销售与服务过程的经营和维护数据等。
《工业大数据白皮书》2019版正式发布
行业动态News3Robot Technique and Application20193近日，浙江省出台《浙江省无人驾驶航空器公共安全管理规定》（以下简称《管理规定》），从5月1日起施行。
《管理规定》明确要求公安机关协助民用航空主管部门实施无人驾驶航空器实名登记管理制度，民用航空主管部门为无人驾驶航空器所有者登记提供便利。
同时，要求无人驾驶航空器销售者向购买者正确介绍使用方法和安全注意事项，并告知购买者进行实名登记。
《管理规定》对设定临时禁飞区也作了规定。
为了保障重大活动等公共安全，《管理规定》授权省、设区的市人民政府可以设定无人驾驶航空器禁飞时间和禁飞区域，近日，由中国电子技术标准化研究院、全国信息技术标准化技术委员会大数据标准工作组主编，工业大数据产业应用联盟联合主编，清华大学、联想集团等多家单位参与编写的《工业大数据白皮书（2019版）》正式发布。
《工业大数据白皮书（2019版）》在2017版的基础上，更新了工业大数据发展的最新趋势以及在重点领域的应用实践，提出了工业大数据管理的相关方法，进一步完善了工业大数据标准体系，给出了工业大数据标准化工作建议。
全书梳理了工业大数据技术、产业发展现状，通过综述全近日，北京市交通委员会、北京市公安局公安交通管理局、经济和信息化局联合发布《北京市自动驾驶车辆道路测2018年度工作报告》（以下简称《报告》）。
《报告》披露了北京百度网讯科技有限公司、上海蔚来汽车有限公司等8家公司过去1年在北京市进行自动驾驶路测的情况，这8家公司在北京市一共投入了54辆获得路测牌照的自动驾驶汽车进行上路测试，2018年，这54辆自动驾驶汽车在北京市的道路上测试里程共超过15万km，其中，北京百度网讯科技有限公司约14万km，余下7家企业在北京市有1-2辆测试车，合计约1.3万km 测试里程。
并事先向社会公告。
《管理规定》指出，无人驾驶航空器不得在禁飞时间和禁飞区域内起降、飞行，同时，在禁飞时间和禁飞区域内，公安机关可以临时封闭起降场地；无人驾驶航空器违反规定飞行，可能危及公共安全的，公安机关可以采取拦截、迫降、捕获等方式对无人驾驶航空器予以扣押；对违反规定改装无人驾驶航空器可能危及公共安全，或者擅自改变、破坏无人驾驶航空器电子围栏以及在禁飞时间、禁飞区域内飞行等违法行为，设定了相应行政处罚。
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工业大数据技术架构白皮书编写说明党的十九大报告中提出要“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合”。
再一次强调了运用新兴技术促进信息化和工业化的深度融合，以实现制造强国的战略目标。
工业是国民经济的主导，每一次工业届的重大变革都会对社会发展形成重大的影响。
我国政府高度重视并积极推动以互联网为代表的新一代新兴技术与工业系统深度融合，以加速工业体系的智能化变革。
工业互联网的建设重点概括为“网络”、“数据”、“安全”三大领域，而“数据”是实现工业智能化的核心驱动。
在工业领域中合理地运用大数据技术能有效促进企业信息化发展，提升企业生产运行效率、加速生产信息在制造过程中的流动、助力企业升级转型并形成全新的智能制造模式。
为了加速新一代信息技术与传统产业的融合，工业互联网联盟（AII）针对工业领域的技术创新、标准制定、试验验证、应用实践等进行了一系列调查研究，在工业大数据领域也开展了相关工作，先后发布了《中国工业大数据技术与应用白皮书》，《工业大数据创新竞赛白皮书——风机结冰故障分析指南》等成果，以推动大数据技术在工业领域的深入应用。
本白皮书从实际出发，在现有研究的基础上，结合生产过程中的经典案例，介绍和分析了工业生产环境中大数据技术的应用方法，为工业企业建设大数据系统提供了基础架构层面的建议和指导，从数据的采集与交换、集成与处理、建模与分析、决策与控制几个层面，形成完整的大数据管理与分析架构，供相关行业伙伴参考使用，适用于广义的工业领域，包括制造业、采伐工业、原材料工业以及其他衍生的工业范围。
目录第一章工业大数据系统综述 (1)1.1 建设意义及目标 (1)1.2 重点建设问题 (2)第二章工业大数据技术架构概述 (3)2.1 数据采集与交换 (5)2.2 数据集成与处理 (6)2.3 数据建模与分析 (8)2.4 决策与控制应用 (9)2.5 技术发展现状 (10)第三章工业大数据技术架构实现 (12)3.1 技术组件选择 (12)3.1.1 数据采集 (12)3.1.2 数据存储 (16)3.1.3 数据计算 (17)3.1.4 混合云架构 (18)3.2 建设标准 (19)3.2.1 基础业务能力 (19)3.2.2 数据管理能力 (20)3.2.3 运维管理能力 (21)3.2.4 安全管理 (22)— 1 —3.2.5 性能要求 (23)3.2.6 开放与兼容性 (24)第四章总结与展望 (25)附录一：典型案例 (26)一、富士康NPI制造大数据 (26)1、案例背景与业务痛点 (26)2、解决方案 (27)3、实施效果与推广意义 (32)4、案例亮点 (32)二、中国联通工业大数据采集分析平台 (33)1、案例背景与业务痛点 (33)2、解决方案 (34)3、实施效果与推广意义 (37)4、案例亮点 (37)三、华为云EI企业智能打造智能化九州通 (37)1、案例背景与业务痛点 (38)2、解决方案 (40)3、实施效果与推广意义 (45)4、案例亮点 (46)四、潍柴工业大数据平台 (47)1、案例背景与业务痛点 (47)2、解决方案 (48)3、实施效果与推广意义 (51)4、案例亮点 (51)— 2 —五、中国移动OneNET助力工业资产管理 (52)1、案例背景与业务痛点 (52)2、解决方案 (54)3、实施效果与推广意义 (57)4、案例亮点 (58)六、联想工业大数据平台LEAP (59)1、案例背景与业务痛点 (59)2、解决方案 (59)3、实施效果与推广意义 (63)4、案例亮点 (64)七、格力电器工业大数据平台 (64)1、案例背景与业务痛点 (64)2、解决方案 (65)3、实施效果与推广意义 (69)4、案例亮点 (70)八、合力叉车工业互联网平台 (71)1、案例背景与业务痛点 (71)2、解决方案 (76)3、实施效果与推广意义 (82)4、案例亮点 (82)九、东方国信大数据助力联合利华能源管理 (85)1、案例背景与业务痛点 (85)2、解决方案 (86)3、实施效果与推广意义 (90)— 3 —4、案例亮点 (90)十、优也基础工业大数据平台在钢铁能效的应用 (91)1、案例背景与业务痛点 (91)2、解决方案 (93)3、实施效果与推广意义 (95)4、案例亮点 (97)附录二：参考文献 (98)附录三：缩略语 (99)— 4 —第一章工业大数据系统综述1.1 建设意义及目标工业大数据是工业生产过程中全生命周期的数据总和，包括产品研发过程中的设计资料；产品生产过程中的监控与管理数据；产品销售与服务过程的经营和维护数据等。
从业务领域来看，可以分为企业信息化数据、工业物联网数据和外部跨界数据。
现阶段工业企业大数据存在的问题包括数据来源分散、数据结构多样、数据质量参差不齐、数据价值未有效利用等情况。
工业大数据技术的应用，核心目标是全方位采集各个环节的数据，并将这些数据汇聚起来进行深度分析，利用数据分析结果反过来指导各个环节的控制与管理决策，并通过效果监测的反馈闭环，实现决策控制持续优化。
如果将工业互联网的网络比做神经系统，那工业大数据的汇聚与分析就是工业互联网的大脑，是工业互联网的智能中枢。
工业大数据系统的建设首要解决的是如何将多来源的海量异构数据进行统一采集和存储。
工业数据来源广泛，生产流程中的每个关键环节都会不断的产生大量数据，例如设计环节中非结构化的设计资料、生产过程中结构化的传感器及监控数据、管理流程中的客户和交易数据、以及外部行业的相关数据等，不仅数据结构不同，采集周期、存储周期及应用场景也不尽相同。
这就需要一个能够适应多种场景的采集系统对各环节的数据进行统一的收集和整理，并设计合理的存储方案来满足各种数据的留存要求。
同时需要依据合适的数据治理要求对汇入系统的数据进行标准和质量上的把控，根据数据的类型与特征进行有效管理。
之后就需要提供计算引擎服务来支撑各类场景的分析建模需求，包括基础的数据脱敏过滤、关联数据的轻度汇总、更深入的分析挖掘等。
这些都需要为工业大数据系统选择合适的基础架构作支撑。
建设工业大数据系统能有效地整合工业生产各个环节零散的数据，进行统一的收集、管理和应用，在产品设计环节，全面地收集用户需求，在生产环节有效— 1 —地提高设备运行可靠性、提升产品生产效率，在销售环节增强用户体验、提升服务质量，实现制造-服务-用户之间状态和数据的互联互通，使企业能获得全方位的数据感知，及时调整运行模式，做出合理决策。
1.2 重点建设问题建设企业级工业大数据系统，需要解决多个层面的问题，业务层面需要对各个环节的数据进行梳理和分析，形成完善的数据体系，来描述完整的工业生产流程；技术层面需要建立统一的大数据系统来汇集和处理工业全流程的数据，其中需要根据具体的业务场景选择合适的技术架构，系统建设中需要重点考虑的问题包括以下四个方面：∙如何采集来自多种数据源的异构数据；∙如何按照不同的数据留存需求进行高效存储；∙如何按照业务需求选择数据计算引擎和处理工具；∙如何保障系统的安全和稳定运行。
本白皮书将围绕这些要点对工业大数据系统的架构做详细的描述。
— 2 —第二章工业大数据技术架构概述本白皮书中描述的工业大数据架构体系，是基于2016年工业互联网产业联盟发布的《工业互联网体系架构（1.0）》中对工业互联网数据体系架构描述的细化，见图1。
图1《工业互联网体系架构（1.0）》中的数据体系参考架构可以总结为数据采集与交换、数据集成与处理、数据建模与分析和数据驱动下的决策与控制应用四个层次，功能架构见图2。
— 3 —图2工业大数据功能架构采集交换层：主要指从传感器、SCADA、MES、ERP等内部系统，以及企业外部数据源获取数据的功能，并实现在不同系统之间数据的交互。
集成处理层：从功能上，主要将物理系统实体的抽象和虚拟化，建立产品、产线、供应链等各种主题数据库，将清洗转换后的数据与虚拟制造中的产品、设备、产线等实体相互关联起来。
从技术上，实现原始数据的清洗转换和存储管理，提供计算引擎服务，完成海量数据的交互查询、批量计算、流式计算和机器学习等计算任务，并对上层建模工具提供数据访问和计算接口。
建模分析层：功能上主要是在虚拟化的实体之上构建仿真测试、流程分析、运营分析等分析模型，用于在原始数据中提取特定的模式和知识，为各类决策的产生提供支持。
从技术上，主要提供数据报表、可视化、知识库、机器学习、统计分析和规则引擎等数据分析工具。
决策控制层：基于数据分析结果，生成描述、诊断、预测、决策、控制等不同应用，形成优化决策建议或产生直接控制指令，从而对工业系统施加影响，实现个性化定制、智能化生产、协同化组织和服务化制造等创新模式，最终构成从数据采集到设备、生产现场及企业运营管理优化的闭环。
功能架构在对应到具体的技术实现时可以参考下图中的技术架构。
— 4 —图3工业大数据技术架构2.1 数据采集与交换将工业互联网中各组件、各层级的数据汇聚在一起，是大数据应用的前提。
要实现数据从底层向上层的汇集，以及在同层不同系统间传递，需要完善的数据采集交换技术支持。
工业互联网系统是一个分布式系统，有众多不同的组件组成，为了避免在不同系统间建立连接导致的N平方复杂性，一般采取消息中间件（Message-oriented middleware）技术来实现。
如下图所示，消息中间件的主要功能是实现消息传输管理、队列管理、协议转换等功能。
主流消息中间件产品包括IBM的MQ、Oracle公司的JMS、微软的MSMQ等。
消息中间件通过MQTT、DDS、AMQP、XMPP等协议与不同系统对接。
图4工业大数据采集交换层技术— 5 —一个比较大的工业互联网系统中，数据来源和数据需求系统可能有成百上千个，为了简化数据交换，一般采取“发布/订阅”模式传递消息。
数据生产者将数据发送给消息中间件，数据消费者则向消息中间件发出一个订阅条件,表示对系统中的哪些数据感兴趣,如果不再感兴趣,则可以取消订阅；而消息中间件则根据一定的路由算法，将生产者发布的事件及时、可靠地传送给所有对之感兴趣的消费者。
信息的生产者也称为发布者（Publisher），信息的消费者称为订阅者（Subscriber）。
数据采集是对各种来自不同传感器的信息进行适当转换例如采样、量化、编码、传输。
一个数据采集系统，一般包括数据采集器、微机接口电路、数模转换器。
数据交换是指工业大数据应用所需的数据在不同应用系统之间的传输与共享，通过建立数据交换规范，开发通用的数据交换接口，实现数据在不同系统与应用之间的交换与共享，消除数据孤岛，并确保数据交换的一致性。
工业系统中，数据采集与交换是工业系统运作的基底，从微观层每一个零部件信息，到宏观层整个生产流水线信息，如何基于各种网络链接实现数据从微观层到宏观层的流动，形成各个层、全方位数据链条，并保证多源数据在语义层面能够互通，降低数据交换的时延，以实现有效数据交换，技术上是一个比较大的挑战。