工业互联网环境下的大数据行业应用
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。
工业互联网环境下的工业大数据采集与应用
工业互联网环境下的工业大数据采集与应用近年来,工业互联网的快速进步为工业大数据的采集和应用提供了宽广的空间和机遇。
具有重要意义,可以为企业提供有效的决策支持和智能化的生产管理。
本文将从工业互联网环境、工业大数据采集和工业大数据应用三个方面进行探讨。
一、工业互联网环境工业互联网是指将工业生产和互联网技术相结合,构建起物理与数字世界的毗连网络。
工业互联网环境下,设备、传感器、控制器等各种智能设备被毗连到互联网,形成巨大的物联网网络。
通过该网络,可以实现设备之间的信息共享和互相协同工作,实时监控和控制整个生产过程,从而提高生产效率和降低生产成本。
工业互联网环境具有以下特点:1. 大规模数据采集:因为工业互联网环境下设备数量浩繁,所以可以采集大量的工业数据。
这些数据包括设备状态、生产过程参数、产品质量等多方面的信息。
2. 实时性要求高:工业生产过程需要实时监测和控制,因此对工业大数据的采集和处理要求具备高度的实时性。
只有在实时性要求高的状况下,才能准时发现异常状况并实行相应的措施。
3. 数据安全性要求高:工业大数据中包含了企业的核心竞争力,因此对数据的安全性要求很高。
在工业互联网环境下,务必实行有效的数据加密和权限控制措施,防止数据泄漏和被篡改。
二、工业大数据采集工业大数据采集是指在工业互联网环境下,对工业数据进行收集和存储的过程。
工业大数据采集需要解决以下几个关键问题:1. 数据源的选择:工业数据可以从各种设备和传感器中采集到,包括阀门、泵站、生产线和产品质检设备等。
在采集数据之前,需要依据实际需求选择合适的数据源。
2. 数据采集方式的选择:工业数据的采集方式包括有线采集和无线采集两种。
有线采集通常通过传统的数据线毗连设备和服务器,可以提供较高的数据传输速度和稳定性。
无线采集则通过无线传感器网络进行数据传输,可以实现设备之间的无缝毗连,但可能存在数据传输延迟和稳定性的问题。
3. 数据存储和管理:工业大数据需要进行存储和管理,以便后续的数据分析和应用。
工业大数据的五大典型应用场景与产业发展分析
工业大数据的五大典型应用场景随着信息化与工业化的深度融合,工业企业所拥有的数据也日益丰富,包括设计数据、传感数据、自动控制系统数据、生产数据、供应链数据等,数据驱动的价值体现及其带来的洞察力贯穿于智能制造生命周期的全过程。
领先企业以平台为载体,不断形成针对制造业应用场景的大数据解决方案。
制造和自动化领域的领军企业也依托长期积累的核心技术和行业知识,大力推广大数据在工业领域的应用,推动制造企业形成以数据驱动、快速迭代、持续优化的工业智能系统。
面向制造业企业陆续形成的工业大数据平台正在为工业大数据在制造业的深入应用提供新技术、新业态和新模式。
工业大数据己经成为工业企业生产力、竞争力、创新能力提升的关键,相关技术及产品己经逐步应用于工业企业和产业链的各环节,是驱动智能化产品、生产与服务,实现创新、优化的重要基础,体现在产品全生命周期中的各个阶段,正在加速工业企业的转型升级。
近年来由智能制造、工业互联网发展催生的新模式、新应用,再次丰富了工业大数据的应用场景。
依据工业大数据支撑产品从订单到研发设计、采购、生产制造、交付、运维、报废、再制造的整个流程考虑,木白皮书将工业大数据典型的应用场景主要概括为智能化设计、智能化生产、网络化协同制造、智能化服务和个性化定制等五种模式,如下图所示。
1智能化设计智能化设计是支撐工业企业实现全流程智能化生产的重要条件。
设计数据包括企业设计人员或消费者借助各类辅助工具所设计的产品模型、个性化数据及相关资料,例如计算机辅助设计(CAD)、计算机辅助制造(CAM)、计算机辅助工程(CAE)、计算机辅助工艺设计(CAPP)、产品数据管理(PDM)等。
工业大数据在设计环节的应用可以有效提高研发人员创新能力、研发效率和质量,推动协同设计。
客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据,挖掘和分析这些客户动态数据,能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中,实现新型产品创新和协作的新模式。
工业互联网的技术应用和前景分析
工业互联网的技术应用和前景分析一、工业互联网技术简介工业互联网(Industrial Internet)是指具有传感器、通信、控制和数据处理等功能的智能化工业系统,通过互联网互相连接,实现实时数据采集、传输和处理,提高生产效率和智能化生产能力。
工业互联网技术主要包括物联网、云计算、大数据、人工智能等。
二、工业互联网技术应用1.物联网物联网是指通过互联网连接传感器、智能设备、机器人等物理设备,实现实时数据采集和交互。
在工业互联网中,物联网技术可用于设备状态监测、故障预测、设备远程控制等领域。
例如,通过传感器采集设备运行状态,可及时发现设备故障并进行修复,提高生产效率和减少停机时间。
2.云计算云计算是指将大规模的计算、存储、网络等资源,通过互联网进行分布式处理。
在工业互联网中,云计算技术可用于处理大规模的数据,实现数据的实时分析和决策。
例如,将工厂生产数据上传至云端,进行数据挖掘和分析,可得出生产效率、品质等方面的数据指标,并进行优化决策。
3.大数据大数据是指海量、高速、多样化的数据,通过技术手段进行采集、处理、管理和分析。
在工业互联网中,大数据技术可用于挖掘传感器、设备等数据,并进行深度学习、机器学习等分析模型建立,实现设备故障预测、生产效率优化等领域。
4.人工智能人工智能是指模仿人类智慧的理论、方法、技术和应用系统。
在工业互联网中,人工智能技术可用于机器视觉、语音识别、自然语言处理等领域,实现设备瑕疵检测、产品质量控制等工作。
三、工业互联网技术前景随着IoT和5G网络的发展,工业互联网技术将会迎来更广泛的应用。
未来,工业互联网技术将会在以下几个领域获得更广泛的应用:1.智能制造工业互联网技术将会推动智能制造的发展,通过实现设备的自动化、信息化、智能化,提高生产效率和产品质量。
2.智能物流工业互联网技术将会推动智能物流的发展,通过运用大数据分析和人工智能技术,实现物流资源的智能优化和调度,提高物流效率和安全性。
工业互联网在大数据时代的应用
工业互联网在大数据时代的应用随着信息科技的发展,大数据已经逐渐成为了工业互联网普及的核心理念。
工业互联网在大数据的支持下,能够更好地连接产品、设备和系统,从而推进产业升级、提高生产效率以及加强创新。
本文将从工业互联网和大数据的基本概念出发,分析现有工业互联网在大数据的应用现状,并尝试预测未来工业互联网大数据应用的发展趋势。
工业互联网和大数据的基本概念工业互联网代表着工业化和信息化深度融合的新型IT技术,是一种基于互联网、云计算、5G通信等技术的智能化、自动化和高效化生产管理方式。
它是物联网技术的一个分支,它的重点是连接不同领域的设备、作业人员及其他资源,从而建立更高效的生产环境。
而大数据,则泛指规模庞大、处理能力强大,并可以帮助构建洞察和预测的大规模数据。
通俗地说,大数据就是把海量的数据进行收集、整合、分析,从而获得价值并引发业务提升。
大数据在工业互联网应用中的重要性在工业互联网中的生产过程中,往往伴随着海量的数据,包括设备数据、生产数据、消费数据等。
这些数据可以帮助生产企业更好地了解产品的生命周期,为企业制定政策和执行策略提供支持。
更为重要的是,它们可以帮助企业进行数据融合,生成更强大的信息,提供更好的产品、服务和市场方案以及预测未来的需求和市场趋势。
大数据分析可以让企业了解产品有效反馈,从而更好地服务顾客和实现增长。
目前,随着大数据技术的发展和推广,它已经成为工业互联网中不可或缺的技术之一。
相比传统的制造业,工业互联网最大的优势在于将传统模式的产品、设备和工艺进行数字化转型,从而提高产品的智能化、高效化和质量化。
同时,随着企业数字化转型的推进,每天产生的数据、数据响应速度以及数据的分析难度也不断增加。
在这种情况下,如果没有大数据的帮助,工业互联网将难以支持企业进行智能化转型,甚至可能会对企业效率和生产带来巨大的威胁。
工业互联网在大数据应用上的现状当我们想到工业互联网在大数据时代的应用,很快就会想到五个词汇:数据收集、存储、分析、应用和模型。
工业互联网环境下的工业大数据采集与应用研究
工业互联网环境下的工业大数据采集与应用研究【摘要】在当前互联网快速发展的背景下,给工业领域发展带来了新的发展机遇,云计算、物联网和人工智能的快速发展,和工业领域深度结合起来,形成了工业互联网,对企业的智能化和网络化发展带来了基础和保障。
工业互联网是一种新型的模式,充分连接了机器、人、设备和环境等等,颠覆了传统的制造业发展。
在本文中,主要是针对工业数据采集,分析了在工业互联网背景下具体的采集和应用策略,旨在为相关研究提供参考,不断促进工业生产的发展。
【关键词】工业互联网;环境;工业大数据;采集;应用一、工业互联网环境下的工业大数据采集(一)工业大数据来源在工业互联网发展中,大数据是主要的资源和内容,也是企业实现“制造”到“智造”的重要保障。
企业信息化数据包含了产品的不同周期和环节,也是传统的工业数据资产。
在工业物联网数据应用是指通过传感器等连接机器、产品对象等产生的数据。
(二)工业大数据采集制造企业数字化发展中,大数据采集是主要的前提和保障。
在促进企业升级发展中,工业互联网有着载体的作用,在其边缘层,能够通过协议、接口和系统集成等等实现数据的有效采集和分析。
工业互联网主要是使用数据接口,将信息系统进行充分连接,保证批量导入,使用CRM、ERP、MES等等统一管理异构系统数据。
在工业物联网应用中,其数据采集不但是需要针对工业产品数据,同时需要针对工业现场数据,使用自动化控制系统,采集数据采集。
在设备客户端投入应用之后,工业产品数据能够使用通过5G、4G以及NB-IoT等网络接入到互联网内,获取产品的相关工作信息和内容,进行数据的有效采集。
二、工业互联网环境下的大数据分析与应用(一)研发设计数字经济背景下,导致市场环境更加复杂,因此,要做好工业产品的高效设计,才能够不断提高自身的竞争力。
在工业大数据背景下,给产品的设计和数字化智能化建模带来了基础。
比如基于航天云网,能够协同设计航天企业产品,保证建模仿真。
工业互联网与大数据在制造业中的应用
工业互联网与大数据在制造业中的应用随着互联网和大数据技术的飞速发展,工业互联网和大数据正在逐渐渗透到传统的制造业中。
工业互联网和大数据的应用,为传统制造业提供了新的发展机遇和转型升级的突破口,这种新的技术手段使制造工业在数字化、网络化和集成化方面发生了极大的改变。
工业互联网的应用已经成为制造业转型升级的必然选择。
工业互联网不仅可以使制造企业形成网络化的协同生产体系,还可以提高生产效率,降低成本、改善效益。
利用物联网技术,制造企业可以将设备、机器、产品、工人、供应商等信息进行集成,实现生产过程全方位的可视化,提高生产自动化程度。
另一方面,大数据则凭借着丰富的信息、分析模型和快速的反应能力,成为制造业实施信息化战略的重要手段。
没有大数据的支持,工业互联网就不可能实现从生产企业到消费者的全链条数据整合。
利用大数据的技术手段,制造业可以获取生产过程中的新的洞察和机遇,有效解决生产工艺和生产线上的难题,从而提高生产效率。
在工业互联网和大数据的应用方面,制造业的变革依然面临许多挑战。
其中一个挑战就是如何实现设备连接和信息收集。
由于传统的生产设备主要是基于单一的硬件和系统构成的,很难实现设备间的信息共享和数据交互。
因此,制造业要想将工业互联网和大数据的优势发挥到最大,必须要有能够适应工业环境的通讯协议和标准,实现设备集成和数据交互。
另一个挑战是如何处理海量数据。
随着生产数据不断累积,处理这些数据会成为制造业数字化转型升级的一个重要挑战。
如何将这些数据快速、安全地采集、处理、管理、分析,并将分析结果转化为生产决策意见和行动方案,是需要制造业不断探索的课题。
同时,大数据分析结果的有效转化将需要企业不断挖掘业务需求并持续优化模型算法。
介入人工智能技术和处理器大数据引擎的应用可以提高数据处理和分析的效率,进一步推动工业互联网和大数据在制造业的发展。
在这个数字化的时代,工业互联网和大数据的应用已经成为制造业发展进步的主要推动力。
工业互联网技术的大数据平台与应用
工业互联网技术的大数据平台与应用随着信息技术的不断发展和进步,工业互联网技术逐渐崭露头角,成为各个领域中最为流行和前沿的技术之一。
其应用范围广泛,可以应用于汽车、制造、能源、化工、物流等各个领域,为企业提供更加高效的、自动化的生产和管理模式,大大提高企业生产效率和竞争力。
而工业互联网技术的大数据平台作为该技术的核心,在实际业务中起着至关重要的作用。
一、工业互联网技术的大数据平台概述工业互联网技术的大数据平台是指企业利用云计算、大数据、人工智能等技术手段,建立起一个可以实现基于数据的大规模数据分析、挖掘、视图分析和数据展现的平台,以实现数据处理、数据分析、数据挖掘等目的。
该平台能够实时监测生产线、物流运输、设备的运行状态等信息,在数据挖掘分析过程中能够实现对不同业务的数据进行展示。
工业互联网技术的大数据平台可以在许多方面提供便利。
它可以帮助企业实现实时监控生产线的状态、自动生成日志和报告、发现故障和错误、进行自动化的预测和分析、为决策等提供自动备用的数据和支持。
二、工业互联网技术的大数据平台应用案例1.汽车制造工业工业互联网技术的大数据平台在汽车制造工业中发挥了重要作用。
随着生产线的智能化和自动化,汽车设备的生产效率也得到了大幅度的提升。
通过大数据平台,汽车制造企业可以实现设备的智能行驶,提高生产效率和质量,避免大量的人工干预。
同时,通过大数据分析,企业还可以了解用户的使用习惯,从而更好地推出适合他们的汽车型号和功能集成。
2.物流与供应链管理物流与供应链管理是各个行业中的一个热点领域,大数据平台可以更好地进行精准预测和规划,为企业提供更加高效和智能化的物流管理方案。
通过对物流中心、仓库、运输车辆的智能监控,大数据平台可以帮助企业快速发现异常情况、减少错误的出库和入库,更好地掌握物流信息管理。
3.能源电力管理能源电力管理是各个行业中的一个重要方向,大数据平台也可以在其中发挥作用。
通过对能源电力系统数据的分析和挖掘,大数据平台可以为企业提供更加准确、有效的能源之间的搭配、配送和停止使用等管理方案,帮助企业实现其能源利用的自动化和智能化。
工业互联网平台工业大数据应用实践案例分享
工业互联网平台工业大数据应用实践案例分享第一章工业互联网平台概述 (3)1.1 工业互联网平台简介 (3)1.2 工业大数据应用价值 (3)第二章平台架构与关键技术 (4)2.1 平台架构设计 (4)2.1.1 总体架构 (4)2.1.2 关键模块设计 (4)2.2 关键技术解析 (4)2.2.1 数据采集技术 (5)2.2.2 数据存储技术 (5)2.2.3 数据处理技术 (5)2.2.4 数据安全技术 (5)2.3 技术应用实例 (5)第三章数据采集与接入 (5)3.1 数据采集方法 (5)3.1.1 传感器数据采集 (6)3.1.2 工控系统数据采集 (6)3.1.3 网络数据采集 (6)3.1.4 人工录入数据采集 (6)3.2 数据接入流程 (6)3.2.1 数据源识别与接入协议制定 (6)3.2.2 数据传输与存储 (6)3.2.3 数据清洗与转换 (6)3.2.4 数据索引与查询 (6)3.3 数据预处理 (7)3.3.1 数据完整性检查 (7)3.3.2 数据一致性检查 (7)3.3.3 数据归一化处理 (7)3.3.4 数据降维处理 (7)3.3.5 数据加密与安全 (7)第四章数据存储与管理 (7)4.1 数据存储策略 (7)4.2 数据管理技术 (7)4.3 数据安全性保障 (8)第五章数据分析与挖掘 (8)5.1 数据分析流程 (8)5.2 数据挖掘算法 (9)5.3 应用案例分享 (9)第六章智能制造与应用 (9)6.1 智能制造概述 (9)6.2 智能制造应用场景 (10)6.2.1 生产线智能化改造 (10)6.2.2 供应链管理 (10)6.3 应用案例分享 (10)第七章个性化定制与优化 (11)7.1 个性化定制方法 (11)7.1.1 定制需求分析 (11)7.1.2 定制方案设计 (11)7.1.3 定制流程实施 (11)7.2 优化策略与应用 (11)7.2.1 生产过程优化 (11)7.2.2 资源配置优化 (11)7.2.3 供应链协同优化 (11)7.3 应用案例分享 (12)第八章预测性维护与故障诊断 (12)8.1 预测性维护技术 (12)8.1.1 传感器监测技术 (12)8.1.2 数据挖掘与分析技术 (12)8.1.3 机器学习与人工智能技术 (13)8.2 故障诊断方法 (13)8.2.1 信号处理方法 (13)8.2.2 机理分析方法 (13)8.2.3 数据驱动方法 (13)8.3 应用案例分享 (13)第九章能源管理与优化 (13)9.1 能源管理策略 (13)9.1.1 引言 (14)9.1.2 能源管理策略制定 (14)9.1.3 能源管理策略实施 (14)9.2 能源优化技术 (14)9.2.1 引言 (14)9.2.2 能源优化技术概述 (14)9.2.3 能源优化技术应用 (14)9.3 应用案例分享 (15)9.3.1 某钢铁企业能源管理案例 (15)9.3.2 某化工企业能源优化案例 (15)9.3.3 某家电企业能源管理案例 (15)第十章工业互联网平台发展趋势与展望 (15)10.1 发展趋势分析 (15)10.2 面临的挑战与机遇 (16)10.3 未来发展展望 (16)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基于云计算、大数据、物联网等现代信息技术,集成工业生产、管理、服务等各个环节的数据资源,实现设备、系统、人三者之间的互联互通,提供数据采集、存储、处理、分析、应用等全流程服务的平台。
工业互联网技术的应用与创新案例分享
工业互联网技术的应用与创新案例分享前言工业互联网技术是当前业界热门的技术之一,其应用范围广泛,具有很高的技术创新和商业应用价值。
在国家“制造强国”战略推进的背景下,工业互联网技术也逐渐成为了企业发展的重要战略方向。
本文将围绕工业互联网技术的应用与创新展开分享,介绍几个有代表性的创新案例,帮助读者深入理解工业互联网技术的应用和商业价值。
案例一:中国移动工业互联网平台近年来,中国移动积极抢占工业互联网市场的市场份额,推出了工业互联网平台。
该平台作为中国移动公司开发的一项业务,主要面向制造业企业,通过平台上的大数据分析、智能制造等技术,为企业提供智能化、绿色化生产解决方案。
中国移动公司作为一家通信服务提供商,其工业互联网业务的上线,不仅表明了移动通信公司的转型思路,更是为工业企业的生产管理提供了更好的技术支撑。
实践中,中国移动工业互联网平台的应用持续推进,运用物联网传感器、云计算、大数据等技术,构建起一个数字化、灵活化的生产管理模式,在提高工业生产效率和质量的同时,也降低了企业资源的浪费程度,实现了企业与市场的需求匹配。
案例二:蚂蚁金服智慧金融服务互联网金融行业是近年来崛起的行业之一。
在互联网金融行业中,蚂蚁金服被誉为“互联网金融的创新型骨干企业”,其产品覆盖了在线借贷、保险、基金等多个领域。
其中,蚂蚁金服的智慧金融服务应用了工业互联网技术,为金融领域带来了革命性的改变。
智慧金融服务通过运用大数据分析、云计算、机器学习等技术,实现了各种金融产品和服务之间的融合,为消费者和企业提供了更加高效、便捷的服务。
案例三:哈尔滨工程大学智慧校园建设工业互联网技术不仅有助于企业提升生产管理效率,还能够在社会公共服务领域实现更多的应用。
哈尔滨工程大学智慧校园建设,充分说明了工业互联网技术在服务领域的应用。
智慧校园建设运用物联网传感器技术、大数据分析等技术,对各个校园内的人流、物流、能流进行了监测和管控。
通过对收集数据的分析,帮助学校针对学生们的需求,更好地提供公共服务,提升学生们整体的生活和学习品质。
工业互联网平台建设与工业大数据应用方案
工业互联网平台建设与工业大数据应用方案第一章工业互联网平台概述 (3)1.1 工业互联网平台概念 (3)1.2 工业互联网平台架构 (3)1.3 工业互联网平台发展趋势 (3)第二章平台建设基础 (4)2.1 平台建设需求分析 (4)2.2 平台技术选型 (5)2.3 平台安全体系建设 (5)第三章网络设施建设 (6)3.1 工业网络架构设计 (6)3.1.1 网络层次划分 (6)3.1.2 网络拓扑结构 (6)3.1.3 网络协议选择 (6)3.1.4 网络安全设计 (6)3.2 工业网络设备选型 (6)3.2.1 功能指标 (7)3.2.2 设备兼容性 (7)3.2.3 设备可靠性 (7)3.2.4 设备安全性 (7)3.2.5 交换机 (7)3.2.6 路由器 (7)3.2.7 光纤收发器 (7)3.3 工业网络运维管理 (7)3.3.1 网络监控 (7)3.3.2 故障处理 (7)3.3.3 网络优化 (7)3.3.4 安全防护 (8)3.3.5 设备维护 (8)3.3.6 人员培训 (8)第四章平台数据采集与整合 (8)4.1 数据采集技术 (8)4.2 数据整合方法 (8)4.3 数据清洗与预处理 (9)第五章工业大数据存储与管理 (9)5.1 存储技术选型 (9)5.1.1 分布式存储技术 (9)5.1.2 NoSQL数据库 (9)5.1.3 关系型数据库 (9)5.2 数据管理策略 (10)5.2.2 数据清洗与转换 (10)5.2.3 数据安全与权限管理 (10)5.3 数据备份与恢复 (10)5.3.1 数据备份 (10)5.3.2 数据恢复 (10)第六章工业大数据分析与挖掘 (10)6.1 数据分析方法 (10)6.2 数据挖掘算法 (11)6.3 分析与挖掘应用场景 (11)第七章工业互联网平台应用开发 (12)7.1 应用开发框架 (12)7.2 应用开发流程 (12)7.3 应用案例分享 (13)第八章平台运维与优化 (13)8.1 平台运维策略 (13)8.1.1 运维组织架构 (13)8.1.2 运维流程规范 (14)8.1.3 运维工具和平台 (14)8.1.4 运维培训和认证 (14)8.2 平台功能优化 (14)8.2.1 硬件资源优化 (14)8.2.2 软件功能优化 (14)8.2.3 数据存储优化 (14)8.2.4 网络功能优化 (14)8.3 平台故障处理 (14)8.3.1 故障分类 (14)8.3.2 故障监测 (14)8.3.3 故障处理流程 (15)8.3.4 故障应对措施 (15)8.3.5 故障总结与改进 (15)第九章工业大数据应用方案 (15)9.1 产品质量优化 (15)9.1.1 概述 (15)9.1.2 数据采集与处理 (15)9.1.3 数据分析方法 (15)9.1.4 应用案例 (15)9.2 生产效率提升 (16)9.2.1 概述 (16)9.2.2 数据采集与处理 (16)9.2.3 数据分析方法 (16)9.2.4 应用案例 (16)9.3 设备健康管理 (16)9.3.1 概述 (16)9.3.3 数据分析方法 (16)9.3.4 应用案例 (17)第十章工业互联网平台建设与大数据应用展望 (17)10.1 工业互联网平台发展趋势 (17)10.2 工业大数据应用前景 (17)10.3 工业互联网与大数据产业融合 (18)第一章工业互联网平台概述1.1 工业互联网平台概念工业互联网平台是指在工业领域,以云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术为基础,整合工业生产、运营、管理和服务等环节的数据资源,实现工业全要素、全流程、全生命周期互联互通、协同优化的网络平台。
工业互联网环境下的大数据技术应用
工业互联网环境下的大数据技术应用
李世强 1 刘子昊 2 霍 斌 3 李 阳 4 (1、工业互联网创新中心(上海)有限公司,上海 201306 2、上海理想信息产业(集团)有限公司,上海 201315
3、上海华东电信研究院,上海 200001 4、上海积梦智能科技有限公司,上海 200235)
1 概述
组件,最后是回流焊,看起来是貌似是一个非常简单的生产流
进入二十一世纪以来,我国的工业制造业企业的发展形势 程,但在实际的生产过程中会出现很多问题导致生产效率低下:
变得不容乐观,传统粗制滥造的发展阶段已经过去,工业企业 电子元器件偏移、立碑、漏印覆盖件、爬锡短路等。如果这些问题
转型发展迫在眉睫。其中,中小型工业企业由于缺乏发展动力, 得不到解决,生产出的主板将因此出现质量问题,同时会给生产
3 调研结论与操作指导 基于以上调研结果,可以针对老年用户对手机 APP 的使用 需求情况,对老年用户进行使用操作指导。如采用生动活泼的 内容和形式,将操作步骤制作成让面向人群更易接受的详细图 解,拍摄出真人演示解说视频,并对使用中可能存在的问题提 出可靠的解决办法。制作出的指南可以通过公众平台(如公众 号)陆续发布,经推广至面向人群,使用者只需在该平台查找所 需 APP 的使用指南进行观看,就可以轻松地学会使用各种智能 软件。如果软件功能更新变化较大或者出现了新的热门软件 时,也可对指南进行及时更新。这样不仅可以解决手机软件操 作困难的问题,也能够让老年用户也能体验到手机智能服务的 快乐而丰富的晚年生活。
发展道路,工业互联网着重强调了大数据技术的应用价值。在 环节,同时为了消除人工复判存在的不稳定的问题,企业为此付
大数据技术的加持下,工业互联网将会构建资源共享、信息互 出了较大的人力成本和时间成本,甚至经济损失。由于这些不
工业互联网的应用案例
工业互联网的应用案例工业互联网是指将物理世界与数据世界相互连接的一种技术模式,通过云计算、大数据分析、物联网等技术手段,将工业设备、生产过程、运营管理等方面实时地进行数据采集、传输、存储和分析,为企业决策提供支持,提高生产效率和运营效益。
下面将以几个实际应用案例来说明工业互联网的应用价值。
案例一:智能仓储物流管理某大型物流企业利用工业互联网技术对仓储和物流过程进行优化,提高了物流管理的效率和精度。
通过在仓库内部部署传感器设备,实时监控货物的存储和流动情况,将各类数据通过物联网传输到云平台上进行实时分析。
云平台可以通过对数据的分析,为仓储企业提供准确的库存预测和供应链管理需求,以便及时调整仓储布局、货物调度和运输计划。
同时,仓库内的传感器设备还可以监测环境温度、湿度等参数,并将这些数据与货物的储存条件要求进行比对,以确保货物在最佳储存环境下。
此外,通过使用RFID技术,仓库员工可以实时定位货物,提高物流管理的精确性和操作效率。
案例二:智能制造某汽车生产企业引入工业互联网技术来实现智能制造,通过将生产车间内的各种设备、传感器、机器人等设备互联,实现生产过程的高度自动化和可控性。
在该企业的生产车间,每个设备配备有传感器,并通过物联网协议与云平台相连接。
云平台可以对这些设备的状态进行监测和控制,实时了解生产过程中的各种数据指标,并通过大数据分析来优化生产调度和资源利用。
通过实时监控车间设备的运行状态,及时发现故障并进行维修,以减少生产停机时间和生产资源的浪费。
同时,通过机器学习算法的应用,可以分析生产设备的工作特征和性能指标,预测设备故障,提前进行维修保养,以避免突发故障造成的损失。
案例三:智能能源管理某石化企业利用工业互联网技术进行能源管理,优化能源消耗和减少能源浪费。
通过在生产设备上安装传感器,实时监测能源消耗情况,并将数据传输到云平台,通过大数据技术对能源数据进行分析,提供相关的能源消耗信息和建议。
工业互联网技术在大数据分析中的应用
工业互联网技术在大数据分析中的应用工业互联网技术是近年来快速发展的一种新兴技术,它的出现带来了许多企业转型升级的新思路。
随着互联网的快速普及,工业互联网技术已经成为企业数字化转型、智能化制造的重要方式之一。
在大数据分析中,工业互联网的应用也越来越得到企业的重视和积极推广。
本文将从以下几个方面探讨工业互联网技术在大数据分析中的应用。
一、智能化制造管理在传统制造行业中,人工生产、质检等环节占用大量的时间和人力,这不仅限制了公司的生产效率和质量,同时也存在管理上的难度,造成了人力资源浪费。
而随着工业互联网技术的发展,越来越多的工业企业开始进行数字化转型和智能制造。
通过在生产过程中使用传感器采集数据、分析数据,建立数字化模型,实现对生产过程实时监测和智能化预测。
企业可以实现从制造到质检全流程自动化,并通过数据分析不断优化调整。
二、智能化仓储物流管理传统的仓储物流管理方式始终存在着人工搬运、仓库管理不可视化、运输效率不高等问题。
随着工业互联网技术的普及,企业可以通过智能化仓储物流管理软件实现对仓库的可视化、调度和作业优化。
比如可以通过RFID技术实现对仓库内物品的跟踪和管理,实现实时监控和无人管理。
同时,企业可以通过物流监控系统对运输车辆、货物等实现智能化管理,提高物流效率和运输能力。
三、智能化维护管理在传统的维护管理过程中,很多企业都采用定期维护或事故发生后的应急维护方式,其可靠性和及时性存在一定的不足。
而在工业互联网技术的应用下,企业可以通过传感器实时监测设备状态和运转情况,对设备实现在线监控和预警。
在设备出现异常情况时,企业可以通过大数据分析和维护管理系统实现对设备的智能化检修,及时排查故障根源并采取有效措施,以确保生产过程的连续性和稳定性。
四、智能化质量监测在传统工业生产中,质量控制尤其重要。
随着工业互联网技术的发展,传感器和大数据分析技术的融合,企业可以在生产过程中实时监测数据,对生产质量实时控制和调整。
工业互联网技术的大数据平台与应用
工业互联网技术的大数据平台与应用随着互联网的普及,工业互联网技术逐渐得到广泛的应用,成为当前推动工业领域数字化、智能化转型的关键技术之一。
而工业互联网技术的大数据平台与应用,则是工业互联网的核心部分,为企业提供了全面的数据支撑和决策支持,具有十分重要的意义。
一、大数据平台工业互联网技术的大数据平台是指依托现代化的信息技术,以开放性、可扩展性、高可用性等特点,构建起来的大数据存储、计算、处理、分析、应用平台。
这一平台具有以下几个核心要素:1. 数据采集:通过传感器、RFID等手段,实时采集企业生产过程中所产生的各类数据,如生产状况、工艺参数、质量数据、环境变量等。
2. 数据存储:将采集到的数据进行分类存储,并通过云计算的形式,实现海量数据的高效存储与管理。
3. 数据处理:借助人工智能、机器学习等技术手段,对所采集的数据进行无监督学习、模式识别、数据挖掘等处理,实现生产过程中的自适应和优化。
4. 数据分析:将处理过的数据进行可视化、分析、建模,为企业提供决策支持和行业分析服务,促进企业管理、创新和协同。
二、大数据应用工业互联网技术的大数据应用是基于大数据平台,通过多种形式,将数据应用于企业生产经营过程中,从而实现对生产过程的全面监控、精细化管理和智能化协同。
大数据应用包括以下方面:1. 生产过程管理:通过识别生产过程中的关键节点和瓶颈,对生产过程进行实时监控和控制,并实现自适应优化。
2. 质量控制:通过对生产过程中各种因素的监控和分析,实现质量控制的智能化和精细化。
3. 维修保养:通过对设备状态的实时监测和分析,实现设备预防性维护、故障诊断和远程控制,最大限度地保障设备的安全稳定运行。
4. 能源管理:通过对企业能源消耗的监控和分析,实现能源使用的智能化和优化,提高企业能源消耗效率。
总的来说,工业互联网技术的大数据平台和应用,为企业提供了全面的数据支撑和决策支持,实现了生产过程的智能化、精细化和高效化。
工业互联网环境下的工业大数据采集与应用
智能处理与应用Intelligent Processing and Application620 引言在以物联网、人工智能、云计算、区块链、5G等为代表的新一代信息技术引领下,与工业领域深度融合而形成的工业互联网是支撑企业数字化、网络化、智能化转型发展的关键基础设施。
工业互联网实现了工业领域的人、机器、方法、环境等全要素连接,作为一种新兴应用模式,给传统制造业带来了颠覆性的变化和影响。
我国在《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中提出要加快建设工业互联网和大数据中心,工信部在《工业互联网创新发展行动计划(2021—2023年)》中提出要开展数据汇集赋能行动,推动工业互联网快速和高质量发展。
这些政策的颁布充分说明了工业互联网的重要程度,也为其快速发展奠定了基础。
在工业互联网助力制造业转型升级的过程中,工业数据的深度分析与应用有助于企业实现高质量产品生产、精细化管理和高效率运行的目标。
目前,工业领域呈现以“数据+算力+算法=应用”为核心的新一代智能制造技术体系和运营管理模式[1]。
工业互联网的出现推动了算力的巨大进步,加快了算法与模型的沉淀,为工业大数据的应用提供了丰富的工业场景。
工业互联网环境下,工业大数据的应用涉及产品研发设计、生产制造和运维服务等方面。
本文旨在从工业大数据的特点出发,阐明工业大数据的来源与采集方式,分析并总结工业大数据在工业互联网环境下的应用。
最后,为工业大数据助力制造业数字化发展提出建议。
1 工业大数据的特点与商业领域关注数据之间的关联性以及对数据具有较高容错率的特征相比,工业领域的大数据更为重视数据特征蕴含的物理意义以及特征之间的关联机理[2],对分析结果的可靠性要求较高。
工业大数据具有规模大、速度快、类型杂、质量低的“4V”特征,还具有反应工业机理与逻辑[3]的多模态、强关联、高通量、因果性、价值性等新特征。
工业大数据要反映工业系统各方面的要素,强调数据样本的全体性。
工业大数据的挖掘与应用
工业大数据的挖掘与应用随着信息化技术的不断发展,互联网、移动设备、物联网等技术的快速普及,大数据已经成为当今社会发展的重要基石。
而工业大数据则针对制造行业的关键需求,从生产、管理、营销等方面挖掘数据,为企业决策提供科学依据。
本文将介绍工业大数据的挖掘与应用的相关内容。
一、工业大数据的挖掘1. 数据来源工业大数据主要来源于生产、物流、质量检测、设备监测等方面,覆盖了企业的各个环节。
通过采集数据设备,分析生产线的效率、工人的操作行为、设备故障率等信息,可以有效提升工厂的产品质量、生产效率、资源利用率等方面的效益。
2. 数据处理在工业环境中,数据量巨大,数据处理需要大量的计算能力和领域知识。
数据处理技术包括数据清洗、数据预处理、数据分析、数据可视化等多个环节,其中数据分析是工业大数据挖掘的核心。
3. 数据分析数据分析能够从数据中挖掘出有用的信息,包括统计分析、机器学习、预测模型等多种方法。
通过数据分析,可以发现生产过程中的瓶颈、产品质量的瑕疵、设备的故障等问题,并提出改进意见,从而提升企业的生产效率和经济效益。
二、工业大数据的应用1. 生产管理通过对生产过程中的数据进行分析,可以对生产过程进行优化,提高生产效率。
例如通过对工人操作行为的监测,可以提升其生产效率;通过对工艺参数的分析,可以优化生产流程,减少生产时间。
此外,工业大数据还可以帮助企业进行库存管理、质量控制等方面的管理。
2. 资源利用工业大数据的应用还可以优化企业的资源利用。
通过对设备监控数据的分析,可以更好地预测设备故障,从而减少停机时间,提高生产效率。
同时,对能源的使用进行监管,减少能源浪费,提高能源利用效率。
3. 营销战略工业大数据还可以帮助企业进行营销战略的制定。
通过对市场需求的分析,企业可以更好地了解市场需求,制定更加精准的营销策略。
对消费者行为的分析,也可以帮助企业更好地制定产品销售策略。
三、工业大数据应用的挑战尽管工业大数据的应用带来了巨大的经济效益,但是也存在一定的挑战和风险。
大数据在工业互联网中的应用
大数据在工业互联网中的应用一、引言随着信息化技术的不断进步,大数据技术已经成为推动企业数字化转型的重要工具,而在工业互联网中,大数据技术的应用更是如火如荼。
本文将围绕大数据在工业互联网中的应用展开分析和探讨,从数据采集、数据分析到数据应用的角度深入剖析大数据技术在工业互联网中的应用现状和未来趋势。
二、数据采集任何数据分析工作的前提都是数据的获取和采集。
在工业互联网中,数据采集的对象通常是生产现场、设备状态及周围环境等。
传感器、存储设备、物联网设备等是常用的数据采集工具。
可以通过计算机网络将采集到的数据实时传输至云端,进而实现大规模数据可视化分析和管理。
三、数据分析数据分析是大数据技术中的重要环节,它可以帮助企业从数据中发现规律和趋势,同时对决策提供支持。
在工业互联网中,数据分析的主要应用包括以下几个方面。
1、生产现场数据分析生产现场的数据采集范围非常广泛,包括生产流程、产品组装、质量检测等多个环节。
通过对这些环节的数据进行分析,可以帮助企业识别出生产过程中出现的问题,并进行及时的调整和优化。
例如,在汽车制造行业中,通过对涂装过程中的数据进行分析,可以发现涂装条件的不合理之处,进而提高生产效率和产品质量。
2、设备状态数据分析设备的状态是企业生产运作中的重要参考指标之一。
通过对设备状态数据的分析,可以实现对设备运行情况的实时监控和预测,有效地降低设备故障率,提高设备运行效率。
例如,国内某重型机械制造企业应用大数据技术对设备状态进行实时监控,实现了故障诊断和预测,大大提高了设备的利用率和生产效率。
3、环境数据分析环境数据的采集和分析在工业互联网中也占据了重要的地位。
通过对生产现场周围环境数据的监测和分析,可以有效地控制环境卫生和安全,避免环境因素对人体健康和设备运行造成的危害。
例如,在某食品生产企业中,通过对周围环境温湿度、噪声等数据的实时监测和分析,可以及时发现异常情况并采取相应的措施,从而保障了食品生产的质量和安全。
工业互联网环境下大数据传输技术研究
工业互联网环境下大数据传输技术研究四随着时间的推移,技术的发展日新月异,它不仅改变了我们的生活方式,也在深刻地影响着我们的工作和学习。
在教育领域,的应用正逐渐成为教育的重要推动力。
通过个性化学习路径的设计,可以帮助学生根据自己的学习节奏和兴趣点进行学习,从而提高学习效率。
同时,还能够辅助教师进行教学内容的准备和课堂管理,减轻教师的工作负担,让他们能够将更多的精力投入到与学生的互动和教学创新上。
在医疗领域,的应用同样展现出巨大的潜力。
通过大数据分析和机器学习,可以帮助医生更准确地诊断疾病,预测疾病发展趋势,甚至在某些情况下,实现疾病的早期干预。
此外,在药物研发、手术辅助、患者监护等方面也有着广泛的应用,极大地提高了医疗服务的质量和效率。
五在交通领域,的应用正在推动智能交通系统的建设。
通过实时交通数据分析和预测,可以帮助交通管理部门优化交通流量,减少拥堵,提高道路使用效率。
同时,自动驾驶技术的发展,也在逐步改变我们的出行方式。
自动驾驶汽车能够通过传感器和算法感知周围环境,自动做出驾驶决策,提高行车安全,减少交通事故的发生。
在环境保护方面,也在发挥着重要作用。
通过分析环境监测数据,可以帮助科学家更好地理解环境变化,预测自然灾害,为环境保护和灾害预防提供决策支持。
此外,还可以在资源管理和能源消耗方面发挥作用,通过优化资源配置和能源使用,减少浪费,促进可持续发展。
六在艺术创作领域,的应用正在为艺术家提供新的创作工具和灵感。
通过深度学习和神经网络技术,可以模仿艺术家的风格,创作出独特的艺术作品。
同时,还可以帮助艺术家在创作过程中进行数据分析和模式识别,发现新的创作方向和可能性。
在商业领域,的应用正在改变企业的运营模式和决策过程。
通过大数据分析和预测模型,可以帮助企业更好地理解市场趋势,优化产品设计,提高营销效率。
同时,在客户服务、供应链管理、风险控制等方面也有着广泛的应用,为企业的智能化转型提供了强有力的支持。
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表1 工业大数据的发展历程
第一阶段 1990~2000年 远程监控、数据 核心技术 采集和管理 以产品为核心的状 态监控,问题发生 价值诉求 后的及时处理,帮 助用户避免故障造 成的损失 时间 第二阶段 2000~2010年 大数据中心和 数据分析 以使用为核心的信息 服务,通过及时维修 和预测性维护避免故 障的发生风险 第三阶段 2010年至今 以数据为驱动的 云化平台 以用户为中心的 平台式服务,实 现以用户为主导 的服务生态体系 核心竞争力 构建模式
1.1 工业大数据的采集
现阶段 , 大部分工业设备还处于离线状态 , 运用
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业务与运营 Business & Operation
物联网技术使设备“在线”化是工 业大数据应用的前提。工业设备接 入分移动类设备接入和固定类设备 接入两种:移动类设备如挖机、泵 机、高空作业车、特种车辆通过控 制器、物联模块实现设备数据的采 集和传输;固定类设备如发电机 组、机床、风机厂、太阳能场通过 可兼容大量标准工业协议的智能网 关,打通设备到M2M的通道。设备 接入过程如图1所示。
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联网的建立,即在试点的几百台设备 上布满了传感器,所有传感器采集的 信息均回传到总部数据中心,但在数 据中心运营时发现并不知道如何使用 这些数据和挖掘数据价值,造成了成 本的浪费,后期经过改善仅保留了 5%的测点进行数据传输,而充分利 用这些数据不仅能够满足企业内部改 进设备与优化使用的需要,甚至还能 够实现向生产链上游提供需求预测的 信息服务。
Business & Operation 业务与运营
工业互联网环境下的大数据行业应用
王 侃1 蒋延云1 张 毅2
1 树根互联技术有限公司 北京 100094 2 北京东方国信科技股份有限公司 北京 100102
摘 要 工业互联网是传统制造业向现代“智造”转型的关键。美、德等主要工业国家均将工业互联网作为其先进 制造战略的重要抓手,在具体路径选择上采取了制造企业牵头,联合通信、IT等行业企业,打造以平台为核心的工 业互联网/工业4.0“操作系统”,工业大数据是其核心。文章立足于工程机械装备制造行业,重点分析大数据行业 应用实践,介绍全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析等各环节,实现工程制造行业智能控 制、运营优化和生产组织方式变革的实践过程。 关键词 工业互联网;工业大数据;物联网;工业制造
引言
在新一轮技术革命的浪潮中,德国、美国分别 公布了其国家制造业工业战略 , 我国国务院于 2015 年发布了 《 中国制造 2025 》、《“ 互联网 + ” 行动计 划 》, 将传统制造业升级改造在举国战略的高度高屋 建瓴地推行 。 其中 《 中国制造 2025 》 规划被称为中国 的“工业4.0 ”计划,明确提出把 “智能制造”作为主 攻方向[1-4]。 大数据普遍认为具有 “ 4V ” 的特征 , 在工业大数 据中还有另外两个“V”也被普遍认可,即Visibility(可 见性,通过大数据分析使以往不可见的重要因素和信息 变得可见 ) 和 Value( 价值 , 通过大数据分析得到的信息 应该被转化成价值 )。前四个V是信息化与工业化融合 过程中的必然产物,而后两个V则代表了在工业4.0从设 备制造端向用户服务端转型中,工业大数据及工业大数 据应用所追求的目的与意义。 从技术端看,工业大数据更聚焦于能够解决什么样 的问题及能够提供什么样的服务,工业大数据的发展经 历了以下阶段,如表1所示。
商业模式 产品为主的附加值 产品租赁及长期服务
1 工业大数据应用构建的一般方法
工业大数据的产生与物联网(Internet of Things, IoT)密切相关,物联网是工业智能化的重要基础手段, 通常这一层被称为感知层或智能感知层 。 在工业环境 中,数据来自于不同的资源,包括控制器、传感器、制 造系统中的ERP、MES、SCM和CRM、维修记录等, 这些数据或信号代表着所监控机器的运行状态,但这部 分数据,需要转化成一个特定的应用程序才会产生实际 价值。
2 工业大数据业务支撑典 型应源自实践工业大数据作为企业的重要资 产发挥显性业务价值,从而构建起
系统采用两级部署,现场部署的 系统供风场业主日常运维和监控 应用,集中部署的系统为设备主 机厂提供业务运营支撑,实现全 国范围内设备的运行实时监控和 集中管理,统一备件、库存和物 流管理,统一故障诊断及维修和 派工管理 , 提高风机运营效率 。 2.1.1 设备大数据业务支撑应用 智能设备大数据应用的目的是 实现自省性和自比较性。设备通过 网络化接入,建立起一套数据模型 来跟踪设备整个生命周期的变化。 工程机械设备已实现了智能管理及 设备的数字化。通过设备上安装智 能采集终端获取设备的运行参数、 工况信息等,并通过移动网络技术 把设备所感知的数字化信息传输到 企业数据中心。通过获取到设备数 字化的信息,可以支撑设备的远程 控制(如图2)、故障诊断、数据分析 (如图3)、远程运维、定位与轨迹追 踪(如图4)、报警管理及设备资料管
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企业的核心竞争力 , 普遍经历 3 个 阶段 。1)数据支撑业务阶段以企业 的资产管理为核心,基于数据的统
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计分析,描述已发生事件的情况, 并揭示发生的原因。应用场景为数 据统计、数据分析、标准化报表、 可视化管理输出 。2)数据驱动业务 及服务以预测性为核心,基于数 据的全面描述,预测可能发生的场 景,提供行动建议,应用场景包括 预测分析、全面画像、考核分析、 决策支持 、运营支持。3)数据引领 创新阶段以创新性为核心,基于大 数据应用能力,开展产品创新、业 务运营创新、流程创新、组合优化 及动态运营等。
核心系统,广泛应用于各类工业 领域[6]。 通过将远端设备的工控系统 按照协议适配方式接入云平台, 转变传统企业本地化部署方式, 提升企业运行监控效率及降低企 业运营成本。如风机设备一般部 署在全国范围内,每个风场的 SCADA系统部署在风场本地, 风机设备的运维和故障监控由本 地驻守工程师现场值守。在风机 工业控制系统上云后,整个监控