工业互联网与大数据理解、应用、关键技术及展望分析报告精品PPT课件

应用实 例二
工业物联网生产线的大数据应用
现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压 力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以 实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分 析（包括违反生产规定、零部件故障）等。 在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生 产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就 会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解 决问题。 利用大数据技术可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化 生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助 于制造商改进其生产流程。 再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的 生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能 源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。
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。
工业互联网与大数据
一、工业互联网与大数据的理解
目 录
Contents
二、工业互联网与大数据的应用 三、工业互联网与大数据的关键技术 四、工业互联网与大数据的展望
工业互联网及大数据的关系
工业互联网
+
大数据
=
工业发展 动力
通过工业互联网将这些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，就会找到很多有益的信息。 大数据是对信息二次利用的手段，它可以对互联网中的 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。
工业互联网及大数据的作用 工业互联网及大数据
工业4.0
移动计算、社会化媒体、物联网、大数据分析和优 化/预测是下一步工业革命的关键技术
中国制造2025
以信息化与工业化深度融合为主线重点促进以云计 算、物联网、大数据为时代的新一代信息技术与现 代制造业等的融合创新
工业互联网及大数据、工业4.0、中国制造2025
1、工业互联网
“工业互联网”（Industrial Internet）——开放、全球化的网络，将人、数 据和机器连接起来，属于泛互联网的目录分类。
2、大数据
“大数据”（Big data）——研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据 ”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来 适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
提升 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 深入拓展行业应用 拓展 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。
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”。
探索 探索产业链协同化 产业链协同的核心是数据在不同企 业（及客户）之间的流转。产业链协同 包括设计协同，制造协同、供应链协同 和服务协同。
工业企业实时采集设备及产品数据、 用户使用信息，并建立远程监测和诊断系 统，结合自身对语音、短信、易信、微信 、微博、视频、网页、移动客户端等的综 合服务提供能力，为企业实现远程的全天 候实时服务。
全过程
全方位
全融合
数据的设计和 使用，必须要 考虑跨越不同 的设计、制造 阶段。
关注产品设计、制 万物互联意识，关 造、采购、使用等 注企业各业务的全 上下游信息。 面关联及融合。
应用
工业互联网与大数据 在工业中的应用
网络
构建智能网络
工业企业搭建宽带化、泛在化 的网络。满足智能制造对网络的“ 高精度、低延迟、多开发、大容量 助力生产过程智能化 助力 、低功耗”需求。 基于网络嵌入生产控 制服务。例如，为工业企 业提供生产能耗管理，通 过互联网对各类能耗实行 精细计量、实时监测、智 能处理和动态管控。
工信部长苗圩在讲到德国工业4.0与中国制造2025、互联网与大数据融合 关系时，曾这样概括：如出一辙、异曲同工、殊途同归。因此，三者虽外延上 有所区别，但内涵基本一致。
工业互联网与大数据的特性
01 02 03 04
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。
应用实 例一
产品故障诊断与预测，这可以被用 于产品售后服务与产品改进
无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品 故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技 术则使得预测动态性成为可能。 在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获 取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了 关键作用。 我们就拿波音公司飞机系统作为案例。在波音的飞机上，发动 机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态 ，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。 以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10 TB数据 。这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而 且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通 报，能有效实现故障诊分析和优化
当前，大数据分析已经是很多电子商务企 业提升供应链竞争力的重要手段。 以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很 完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中 心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应 链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个 环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据 被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数 据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链 改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。 总之，无论从应用和技术角度看，互联网与工业大数据成为建立互联网工业 和智慧工业的基石。