智慧工业互联网大数据分析平台建设方案
智慧工业大数据建设方案
的内容 • 实施步骤
• 制定实施计划：明确实施目标、时间表、人员分工等 • 数据采集与整合：收集各类数据，进行清洗、整合、分类等处理 • 数据分析与挖掘：运用大数据技术对数据进行深入分析，挖掘潜在价值 • 成果应用与推广：将分析结果应用于实际生产中，提高生产效率和质量 • 持续优化与改进：根据实施效果不断优化方案，提高实施效果
工业大数据的发展趋势和挑战 智 慧工业大数据的发展趋势
智慧工业大数据的发展趋势
工业大数据的实时处理和分析
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工业大数据的标准化和协同发展
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智慧工业大数据技术架构
数据采集与传输
数据采集方式：传感器、RFID、摄 像头等
数据传输方式：有线、无线、互联 网等
a. 云计算与大数据技术的融合 b. 人工智能与机器学习在工业大数据中的应用 c. 5G通信技术在工业互联网中的应用
面临的挑战： a. 数据安全与隐私保护 b. 数据标 准化与互操作性 c. 技术更新与人才培养
a. 数据安全与隐私保护 b. 数据标准化与互操作性 c. 技术更新与人才培养
行业应用前景与机遇
智慧工业大数据应用场景
生产过程优化
实时监控生产过程，提高生产效率 预测设备故障，减少停机时间 优化生产计划，降低库存成本 实现个性化生产，满足客户需求
设备预测性维护
定义：通过对设备运行数据的监测 和分析，预测设备可能出现的故障， 提前进行维护和修复，避免生产中 断
数据来源：设备运行数据、传感器 数据、历史维护记录等
工业互联网平台建设实施方案
工业互联网平台建设实施方案一、引言随着信息技术的快速发展和工业智能化的推进，工业互联网平台已成为提升制造业竞争力、实现转型升级的重要支撑。
为了加快企业数字化转型，提高生产效率和质量，降低成本，增强创新能力，特制定本工业互联网平台建设实施方案。
二、建设目标1、实现生产过程的数字化监控和管理，实时掌握生产状态，提高生产效率和质量。
2、促进企业内外部的协同创新，整合产业链资源，提升企业的市场响应能力。
3、基于大数据分析，优化生产流程和决策，降低生产成本和运营风险。
三、建设原则1、统筹规划，分步实施结合企业实际情况，制定长远规划，分阶段逐步推进平台建设。
2、需求导向，注重实效以解决企业实际问题和提升竞争力为出发点，确保平台建设的实用性和有效性。
3、开放合作，融合创新积极与行业内外的企业、科研机构合作，融合先进技术和创新理念。
4、安全可靠，保障隐私建立完善的安全防护体系，确保平台运行安全和数据隐私保护。
四、建设内容1、数据采集与整合通过传感器、物联网等技术，采集生产设备、工艺流程、质量检测等数据，并进行整合和标准化处理，建立统一的数据仓库。
2、工业云平台搭建选择可靠的云服务提供商，搭建工业云平台，提供计算、存储、网络等基础资源服务，支持平台的稳定运行。
3、应用系统开发开发涵盖生产管理、供应链管理、设备管理、质量管理等核心业务的应用系统，实现业务流程的数字化和智能化。
4、大数据分析平台建设构建大数据分析平台，运用数据分析算法和模型，挖掘数据价值，为企业决策提供支持。
5、安全防护体系建设建立网络安全、数据安全、应用安全等全方位的安全防护体系，保障平台的安全运行。
五、实施步骤1、需求调研与分析（＿____年_____月＿_____年_____月）深入了解企业业务流程和需求，明确平台建设的重点和方向。
2、方案设计与选型（＿____年_____月＿_____年_____月）根据需求分析结果，制定详细的建设方案，选择合适的技术和产品。
工业互联网平台建设方案
工业互联网平台建设方案第一章工业互联网平台概述 (3)1.1 工业互联网平台定义 (3)1.2 工业互联网平台发展现状 (3)1.2.1 国内发展现状 (3)1.2.2 国际发展现状 (3)1.3 工业互联网平台发展趋势 (4)1.3.1 技术融合加速 (4)1.3.2 应用场景拓展 (4)1.3.3 产业生态建设 (4)1.3.4 政策支持加强 (4)第二章平台规划与设计 (4)2.1 平台建设目标与任务 (4)2.2 平台功能模块设计 (5)2.3 平台架构设计 (5)第三章技术选型与集成 (6)3.1 关键技术选型 (6)3.1.1 数据采集与传输技术 (6)3.1.2 数据存储与管理技术 (6)3.1.3 数据分析与挖掘技术 (6)3.2 技术集成与优化 (6)3.2.1 系统架构设计 (7)3.2.2 数据集成与治理 (7)3.2.3 应用集成与优化 (7)3.3 技术创新与升级 (7)3.3.1 创新技术研究 (7)3.3.2 技术升级与迭代 (7)第四章平台数据治理 (8)4.1 数据采集与存储 (8)4.1.1 数据采集 (8)4.1.2 数据存储 (8)4.2 数据清洗与处理 (8)4.2.1 数据清洗 (8)4.2.2 数据处理 (9)4.3 数据分析与挖掘 (9)4.3.1 数据分析方法 (9)4.3.2 数据挖掘方法 (9)第五章平台安全与隐私保护 (9)5.1 安全策略制定 (9)5.1.1 安全目标与原则 (9)5.1.2 安全策略内容 (10)5.2 安全防护技术 (10)5.2.2 技术实施 (10)5.3 隐私保护措施 (11)5.3.1 隐私保护原则 (11)5.3.2 隐私保护措施 (11)第六章平台运营与管理 (11)6.1 运营模式设计 (11)6.1.1 运营目标 (11)6.1.2 运营模式架构 (11)6.1.3 运营策略 (11)6.2 运营团队建设 (12)6.2.1 团队架构 (12)6.2.2 人员配置 (12)6.2.3 人员培训与激励 (12)6.3 平台绩效评估 (12)6.3.1 评估指标体系 (12)6.3.2 评估方法 (12)6.3.3 评估周期与反馈 (12)第七章产业生态构建 (13)7.1 产业链整合 (13)7.1.1 整合目标与原则 (13)7.1.2 整合策略与措施 (13)7.2 生态圈构建 (13)7.2.1 生态圈内涵 (13)7.2.2 生态圈构建策略 (13)7.3 合作伙伴关系管理 (14)7.3.1 合作伙伴选择原则 (14)7.3.2 合作伙伴管理措施 (14)第八章政策法规与标准体系 (14)8.1 政策法规支持 (14)8.1.1 政策背景 (14)8.1.2 政策体系 (14)8.1.3 政策实施效果 (15)8.2 标准体系构建 (15)8.2.1 标准体系概述 (15)8.2.2 标准体系构建原则 (15)8.2.3 标准体系内容 (15)8.3 行业自律与监管 (15)8.3.1 行业自律 (15)8.3.2 监管措施 (16)第九章平台推广与应用 (16)9.1 推广策略制定 (16)9.1.1 市场调研与分析 (16)9.1.2 定位与品牌建设 (16)9.1.4 优惠政策与激励措施 (16)9.2 应用场景拓展 (17)9.2.1 生产制造领域 (17)9.2.2 供应链管理领域 (17)9.2.3 设备维护领域 (17)9.3 成功案例分析 (17)9.3.1 某制造企业设备监控案例 (17)9.3.2 某物流企业库存管理案例 (17)9.3.3 某设备制造商远程诊断案例 (17)第十章项目实施与监测 (17)10.1 项目实施计划 (18)10.1.1 实施阶段划分 (18)10.1.2 实施任务分配 (18)10.1.3 实施时间安排 (18)10.2 项目进度监控 (18)10.2.1 进度报告 (18)10.2.2 项目例会 (19)10.2.3 进度调整 (19)10.3 项目效果评估与优化 (19)10.3.1 效果评估 (19)10.3.2 优化措施 (19)第一章工业互联网平台概述1.1 工业互联网平台定义工业互联网平台是指基于云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术，融合工业生产、设备管理、企业经营等多方面功能的综合性服务平台。
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。
工业互联网平台建设与运营方案
工业互联网平台建设与运营方案第一章工业互联网平台概述 (3)1.1 工业互联网平台定义 (3)1.2 工业互联网平台发展现状 (3)1.3 工业互联网平台发展趋势 (3)第二章平台规划与设计 (4)2.1 平台建设目标与定位 (4)2.1.1 建设目标 (4)2.1.2 平台定位 (4)2.2 平台功能模块规划 (5)2.3 平台架构设计 (5)2.3.1 基础设施层 (5)2.3.2 数据管理层 (5)2.3.3 业务应用层 (5)2.3.4 用户界面层 (5)第三章技术选型与平台搭建 (5)3.1 关键技术研究 (5)3.1.1 工业大数据处理技术 (6)3.1.2 云计算与边缘计算技术 (6)3.1.3 网络安全技术 (6)3.2 平台技术选型 (6)3.2.1 数据采集与传输技术选型 (6)3.2.2 数据存储与处理技术选型 (6)3.2.3 云计算与边缘计算技术选型 (6)3.2.4 网络安全技术选型 (7)3.3 平台搭建与部署 (7)3.3.1 硬件设备部署 (7)3.3.2 软件系统部署 (7)3.3.3 平台集成与调试 (7)3.3.4 平台运行与维护 (7)第四章数据采集与处理 (7)4.1 数据采集方式 (7)4.1.1 物联网设备采集 (7)4.1.2 网络爬虫技术 (7)4.1.3 数据接口对接 (7)4.2 数据存储与清洗 (8)4.2.1 数据存储 (8)4.2.2 数据清洗 (8)4.3 数据分析与应用 (8)4.3.1 数据挖掘 (8)4.3.2 数据可视化 (8)4.3.3 智能算法应用 (8)第五章平台安全与运维 (9)5.1 平台安全策略 (9)5.1.1 安全框架设计 (9)5.1.2 物理安全 (9)5.1.3 网络安全 (9)5.1.4 主机安全 (9)5.1.5 数据安全 (9)5.1.6 应用安全 (10)5.2 平台运维管理 (10)5.2.1 运维团队建设 (10)5.2.2 运维流程规范 (10)5.2.3 运维工具选用 (10)5.2.4 运维风险管理 (10)5.3 应急响应与故障处理 (10)5.3.1 应急响应预案 (10)5.3.2 故障处理流程 (10)5.3.3 故障处理工具 (11)5.3.4 故障处理培训 (11)第六章平台能力评估与优化 (11)6.1 平台功能评估 (11)6.1.1 评估指标体系构建 (11)6.1.2 评估方法与流程 (11)6.2 平台优化策略 (11)6.2.1 技术层面优化 (11)6.2.2 业务层面优化 (12)6.3 平台升级与扩展 (12)6.3.1 版本迭代 (12)6.3.2 模块化扩展 (12)第七章产业生态构建 (12)7.1 产业链上下游整合 (12)7.2 产业联盟与合作 (13)7.3 产业创新与孵化 (13)第八章政策法规与标准制定 (14)8.1 政策法规支持 (14)8.1.1 政策背景 (14)8.1.2 政策法规体系 (14)8.1.3 政策法规支持措施 (14)8.2 行业标准制定 (15)8.2.1 标准制定的重要性 (15)8.2.2 标准制定体系 (15)8.2.3 标准制定流程 (15)8.3 政产学研用协同 (15)8.3.1 政产学研用协同的意义 (15)8.3.3 政产学研用协同措施 (16)第九章市场推广与应用 (16)9.1 市场需求分析 (16)9.2 市场推广策略 (17)9.3 应用案例分享 (17)第十章平台可持续发展 (17)10.1 平台商业模式摸索 (17)10.2 人才培养与引进 (18)10.3 平台可持续发展路径 (18)第一章工业互联网平台概述1.1 工业互联网平台定义工业互联网平台是指在工业领域，通过互联网技术将人、机器、数据和资源相互连接、协同作业的综合性信息基础设施。
工业互联网平台建设方案
工业互联网平台建设方案工业互联网平台建设方案主要包括以下几个方面：1. 硬件设备建设：建设可实现互联网连接的硬件设备，包括传感器、监测设备、控制设备等。
这些设备可以感知生产环境中的各种数据，并将数据传输到云平台进行分析和处理。
2. 云平台建设：建设一个稳定、可扩展的云平台，用于存储和处理大量的数据。
该平台需要具备数据存储、数据分析、数据可视化等功能，以支持对工业生产过程的监测和优化。
3. 数据采集和传输：建设数据采集系统，用于采集各类传感器和设备的数据，并将数据传输到云平台。
数据传输可以通过有线或无线网络进行，可以采用物联网技术、工业以太网等。
4. 数据安全与隐私保护：建设相应的安全机制和措施，确保数据在传输、存储和处理过程中的安全性。
需要遵循相关的隐私法规，保护用户的隐私权益。
5. 数据分析与应用：利用云平台上的大数据分析技术，对采集到的数据进行分析，提取有价值的信息和知识，并通过可视化和报表等向用户展示。
还可以开发相应的应用程序，实现对工业过程的监测和控制。
6. 通信与协议标准：建设通信系统，包括互联网接入、局域网和广域网等，以实现设备之间的通信和连接。
需要制定相关的通信和协议标准，促进设备间的互操作性和数据交换。
7. 人机交互界面：建设友好、易用的人机交互界面，以便用户能够方便地操作和管理工业互联网平台。
该界面可以实现对设备的控制和监测，以及对数据分析结果的查看和分析。
8. 系统集成与运维：建设工业互联网平台需要进行各个系统的集成，确保各个组件之间的协调和配合。
在建设完成后，还需要进行平台的运维和维护，保证系统的正常运行。
工业互联网平台建设方案需要考虑硬件设备、云平台、数据采集和传输、安全与隐私保护、数据分析与应用、通信与协议标准、人机交互界面以及系统集成与运维等多个方面。
只有综合考虑这些方面，才能建设一个稳定、安全、高效的工业互联网平台。
智慧工业园区大数据分析平台建设和运营一体化解决方案
数据加密
采用对称加密算法和非对称加密算法，实现对数据的加密保护，确保数据的安全性和保密性。
访问控制
采用基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC），实现对数据的细粒度访问控制，保证数据的安全性和完整性。
安全审计
建立安全审计机制，实现对数据操作的实时监控和审计，及时发现和处理安全事件。
01
智慧工业园区的建设背景和需求分析
1
建设背景
2
3
传统工业园区存在资源利用率低、管理效率低下、安全隐患严重等问题，需要进行智能化升级。
传统工业园区的痛点
随着物联网、云计算、大数据等技术的不断发展和应用，为工业园区的智能化升级提供了技术支撑。
信息化技术的发展
国家对于智慧城市建设给予了大力支持，为智慧工业园区的建设提供了政策保障。
数据价值挖掘与服务方案
定制化数据分析服务
根据客户需求，提供定制化的数据分析服务，包括数据清洗、建模、可视化等，帮助客户更好地了解市场和用户需求。
数据安全保障
加强数据安全保障，确保数据不泄露、不被篡改，同时采用严格的数据访问权限控制，保障数据的安全性和完整性。
平台推广与产业协同发展方案
建立品牌形象
通过多种渠道宣传智慧工业园区大数据分析平台的优势和价值，提高平台知名度和影响力。
xx年xx月xx日
智慧工业园区大数据分析平台建设和运营一体化解决方案
CATALOGUE
目录
智慧工业园区的建设背景和需求分析智慧工业园区大数据分析平台的建设方案智慧工业园区大数据分析平台的运营一体化解决方案智慧工业园区大数据分析平台的优势和效益分析
CATALOGUE
目录
智慧工业园区大数据分析平台的最佳实践案例总结与展望
智慧工厂大数据平台建设综合解决方案
通过数据可视化技术将分析结果以图表、图像等 形式呈现，提高数据的可读性和易用性。
数据挖掘与应用
生产优化
通过对生产数据的挖掘和分析，优化生产流 程和资源配置，提高生产效率和产品质量。
预测性维护
通过对设备数据的挖掘和分析，预测设备可能出现 的故障和问题，提前进行维护和保养，降低维修成 本和停机时间。
关系型数据库
关系型数据库如MySQL和PostgreSQL，适用于需要复杂查询和事 务一致性的数据存储。
大数据处理技术
批处理技术
01
批量处理技术如MapReduce，能够处理大规模数据
集，并在大规模计算集群上运行。
流处理技术
02 流处理技术如Apache Kafka，能够实时处理数据流
，适用于实时分析和监控。
人工智能和机器学习的应用
人工智能和机器学习技术将进一步应用到大数据平台中，实现更高 级别的数据分析和预测。
大数据平台面临的挑战与问题
01
数据安全和隐私保护
随着大数据平台的发展，数据安全和隐私保护成为了一个重要的问题，
需要采取有效的措施来确保数据的安全性和隐私性。
02
数据质量和准确性
大数据平台需要处理海量的数据，如何保证数据的质量和准确性是一个
应用人工智能和机器学习技术，实现 对数据的深度挖掘和分析，为生产决 策提供更加精准的支持。
物联网与5G通信
应用物联网和5G通信技术，实现生产 全过程的实时数据采集和传输，提高 数据质量和可靠性。
CHAPTER 02
大数据平台架构设计
数据采集与存储
数据采集
从工厂各环节、生产设备、传感器等处收集大量的数据，包括生产数据、质量数据、设备数据等。
工业互联网的平台建设和应用场景
工业互联网的平台建设和应用场景随着智能化时代的到来，工业互联网已经成为了一个备受关注的领域。
随着大数据技术、云计算技术的不断发展，工业互联网的快速发展成为了促进工业流程数字化转型的重要手段。
在这个背景下，工业互联网平台建设和应用场景越来越受到企业的关注和重视。
一、工业互联网平台建设工业互联网平台是一个企业数字化转型的核心基础设施，它能够有效整合企业内外部的生产数据和生产资源，促进企业内外部的资源优化配置与共享，提高企业的生产效率和产能利用率。
具体来说，工业互联网平台包括数据采集、数据处理、数据分析、信息共享、安全保障等一系列内容。
1.数据采集：通过物联网技术对企业内部各种生产设备和生产过程进行实时监控，能够获取到各种与生产相关的数据信息。
2.数据处理：对获取到的数据进行清洗、管理、挖掘和分析等各种处理操作，使得这些数据具有更高的应用价值。
3.数据分析：通过大数据技术对采集的数据进行深度分析，识别出其中的规律和趋势，为企业决策提供有力的支撑。
4.信息共享：将企业内部和外部的各种生产资源进行集成，并建立分享机制，开放发展，建立产业生态系统。
5.安全保障：在整个平台建设过程中，要考虑到网络安全、数据安全等各种维度，确保平台的安全性。
二、工业互联网应用场景企业在建设工业互联网平台之后，也需要在具体的生产过程中，进行相应的应用创新。
以下是几种常见的工业互联网应用场景。
1.智能制造：通过数据采集和数据处理，实现生产设备的自动感知、自动检测、自动控制和自动优化，提高生产效率和质量。
2.远程维护：通过物联网技术实现设备的远程监控、远程诊断和远程维护，提高设备效率和降低维护成本。
3.物流管理：通过物联网技术实现物流过程自动化，包括货物追踪、仓储管理和配送路线优化等操作，提高物流效率和减少误差。
4.能源管理：通过物联网技术实现对企业能源消耗的实时监控和管理，采取有效措施降低能源浪费并降低企业成本。
5.智慧城市：将智能化工业互联网平台应用与城市管理、公共设施等结合起来，构建智慧城市，提高城市社会管理水平和居民生活质量。
工业互联网平台建设与优化解决方案
工业互联网平台建设与优化解决方案第一章工业互联网平台概述 (2)1.1 工业互联网平台定义 (2)1.2 工业互联网平台发展现状 (2)1.3 工业互联网平台发展趋势 (3)第二章平台架构设计 (3)2.1 平台整体架构 (3)2.2 关键技术选型 (4)2.3 系统模块划分 (4)第三章数据采集与集成 (5)3.1 数据采集技术 (5)3.1.1 概述 (5)3.1.2 传感器技术 (5)3.1.3 网络通信技术 (5)3.1.4 边缘计算技术 (5)3.2 数据集成策略 (5)3.2.1 概述 (5)3.2.2 数据源识别 (5)3.2.3 数据抽取 (6)3.2.4 数据转换 (6)3.2.5 数据加载 (6)3.3 数据清洗与预处理 (6)3.3.1 概述 (6)3.3.2 数据清洗 (6)3.3.3 数据预处理 (6)第四章平台安全与防护 (7)4.1 安全体系架构 (7)4.2 数据安全策略 (8)4.3 平台防护措施 (8)第五章应用开发与部署 (8)5.1 应用开发框架 (8)5.2 应用部署策略 (9)5.3 应用监控与优化 (9)第六章云计算与边缘计算 (10)6.1 云计算在工业互联网中的应用 (10)6.1.1 数据存储与管理 (10)6.1.2 应用部署与运行 (10)6.1.3 资源调度与优化 (10)6.1.4 安全保障 (10)6.2 边缘计算在工业互联网中的应用 (10)6.2.1 实时数据处理 (10)6.2.2 设备管理与优化 (11)6.2.3 网络优化 (11)6.2.4 应用场景拓展 (11)6.3 云边协同策略 (11)6.3.1 数据处理策略 (11)6.3.2 应用部署策略 (11)6.3.3 资源调度策略 (11)6.3.4 安全保障策略 (11)第七章工业大数据分析 (11)7.1 数据分析方法 (11)7.2 数据挖掘技术 (12)7.3 工业大数据应用场景 (12)第八章平台运营与管理 (13)8.1 平台运营模式 (13)8.2 平台管理策略 (13)8.3 平台服务优化 (14)第九章产业生态构建 (14)9.1 产业生态概述 (14)9.2 产业链上下游合作 (14)9.2.1 合作模式 (14)9.2.2 合作机制 (15)9.3 产业生态发展趋势 (15)9.3.1 数字化转型加速 (15)9.3.2 产业链整合加深 (15)9.3.3 创新驱动发展 (15)9.3.4 政策扶持加强 (15)9.3.5 绿色可持续发展 (16)第十章未来展望与挑战 (16)10.1 工业互联网平台发展前景 (16)10.2 面临的挑战与机遇 (16)10.3 发展策略与建议 (16)第一章工业互联网平台概述1.1 工业互联网平台定义工业互联网平台是指基于云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术，将工业生产过程中的设备、系统、人员及业务数据等信息进行集成、共享和协同处理的数字化平台。
工业互联网平台建设方案
工业互联网平台建设方案采购人名称： ____________项目名称： ____________系统项目编号： ____________供应商名称： ____________目录第一章工业互联网平台门户 (5)1.1. 整体框架说明 (5)1.2. 站点搭建区块 (5)第二章工业互联网平台共享中心 (8)2.1. 系统介绍 (8)2.2. 接入方式 (8)第三章工业互联网平台数字工厂服务 (9)3.1. 元数据管理 (9)3.2. 工厂建模 (9)3.3. 权限管理 (10)3.4. 站点管理 (10)3.5. 资产管理 (10)3.6. 条形码管理 (11)3.7. 资产管理 (11)3.7.1. 资产台账管理 (11)3.7.2. 资产增加管理 (12)3.7.3. 领用出库管理 (12)3.7.4. 领用退库管理 (12)3.7.5. 资产挑唆管理 (12)3.7.6. 资产盘点 (12)3.8. 租借管理 (13)3.8.1. 资产借用 (13)3.8.2. 资产归还 (13)3.9. 资产动态管理 (13)3.9.1. 资产故障登记 (13)3.9.2. 资产修理 (13)3.9.3. 资产报废 (14)3.9.4. 低耗材用品管理 (14)3.10. 统计分析 (14)3.10.1. 资产报表 (14)3.10.2. 盘点报表 (14)3.11. 资质管理 (15)3.12. 外部系统账号买通 (15)3.13. 消息中心 (16)3.14. 日志中心 (17)3.15. 物联管理 (17)3.16. 项目管理 (18)3.17. 安全管理 (18)3.18. 数据钻取 (19)第四章工业互联网平台数字工厂运用 (19)4.1. 主数据管理 (19)4.2. 生产数据追溯 (20)4.3. 经营管理驾驶舱 (20)4.4. 工厂日历 (21)第五章工业互联网平台设备可视化模块 (21)5.1. 现状痛点 (21)(1) 监控工具散管控难度高 (21)(2) 生产系统多兼顾管理难 (21)(3) 巡检工作繁运维压力大 (21)(4) 仓储物料多批次追朔难 (21)5.2. 生产管理可视化 (22)5.3. 综合管理可视化 (22)5.4. 巡检管理可视化 (23)5.5. 仓储管理可视化 (23)第一章工业互联网平台门户1.1.整体框架说明门户站点搭建-提供标准化的门户模板框架，简化建站进程。
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。
工业互联网平台建设方案
工业互联网平台建设方案工业互联网平台建设是指将工业企业的生产设备、产品和供应链等各个环节通过互联网、物联网和大数据等技术进行连接和智能化管理的过程。
以下是一个工业互联网平台建设方案的概述：1. 构建数据基础设施工业互联网平台的建设离不开稳定、高效的数据基础设施。
这包括物联网传感器设备的部署、数据采集与传输系统的建设和云计算、大数据存储与处理能力的构建。
通过实现数据的实时监测、采集和存储，为后续的数据分析和应用提供坚实的基础。
2. 实现数据整合与分析工业互联网平台需要实现海量数据的整合和分析，以便从数据中发现潜在的价值。
通过采用大数据分析、机器学习和人工智能等技术手段，对工业生产中的数据进行深入挖掘和分析，提取出对决策和优化具有指导意义的信息。
这将帮助企业实现生产效率的提高和精益化管理。
3. 建立安全可靠的互联网通信网络工业互联网平台建设必须建立一个安全可靠的互联网通信网络。
这包括网络设备的配置和管理，数据的加密传输以及网络安全监测与防护等。
保障数据的安全性和完整性，防止数据泄漏和黑客攻击，确保工业互联网平台的可靠运行。
4. 提供全面的应用服务工业互联网平台应提供全面的应用服务，包括生产计划管理、设备运行监测、故障诊断与预警、供应链管理和智能制造等功能。
通过对数据的分析和挖掘，为企业提供决策支持、优化方案和高效管理工具，进一步提高企业的生产效率和竞争力。
5. 实现生态合作与共享工业互联网平台建设应鼓励和促进企业之间的合作与共享。
通过开放的接口和标准，实现工业数据的共享和交流，推动产业链上下游企业之间的协作和合作。
通过优化资源配置和降低信息交流成本，实现整个产业链的协同发展。
工业互联网平台的建设是企业迈向数字化和智能化的重要步骤。
通过构建数据基础设施、实现数据整合与分析、建立安全可靠的互联网通信网络、提供全面的应用服务和实现生态合作与共享，企业可以实现生产效率的提升、降低成本并为未来的智能制造和工业升级打下坚实的基础。
智慧工厂数据平台建设方案
智慧工厂数据平台建设方案一、背景介绍随着智能制造的快速发展，智慧工厂已成为制造企业提升效率、降低成本、优化生产流程的重要手段。
智慧工厂依托先进的智能设备、物联网技术和大数据分析，实现了设备之间的互联互通和数据的共享与分析，提高了生产效率和质量。
为了实现智慧工厂的目标，需要建设一个科学合理、高效稳定的智慧工厂数据平台。
二、建设目标1.实时监控：建设一个实时监控平台，能够即时获取各类设备的运行状态、生产数据和效率指标，方便生产管理人员对生产情况进行全面监控和分析。
2.数据共享：建设一个数据共享平台，能够将各类设备和生产线的数据进行汇总和整理，实现数据的共享和交互，方便工厂内各部门和外部合作伙伴查阅和共享数据。
3.数据分析：建设一个数据分析平台，能够通过对工厂各类数据的深度挖掘和智能分析，提供决策支持和优化建议，帮助企业提高生产效率和质量。
三、建设步骤1.数据采集：在智慧工厂中，设备和生产线产生大量的数据，包括生产数据、设备运行状态、故障信息等。
建设数据采集系统，采用传感器、数据采集器等设备，实时采集和传输数据到数据平台。
2.数据存储：建设数据存储系统，包括数据仓库和数据库，用来存储采集到的数据。
数据仓库用来存储历史数据，数据库用来存储实时数据。
数据存储系统要能够支持大数据量和高并发访问。
3.数据处理：建设数据处理系统，对采集到的数据进行清洗、整理和聚合，生成可分析和可视化的数据，减少冗余信息和噪声，提高数据的质量和可信度。
4.数据共享：建设数据共享系统，将处理好的数据进行共享，包括内部共享和外部共享。
内部共享可以实现各部门和岗位之间的数据交互和共享，外部共享可以与合作伙伴共享数据。
5.数据分析：建设数据分析系统，通过使用数据挖掘、机器学习等技术，对生产数据进行深度挖掘、智能分析和预测，提供决策支持和优化建议，帮助企业提高生产效率和质量。
6.可视化展示：建设可视化展示平台，通过数据分析结果生成可视化的图表和报告，展示生产指标、效率、质量、故障等信息，方便管理人员对生产情况进行监控和分析。
智慧工厂数据平台建设方案(智慧工厂智慧大脑)
数据大脑智慧工厂数据平台建设方案产业数据融合，柔性制造产能融合，联合创新智慧工厂数据平台建设方案中国制造2025 的出台，为中国实施制造强国战略提供了第一个10年的行动纲领，催生新的生产方式、新的产业形态、新的商业模式、新的经济增长点。
而企业在开展智造升级的时候，绝对不是简单的机器换人，企业要面对的问题是如何在互联网时代应对用户的需要，在用户端实现高创新，并在企业端实现高效率。
智慧工厂数据平台：核心系统包括PLM、ERP、CRM、CPS数据集成、工业大数据分析、工业云服务，实现生产过程自动化、透明化、可视化、精益化，保障企业运营指令和市场数据的自由流通。
在大量的经营数据存储云平台后，企业运用大数据分析，支撑业务战略决策，提高顾客服务水平，促进销售获得客户，开发创新产品，强化财务管理，实现决策自动化。
智慧工厂数据平台：以工业物联网为基石、工业大数据为引擎，是重构中国制造、激发生产力的关键技术。
创建智慧工厂，建设城市智慧应用生态系统组成数据融合整体协同解决用户原有系统兼容问题，智 能化、物联网、遥感数据融合、 整体协同，保护用户长久投资价 值。
懂数据 会分析大数据模块会，懂数据会分析， 为用户的核心业务提供深度辅 助决策支持。
模块搭建 分步建设大系统无需一次性大投入，根 据用户核心业务需要分步实施， 随用户业务成长而生长。
数据大脑方案优势1 数据大脑中心建设项目基础配置提升配置1 数据大脑中心建设1.1 时空数据平台软件1.2 超级数据控制中心1.3 多屏坐席1 数据中枢建设1.4 智慧数据控制终端1.5 核心存储、运算服务器群1.1 智慧工厂时空数据平台软件未来已来！智慧工厂时空数据平台是基于微软.NET最新技术、采用业务模块驱动、运用SOA思想进行架构而研发的一套敏捷开发平台。
用户在平台上可搭建云平台、CPS、MES和ERP等。
企业通过平台搭建的应用系统，能实现各系统间信息互访。
平台由基础设备服务、基础平台服务、工业大数据云应用组成。
智慧工业园区大数据分析平台建设和运营一体化解决方案 智慧工业园区大数据建设和运营综合解决方案
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智慧工业园区大数据分析平台建设和运营一体化解决方案
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智霡工dkH区
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优化营两环境
推动互联网+政务服务
制造业与互眹网触合
互联 时代的 发展机遇
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线上鳗下（02D）多种倌息互动渠瓛
I 联 网+" 規 范 标
"互联智S E业园区总体布局：以-一体两翼三支摘"六大"部件"为总体框架:以智越政务、智能制道.生态坏保.创业创新、现代堀务业.工JU；园区管理，民生服务等七大 '互联网关键领域应用系统为核心内涵.
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以大数据佰息资源中心建设为本体：以综合伯息服务体系.专项F豆联网v智慧应用体系为依托，持级拓購与构建"豆联网+"騄工处园区应用体系；以"互联网'智慧应用支襻平台、云计w网络基础设施支癉平台
。，以"实战-为根本建设实用应用平台
I > 1T数据。为基瓧搭建屁层数据应用
/ #以’联动"为核心建设台成作战平台
i、以快捷_为目标联动多个平台终瑞
智慧工业园区建设目标
工1E园区值息化規划：k s体性：整体工程一体化_ •系班平台祝一番a •翼苺扩展性和灵活性2. 创新性:结台工处园区主题，引入创新的理念（成为倌想时尚的塞率3. 生态注：注霣节能箱排、渌色讦保,与工北园E坏壜友好结合4. 个性化:针对不飼用卢群体，播供通合的ft想化K务，以用户体給为中心5. 特色化:強鬵工业ffl区的主题特色•盹体现出与荑他工业囲区的区别.树立工业
工业互联网平台建设及运维管理方案
工业互联网平台建设及运维管理方案第一章工业互联网平台概述 (3)1.1 工业互联网平台定义 (3)1.2 工业互联网平台发展现状 (3)1.3 工业互联网平台建设意义 (4)第二章平台规划与设计 (4)2.1 平台建设目标 (4)2.2 平台架构设计 (5)2.3 平台功能规划 (5)2.4 平台技术选型 (6)第三章网络设施建设 (6)3.1 网络架构设计 (6)3.1.1 网络拓扑结构 (6)3.1.2 网络层次划分 (6)3.1.3 网络协议选择 (7)3.2 网络设备选型 (7)3.2.1 设备功能 (7)3.2.2 设备兼容性 (7)3.2.3 设备安全性 (7)3.2.4 设备可维护性 (7)3.3 网络安全策略 (7)3.3.1 访问控制 (7)3.3.2 防火墙 (7)3.3.3 数据加密 (7)3.3.4 入侵检测 (8)3.4 网络运维管理 (8)3.4.1 网络监控 (8)3.4.2 配置管理 (8)3.4.3 故障处理 (8)3.4.4 功能优化 (8)3.4.5 安全防护 (8)第四章平台软件开发与集成 (8)4.1 软件开发流程 (8)4.1.1 需求分析 (8)4.1.2 设计与开发 (8)4.1.3 测试与验收 (9)4.2 软件模块设计 (9)4.2.1 模块划分 (9)4.2.2 模块设计 (9)4.3 软件系统集成 (10)4.3.1 系统集成策略 (10)4.3.2 系统集成实施 (10)4.4.1 功能优化策略 (10)4.4.2 功能优化实施 (10)第五章数据采集与处理 (10)5.1 数据采集技术 (10)5.1.1 概述 (11)5.1.2 传感器技术 (11)5.1.3 网络通信技术 (11)5.1.4 边缘计算技术 (11)5.2 数据处理方法 (11)5.2.1 概述 (11)5.2.2 数据清洗 (11)5.2.3 数据转换 (11)5.2.4 数据挖掘 (11)5.3 数据存储与备份 (11)5.3.1 概述 (12)5.3.2 数据库技术 (12)5.3.3 分布式存储技术 (12)5.3.4 数据备份策略 (12)5.4 数据安全与隐私保护 (12)5.4.1 概述 (12)5.4.2 数据加密 (12)5.4.3 身份认证 (12)5.4.4 访问控制 (12)第六章平台运维管理 (12)6.1 运维管理体系构建 (12)6.1.1 概述 (12)6.1.2 管理体系架构 (13)6.1.3 管理体系实施 (13)6.2 运维团队建设 (13)6.2.1 团队组成 (13)6.2.2 团队能力建设 (13)6.3 运维工具与平台 (14)6.3.1 运维工具 (14)6.3.2 运维平台 (14)6.4 运维流程优化 (14)6.4.1 流程梳理 (14)6.4.2 流程优化策略 (14)6.4.3 持续改进 (14)第七章安全保障 (15)7.1 安全策略制定 (15)7.1.1 安全策略概述 (15)7.1.2 安全策略制定原则 (15)7.1.3 安全策略内容 (15)7.2.1 访问控制 (15)7.2.2 安全审计 (15)7.2.3 数据加密 (16)7.2.4 安全防护工具 (16)7.3 安全事件应急响应 (16)7.3.1 应急响应流程 (16)7.3.2 应急响应措施 (16)7.3.3 应急响应记录与总结 (16)7.4 安全合规性评估 (16)7.4.1 评估内容 (16)7.4.2 评估方法 (16)7.4.3 评估周期 (17)第八章平台功能评估与优化 (17)8.1 功能评估指标体系 (17)8.2 功能监测与评估方法 (17)8.3 功能优化策略 (17)8.4 功能优化实施 (18)第九章平台应用推广与拓展 (18)9.1 应用场景分析 (18)9.2 应用案例分享 (19)9.3 平台拓展策略 (19)9.4 合作伙伴关系建立 (19)第十章平台持续发展与管理 (20)10.1 平台发展战略 (20)10.2 平台政策与法规 (20)10.3 平台人才培养与激励 (20)10.4 平台可持续发展策略 (21)第一章工业互联网平台概述1.1 工业互联网平台定义工业互联网平台是指在工业生产过程中，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，集成各类工业设备和业务系统，实现工业生产要素的互联互通、资源整合与优化配置的一种新型信息化平台。
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智慧工业互联网大数 据分析平台建设方案
背景介绍
调查分析
目录
平台建设
Contents 智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
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
为什么有工业4.0？
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
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
工业大数据应用
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
工业大数据待解决问题（3B）： 隐匿性（Below Surface）；碎片化（Broken）；低质性（Bad Quality）
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 强调特征之间地物理关 智慧小区云服务分平析台统整体计解显决方著案性智慧小区云服务联平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
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由德国提出，主要指
• 坚持“创新驱动、质量为先、
提升制造业的智能化水平，
绿色发展、结构优化、人才
智慧小区建云服立务具平台有整适体解应决性方案、智资慧小源区效云服率务平台整体解决方为案本智慧”小的区云基服本务平方台针整体，解坚决方持案
时间
第一阶段 1990-2000
第二阶段 2000-2010
核心技术
远程监控、数据 大数据中心和数
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解采决方集案和智慧管小理区云服务平台据整体分解析决方软案件
问题对象／价值 商业模式
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
及基因工程学的智慧工厂，
“市场主导、政府引导，立
在商业流程及价值流程中整
足当前、着眼长远，整体推
合客户及商业伙伴。其技术
进、重点突破，自主发展、
基础是网络实体系统及物联
开放合作”的基本原则。
网。
工业4.0
中国制造 2025
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。。
机器大数据的特点
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
工业互联网和大数据的关系
+ = 工业互联网
大数据
企业发展
动力
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
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。 智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
全要素
全过程
全方位
全融合
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
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
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）
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，智慧从小海区量云形服式务平各台异整的体数解据决方源案中智更慧有小效区云地服抽务取平出台富整体含解价决值方的案信智慧息小。区云服务平台整体解决方案
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 Hal Varian
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
01
02
03
04
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
产品为主的附加 服务
以使用为核心的 信息服务，通过 及时维修和预测 型维护避免故障 发生的风险
产品租赁体系和 长期服务合同
第三阶段 2010～至今
数据分析平台与 高级数据分析工 具
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
按需的个性化自 服务模式，分享
互联网大数据与工业大数据的对比分析
背景介绍
调查分析
目录
平台建设
Contents 智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
Hale Waihona Puke 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
工业大数据的核心是机器数据
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案