智慧工业互联网大数据分析平台建设方案

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
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
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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。。
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
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
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
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
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
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
工业大数据的核心是机器数据
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机器大数据的特点
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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
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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。
2019
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
Leabharlann Baidu

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？
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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
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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
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