基于工业大数据技术基础的智能工厂方案规划讲解学习课件

1、基于工业大数据技术基础的应用方案规划主要内容大数据规模、特征从大数据到工业大数据工业大数据应用背景工业大数据应用方案的规划思路智能工厂中的典型工业大数据应用大数据特征结构化：数据库等半结构化:如XML准结构化:如URL非结构化：不同类型文件工业大数据中，生产数据的速度实时性更明显各企业或组织机构中，80%以上数字信息都是非结构化应用层ESB集成方法，数据驱动的应用数据可视化，数据关系，数据货币化分析层SOA服务，迭代更新，实时交换机制ECTL，商业智能BI，机器学习，模式识别管理层结构化数据和非结构化数据的处理MPP并行处理，线性扩展，OLAP基础层虚拟化、网络化、分布式（软件定义SDX）横向

2、可扩展的体系结构（区块链），数据采集工业大数据中，数据的采集来源更多样化，应用模式更复杂数字化设备数据采集者数据汇总者数据使用者数据应用模式大数据产业模式工业大数据需要基于归因、建议、预测、洞察、基准的应用从大数据到工业大数据工业大数据中，数据的采集来源更多样化，PLC控制、传感器、内部系统、互联网应用模式更复杂：研发、设计、工艺、生产、管理、决策、运维、环境实时性要求：工业控制级别的上下环节协同知识共享：隐形知识显性化的嵌入式技术体系比互联网式样的知识地图更为复杂数据隐私保护：涉及商业秘密的前提条件下公有云与私有云模式的谨慎区隔工业大数据面临的智能制造架构德国RAMI4.0架构美国IIRA日

3、本IVRA中国智能制造架构我国智能制造架构体系中工业大数据的位置工业大数据面临的国内外平台云平台解决方案普奥工业云索为航天云网舜宇其他云服务公有云私有云行业云企业云工业大数据面临的技术进步技术背景计算CPU虚拟化内存虚拟化存储NASSAN云存储网络网卡虚拟化虚拟交换机网络虚拟化流程SDNSDM制造流程定义安全分布式数据微服务：数据继承应用集成ESB区块链应用协同新在线事务（Nosql/newsql)）分布式处理（）高级分析机器学习聚类关联回归分类数据可视化制造型企业内部的数据与应用用户基于工业大数据技术基础的应用规划基于前延与后扩的制造服务全周期数据管理视角基于数据与应用现状的现实主义拼图基于

4、数据服务于企业成长的策略基于具体可行的数据处理手段基于工业大数据技术基础的应用规划（2）遵循智能工厂平台的整体目标以数据总线链接全部数据应用拼图面向不同用户的数据APP让工业数据在企业内流动基于工业大数据技术基础的应用规划（3）以数据驱动的智慧企业（智慧工厂/智能院所）规划思路战略设定集团战略企业战略信息化战略需求分析产品竞争力生产成本管理流程研发流程质量客户服务信息系统基础业务软件数据现状成熟度评估模型架构整体架构技术路线技术方案总体框架云基础平台网络安全用户授权数据标准科技研发其他各子系统系统集成以数据驱动的智慧企业（智慧工厂/智能院所）规划方案纲要典型工业大数据应用（1）：科技研发大数据

5、平台科技数据平台已经累计130多万篇科技技术文档高效筛选并跟踪高价值信息是工业大数据支撑智能制造的第一步典型工业大数据应用（2）：云设计/云仿真平台云仿真大数据产业链云仿真应用适应于企业私有云/行业云应用仿真云平台对工程问题进行仿真应用仿真应用开发环境将经验、流程固化为仿真App上传下载应用仿真App针对具体的设计问题、工程问题进行仿真，找出最优设计方案，而无需了解任何仿真细节。专业仿真工程师典型工业大数据应用（3）：产品智能检测与其他系统数据集成构成完整的产品检测数据链条可以进行同类或者相似部件的质量故障推理，甚至通过集团内跨企业间的产品检测数据参考，协助提高质量典型工业大数据应用（4）：能量监控基于集团企业间的能耗数据分析将更有意义典型工业大数据应用（5）：MRO集团成员间虽然产品不一样，但售后服务体系类似MRO私有云具有极大可行性，可降低成员单位建设MRO体系的成本，也可共享集团成员遍布全国各地的专家和技师资源，可借助彼此建立备件库工业大数据可采用的数据可视化可视化空间标量一维二维三维地理信息多变量空间数据场时变数据层次和网络数据文档和文本跨媒体数据关系