工业互联网数据采集技术 课件 任务1.3 认识工业大数据与云计算

项目01工业数据采集技术概述项目02工业数据采集与设备安装工业数据采集网络建设项目04项目03工业数据传输与处理项目05工业数据上云项目06工业数据采集综合应用工业数据采集技术概述01项目随着智能技术以及现代信息技术的不断发展，一个全新的智能时代已经到来，曾经仅存于幻想中的场景逐渐成为现实。例如，工人只需要发出口头指令就可以指挥机器人完成相应的生产工序，从生产到检测再到市场投放全过程实现自动化。这种自动化场景的实现，均离不开工业大数据的支持。在人与人、物与物、人与物的信息交流中逐步衍生出了工业大数据，并贯穿于产品的整个生命周期中。任务描述本任务将主要介绍工业大数据与云计算的相关知识，包括工业大数据的定义、工业大数据的特点、工业大数据的处理与应用和工业云计算。工业大数据的定义1工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据，是工业互联网的核心，是工业智能化发展的关键。工业大数据是基于网络互联和大数据技术，贯穿于工业的设计、生产、管理、服务等各环节，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。知识链接工业大数据的特点2（１）数据容量（Ｖｏｌｕｍｅｓ）大数据的大小决定其价值和潜在的信息。工业数据体量比较大，大量机器设备的高频数据和互联网数据持续涌入，大型工业企业的数据集将达到ＰＢ级甚至ＥＢ级别。（２）数据类别（Ｖａｒｉｅｔｙ）多数据类别多是指数据类型的多样性和来源广泛。工业数据广泛分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等各个环节，并且结构复杂，既有结构化和半结构化的传感数据，也有非结构化数据。知识链接工业大数据的特点2（３）数据处理速度（Ｖｅｌｏｃｉｔｙ）快数据处理速度是指获得和处理数据的速度。工业数据处理速度需求多样，生产现场级要求时间分析达到毫秒级，管理与决策应用需要支持交互式或批量数据分析。（４）价值密度（Ｖａｌｕｅ）低工业大数据更强调用户价值驱动和数据本身的可用性，包括提升创新能力和生产经营效率，以及促进个性化定制、服务化转型等智能制造新模式变革。知识链接工业大数据的特点2（５）时序性（Ｓｅｑｕｅｎｃｅ）工业大数据具有较强的时序性，如订单、设备状态数据等。（６）强关联性（ＳｔｒｏｎｇＲｅｌｅｖａｎｃｅ）一方面，产品生命周期同一阶段的数据具有强关联性，如产品零部件组成、工况、设备状态、维修情况、零部件补充采购等；另一方面，产品生命周期的研发设计、生产、服务等不同环节的数据之间需要进行关联。知识链接工业大数据的特点2（７）准确性（Ａｃｃｕｒａｃｙ）主要指数据的真实性、完整性和可靠性，更加关注数据质量，以及处理、分析技术和方法的可靠性。对数据分析的置信度要求较高，仅依靠统计相关性分析不足以支撑故障诊断、预测预警等工业应用，需要将物理模型与数据模型结合，挖掘因果关系。（８）闭环性（ＣｌｏｓｅｄＬｏｏｐ）包括产品全生命周期横向过程中数据链条的封闭和关联，以及智能制造纵向数据采集和处理过程中，需要支撑状态感知、分析、反馈、控制等闭环场景下的动态持续调整和优化。知识链接工业大数据的处理与应用3工业大数据的处理从大数据的整个生命周期来看，其从数据源经过分析挖掘到最终获得价值需要经过４个环节，包括大数据集成与清洗、存储与管理、分析与挖掘、可视化，如图所示。知识链接工业大数据的处理与应用3（１）大数据集成与清洗大数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据有机集中。大数据清洗是将平台集中的数据进行重新审查和校验，发现和纠正可识别的错误，处理无效值和缺失值，从而得到干净的数据。（２）大数据存储与管理大数据存储与管理是指采用分布式存储、云存储等技术将数据经济、安全、可靠地存储管理，并采用高吞吐量数据库技术和非结构化访问技术支持云系统中数据的高效快速访问。知识链接工业大数据的处理与应用3（３）大数据分析与挖掘大数据分析与挖掘是指从海量、不完全、有噪声、模糊及随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识。广义的数据挖掘是指信息内容发现的全过程；狭义的数据挖掘是指统计分析、机器学习等发现数据模式的智能方法，即偏重于模型和算法。知识链接工业大数据的处理与应用3（４）大数据可视化大数据可视化是指利用包括二维综合报表、ＶＲ／ＡＲ等计算机图形图像处理技术和可视化展示技术，将数据转换成图形、图像并显示在屏幕上，使数据变得直观且易于理解。知识链接如图所示为大数据可视化示例。工业大数据的处理与应用3知识链接工业大数据的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，用来探测温度、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。以下列举了工业大数据在智能制造生产系统中的应用。工业云计算4知识链接云计算、大数据、物联网等技术的集成应用，推动了新型制造模式的产生与发展，也进一步加速了工业企业销售模式的变革，催生了社交营销、Ｏ２Ｏ（ＯｎｌｉｎｅｔｏＯｆｆｌｉｎｅ）、智能物流、互联网金融、移动电子商务等生产性互联网新兴服务业态，是推动区域产业结构优化调整的重要引擎。工业云计算4知识链接（１）工业云计算的定义云计算是一种计算模型，可以随时随地按需访问共享的、可配置的计算资源池（如网络、服务器、存储、应用程序和服务），只需要最少的管理工作就可以快速配置和分发。云计算为用户提供３种级别的效劳，分别是基础设施即服务（ＩｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｓａＳｅｒｖ⁃ｉｃｅ，ＩａａＳ）、平台即服务（ＰｌａｔｆｏｒｍａｓａＳｅｒｖｉｃｅ，ＰａａＳ）以及软件即服务（ＳｏｆｔｗａｒｅａｓａＳｅｒｖｉｃｅ，ＳａａＳ）。工业云计算4知识链接如图所示为人工智能与云计算、大数据和物联网的关系示意图。工业云计算4知识链接（２）工业云计算在数据分析领域的应用云计算在工业数据分析领域的应用非常广泛。首先，云计算可以帮助工业企业实现数据的汇聚和整合。其次，云计算可以帮助工业企业实现数据的挖掘和分析。最后，云计算可以帮助工业企业实现智能化的数据分析。工业设备互联网互通方案实现任务实施【任务目的】了解工业设备互联互通。掌握如何实现工业设备互联互通。【步骤1】

了解工业设备互联互通如图所示为符合该层次模型的一个智能工厂／数字化车间互联网络的典型结构。随着技术的发展，该结构呈现扁平化发展趋势，以适应协同高效的智能制造需求。【步骤1】

了解工业设备互联互通（１）计划层实现面向企业的经营管理，如接收订单，建立基本生产计划（如原料使用、交货、运输），确定库存等级，保证原料及时到达正确的生产地点，以及远程运维管理等。企业资源规划（ＥＲＰ）、客户关系管理（ＣＲＭ）、供应链关系管理（ＳＣＭ）等管理软件在该层运行。（２）执行层实现面向工厂／车间的生产管理，如维护记录、详细排产、可靠性保障等。制造执行系统（ＭＥＳ）在该层运行。【步骤1】

了解工业设备互联互通（３）监控层实现面向生产制造过程的监视和控制。按照不同功能，该层次可进一步细分为监视层控制和控制基本层。（４）现场层实现面向生产制造过程的传感和执行，包括各种传感器、变送器、执行器、远程终端设备、条码、射频识别，以及数控机床、工业机器人、自动引导车、智能仓储等制造装备，这些设备统称为现场设备。【步骤2】

实现工业设备互联互通（１）网络层面建设：线下设备线上化，线上设备互联互通①对控制器与机床、产线等装备的通信方式进行改造，如以工业以太网替代现场总线。②对现有工业装备或装置如机床、产线等增加网络接口。③对现有工业装置或装备附加传感器、执行器。④为了采集生产现场信息或执行反馈控制，部署新的监测设备、扫描设备。⑤对在制品通过内嵌通信模块或附加标签等方式，增加与工业系统等信息交互功能。⑥部署边缘计算节点，汇聚生产现场数据及来自工业控制系统如ＰＬＣ、历史数据库的数据，进行数据的边缘处理。【步骤2】

实现工业设备互联互通（２）标识解析体系：给予每台工业设备以唯一地址对于线上设备的互联互通而言，最重要的是打通不同平台、协议之间的数据。当前工业互联网网络层的建设，是通过重新设置一套工业互联网标识解析体系来完成数据的互通和设备身份的认证。标识解析体系类似互联网领域的域名解析系统（ＤｏｍａｉｎＮａｍｅＳｙｓｔｅｍ，ＤＮＳ），赋予每一个产品、零部件、机器设备唯一的“身份证”，即给予每台工业设备以唯一的地址，从而实现资源的区分和管理。【步骤2】

实现工业设备互联互通标识解析体系主要由三要素组成，如图所示。任务测验选择题

A.工业现场设备数据B.工业生产管理数据C.工厂外智能产品/装备数据D.生产销售数据

以下哪个选项不属于工业大数据的类型？（）A.集成与清洗B.存储与管理C.分析与挖掘D.数据应用

从大数据的整个生命周期来看，大数据从数据源经过分析挖掘到最终获得价值需要经过四个环节，以下哪个不属于大数据处理的环节？（）A.生产自动化B.生产工艺改进C.生产流程优化D.能耗优化

以下哪项不属于工业大数据在智能制造生产系统中的应用？（）简答题任务测验1.什么是工业大数据？2.简单描述工业云计算在数据分析领域的应用。3.什么是云计算。

项目总结

拓展阅读

从2015年党的十八届五中全会到2017年党的十九大再到2022年党的二十大，“加快建设制造强国”的相关要求多次被重点提及。

加快建设制造强国，要坚持自主可控、安全高效，推进产业基础高级化、产业链现代化，保持制造业比重基本稳定，增强制造业竞争优势，推动制造业高质量发展；要加强顶层设计和前瞻部署，继续推动制造业高端化迈进、智能化升级、绿色化转型，不断提高制造业的发展活力、国际竞争力，努力实现“推动中国制造向中国创造转变、中国速度向中国质量转变、中国产品向中国品牌转变”的目标。

加快建设制造强国，有利于实现长期制约制造业发展的关键共性技术的突破，提升我国制造业的整