工业互联网产业发展和标准体系 相关两份资料

工业互联网最新发展主要内容工业互联网内涵全球工业互联网标准进展工业互联网标准体系工业互联网产业发展我国工业互联网重点工业互联网内涵工业互联网网络体系—全球互联智能制造基础设施工业互联网终端—机器、物料、控制系统、信息系统、智能产品、人……工业互联网应用—智能制造模式、业态个性化定制网络化协同…服务化延伸工厂外网络/全球互联网络工厂内网络IT网络OT网络云计算/边缘计算云计算智能化生产端到端数据流动工业互联网是互联网和新一代信息技术与全球工业系统全方位深度融合集成所形成的产业和应用生态，是工业智能化发展的关键综合信息基础设施。—工业互联网是网络，实现机器、物品、控制系统、信息系统、人之间的泛在联接—工业互联网是平台，通过工业云和工业大数据实现海量工业数据的集成、处理与分析—工业互联网是新模式新业态，实现智能化生产、网络化协同、个性化定制和服务化延伸工业互联网的范畴先进材料3D打印元器件工艺与整机…生产设备本体传感终端工业网络制造管理平台（实时监测、系统控制）行业应用工业云平台+智能装备泛在感知终端智能网连汽车智能家居……个性化定制协同制造供应链协作…智能制造工业互联网核心是基于全面互联而形成数据驱动的智能智能控制资产优化虚拟仿真智能化生产服务化延伸设计协作供应协作制造协作智能服务全面互联端管云网络化协同个性化定制C2B定制数据采集数据连接与传输数据计算与处理数据智能产品良率预测性运维智能装备机器人智能产品……工厂/企业外互联工厂/企业内互联信息/生产系统互联……工厂/企业内专有云外部专有云/公有云……先进材料先进工艺其它基础…行业经验/知识/技能基于数据自决策自执行跨设备跨系统跨企业数据共享基于数据的建模与智能分析B2B定制……智能制造智能管理工业/产业基础我们理解的工业互联网总体架构三大智能化闭环：智能生产控制、智能运营决策优化、消费需求与生产制造精确对接智能化生产企业内网络化协同企业-企业个性化定制企业-用户服务化延伸企业-产品应用物理系统数据网络安全设备安全数据安全控制安全应用安全网络互联应用支撑标识解析产业视角互联网视角产业数据采集交换生产反馈控制数据集成处理产业建模、仿真与分析车间/工厂/企业运营决策优化网络安全数据：本质是数据智能在工业中的全周期应用，包括“采集交换-集成处理-建模分析-决策与控制”，形成优化闭环，驱动工业智能化。网络：本质是实现数据智能的网络基础，包括网络互联、标识解析、应用支撑三大体系。安全：本质是工业/产业互联网各个领域和环节的安全保障，包括设备安全、控制安全、网络安全、应用安全等。总体架构用户（消费者/企业用户）工业互联网成为主要发达国家重塑制造业竞争优势的关键举措工业互联网是实现制造业智能化的核心，目前全球主要国家正加快工业互联网战略布局，以抢占未来制造业竞争的制高点。美国：先进制造战略先进制造战略工业互联网/CPS：先进制造战略的重要创新方向和基础德国：工业4.0战略工业4.0战略工业互联网/CPS：工业4.0的核心基础无论美德使用何种名词，均将工业互联网作为变革工业和确立竞争新优势的技术基础，注重将顶层设计与优势企业主导相结合，突出数据在整个架构中的核心作用，加快相关领域标准化进程。德国重点是基于制造装备、工业自动化、工业软件等方面的领先地位，通过全工业体系的协同（研究机构、协会、大学等），强化“硬制造”优势，同时拓展“软服务”能力。美国是利用基础科学、工业、信息技术、互联网等领域的综合优势，构建全球性的生态体系组织，从大数据应用等“软服务”切入，带动工业全流程、全环节竞争力的整体提升。主要内容工业互联网内涵全球工业互联网标准进展工业互联网标准体系工业互联网产业发展我国工业互联网重点工作互联网涉及的主要标准化组织IECTC65（工业过程测量、控制和自动化）ISOTC184（自动化系统和集成）国标委TC124（工业过程测量和控制）国标委TC159（自动化系统与集成）工业标准化组织工业标准化协会和联盟中国工业标准化组织工业标准化组织ISO/IECJTC1、W3C、ITU-T、TMF、IEEE、IETF等ISA美国仪器协会HART通信基金会

FDI(现场设备集成)OPC基金会IIC美国NIST。。。德国工业4.0其他国家工业标准化组织ICT标准化组织德国工业4.0标准化工业4.0平台成立五个工作组对关键问题展开研究WG1：参考架构，标准与规范WG2：研究与创新WG3：互联系统安全WG4：法律框架WG5：用工以及工作岗位等1、发布工业4.0的参考架构模型2、2015.11，发布工业4.0标准化路标V2.0标准化需求参考模型应用案例基础非功能性特征研发和工程通讯增材制造工业4.0中的人标准化的过程中德加强标准合作，中德智能制造/工业4.0标准工作组于12月17日召开启动会，确定后续将加强机器人、智能制造安全保障、预防性维护、无线通信以及国际标准化合作德国工业4.0参考模型CPPS功能视角：“资产层-集成层-通信层-信息层-功能层-商业层”，是智能生产能力的解构。价值链视角：基于IEC62890，描述零部件、机器、工厂等单元从原型到实物的价值生成全过程工业系统视角：基于IEC62264和61512，将工业层级分为“现场设备-控制设备-工段-车间-企业”为基础，并拓展到“产品”和“世界”，构建完整工业系统。原型实物产品现场设备控制设备工段车间连接世界企业商业功能信息通信集成资产全生命周期价值链全层级工业系统123工业4.0参考模型功能映射功能映射CPPS功能图层纵向集成以零件、机器、工厂为代表端到端集成横向集成CPPS功能工业4.0的关键是将CPPS功能(维度1)映射到全生命周期价值链(维度2)和工业系统(维度3)中，实现三大集成。2015年4月，《德国工业4.0实施战略》提出参考模型RAMI4.0，其本质是从工业角度出发，结合已有工业标准，将以“CPPS（信息物理生产系统）”为核心的智能生产功能，映射到全生命周期价值链和全层级工业系统中，以简单直观的方式呈现数据驱动的工业智能化图景。工业互联网联盟（IIC）-总体情况2014年4月成立IIC由GE、IBM、Intel、AT&T、思科五家单位发起IIC由对象管理组织(ObjectManagementGroup,OMG)管理IIoT应用案例分析，参考架构和关键技术方向总体设计，提炼标准需求，推动安全框架设计，搭建测试床，提供系统解决展示平台和设计支撑，加速全球产业发展；IIC定位为产业推广组织IIC工作范畴IIC组织架构IIC指导委员会IIC工作人员市场组安全工作组技术工作组测试床工作组商业生命周期战略及解决方案组工业互联网联盟（IIC）--主要进展成果发布应用案例2015.7工业互联网术语2015.6工业互联网参考架构1.02016Q1工业互联网网络连接参考架构技术2016Q2工业互联网参考架构2.02016Q2动态组合和协同技术报告2016Q2产业分析框架文档2016Q2商业战略白皮书2016.6分布式数据管理和互操作参考架构目前IIC已通过的应用案例共22个，累计应用案例35个链接：/members/groups/testbed/index.htm通过测试床：20个待通过测试床：4个其中中国牵头测试床：2个城市智慧供水（威派格+新思维+信通院）生产质量管理（H为+海尔+中国电信+信通院）测试床美国IIC的工业互联网总体架构2015年6月，IIC提出工业互联网参考架构（1.7版本），重点面向“工业互联网系统”开发，以ISO/IEC/IEEE42010（软件系统“架构描述”）标准作为系统架构设计方法论，提出了包含四个视角的参考架构。商业视角使用视角功能视角实现视角确定利益相关者，及其对建立工业互联网系统的商业愿景、价值和目标。以具体任务为牵引，确定工业互联网系统使用过程中人或逻辑用户的活动序列确定实现功能要素的关键技术、通信方式和生命周期流程确定工业互联网系统的功能要素、相关关系、接口及交互方式。利益相关方决策者产品经理操作者系统工程师程序员或相关组织工业互联网的总体架构architecture美国工业互联网参考架构-功能视角数据信息流决策任务流工业互联网系统功能架构边缘实时优化全系统深度优化1.工业互联网系统功能包括五个方面，分别是控制、运营、信息、应用和商业。控制域是实现信息世界与物理世界交互的关键。信息域具备数据汇集、分析、分发功能，是其它模块优化的核心驱动。2.数据信息流与决策任务流3.实时闭环与深层优化闭环CPS架构中能够更好体现控制模块、运营模块、应用模块、商业模块的原始数据均会汇集到信息模块进行集中处理分析，形成相关优化信息反馈给各个模块；决策和任务由上至下传递，现有工业系统层级能够满足由上至下的决策控制。依托边缘计算分析，形成的实时控制闭环依托高性能的综合数据分析处理，形成的更深层次的工业系统优化闭环物理实体IIC加速全球化布局与德国开展参考架构对接美国（IIC总部）中国日本印度德国推动成立国家分部组织ISWC，打造工业互联网领域的“巴展”IIC于2015.9月在巴塞罗那举办首届IoTSolution峰会ISWC（IoTSolutionWorldCongress），埃森哲、GE、IBM、微软、Vodafone作为钻石赞助商，吸引超过4500人参加，120多名嘉宾发表演讲，89家厂商参展，召开83个session，11个测试床项目集中展示已成立IEC：工业网络及工控安全标准化为主工业通信网络通信协议IEC61158-X工业无线通信网络IEC62591(WirelessHart)IEC62601(WIA-PA)IEC62734(ISA100.11a)功能安全IEC61508过程工业功能安全IEC61511设备行规IEC61784-1IEC61784-2功能安全行规IEC61784-3网络信息安全IEC61784-4安装规范IEC61784-5高可用性IEC62439网络与系统安全IEC62443工业控制系统通信网络安装IEC61918无线共存IEC62657IEC的工业互联网标准化基础已有主要标准示意图1、传统工业现场网络通信标准2、三大工业无线网络标准3、传统工控系统安全标准ISO：工业自动化系统集成标准为主ISOTC184物理设备控制分技术委员会（SC1）机器人与机器人装备分技术委员会（SC2）工业数据分技术委员会（SC4）体系结构、通信和集成框架分技术委员会（SC5）ISO下属第184技术委员会（即TC184），主要从事工业自动化系统和集成技术标准化工作，目前工作主要集中于工业自动化领域从工业互联网视角出发，SG2/WG10服务机器人的模块化软硬件标准(正在编制)SG4/WG8&13&22&2在产品数据表达和交换、零件库结构和制造管理数据等标准SC5/WG5&6&7&9在开放系统集成框架，应用服务接口、诊断与应用维护、运行管理等标准ISO的工业互联网标准化基础1、传统工业数据标准2、开放系统集成标准3、智能机器人软件标准小结美德等都非常重视标准化工作，也非常重视发挥产业力量德国标准化学会（DIN）和德国电气电工信息技术委员会（DKE）工业4.0协调组、德国工业4.0理事会美国产业驱动成立工业互联网联盟IIC主要标准化方向涉及总体标准（需求、参考架构、业务用例、安全等）智能装备/产品标准。IEC/TC65、ISO/TC184等推动工业用传感器、测量仪表、服务机器人等标准，云管端模式发展，装备标准需统筹考虑工业软件（包括嵌入式终端操作系统等）标准网络互联标准。传统工业现场总线和工业以太网标准并存，未来面向无线化、IP化的网络互联技术和产品标准将成为重点数据标准：数据描述、数据集成协议（语法、语义）、数据平台等相关标准安全标准。安全体系以及设备、网络、数据、服务等安全相关标准主要内容工业互联网内涵全球工业互联网标准进展工业互联网标准体系工业互联网产业发展我国工业互联网重点工业互联网标准体系（草案）1、设备/产品集成接入生产装备传感器执行器PLC生产线传感器执行器PLC网关/智能设备/大型控制设备生产装备生产线传感器执行器嵌控传感器执行器嵌控智能部件智能部件工厂管理系统网络部件网络部件网络部件网络部件传统生产设备/设施叠加传感器/执行器等智能部件，并通过网络实现信息采集和反向控制工业设备/装备装载/仪器仪表嵌入式工控系统，向智能化转型仪器仪表传感器执行器嵌控智能部件网络部件仪器仪表设备/产品模型与描述：如机床类型、加工能力等，侧重静态数据。是什么设备/产品采集信息分类与描述：如机床运营状态、采集的温湿度环境信息等，侧重动态数据。传什么设备/产品接口标准：如接口硬件、传送协议等。怎么传设备/产品智能化导则。设备的改造及标准的实施。如何实施2、网络互联—网络发展趋势PLC（可编程控制器）DCS/FCS（过程控制系统/分散控制系统）现场总线/实时以太网/无线网络现场级车间级工厂级HMI（人机界面接口）SCADA（数据采集与监视控制）机器2公众互联网/专线机器1机器3工厂内IT网络现场总线/工业以太网/无线网络网关ERPCRMMESSCM三级两层网络架构：相互隔离、封闭、标准林立（IEC标准有20多种，使用超过40种），无法实现IT与OT的充分数据流动和共享OT网络①IP化②扁平化③无线化④灵活组网方向基于TCP/IP的互联网技术体系在较长时间内将是具有产业化共识的演进路径某些环节的技术创新存在需求和可能SDN+网络虚拟化有可能成为工业互联网网络技术发展的重要方向5G网络将成为工业互联网接入层关键组成部分技术改造提升网络能力（时延、带宽、资源定制、等）方向工厂外2、网络互联—标识解析设计企业CAx图纸BOM物料清单工艺数据制造企业生产管控系统（ERP、MES等）工序-1工序-N。。。国际物流企业国内物流企业物流平台物流平台国际销售企业销售信息系统国内销售企业销售信息系统智能产品智能产品产品信息查询产品溯源产品运维产品防伪。。。标识解析类应用标识解析系统互联网原材料供应企业供应系统场景描述：产品在整个生命周期过程中，不同环节都会产生信息，这些信息可能分部在企业不同环节、不同企业，甚至随着产品流通，分散在全球某类标识应用需要获取产品在多个环节的信息并进行关联分析，特别是可能需要从上千万家设计、制造、物流销售企业中需求：建立唯一和全局性的标识是实现跨企业甚至全球范围内信息关联索引的重要手段，而标识解析系统是通过标识定位信息服务器地址/产品地址的重要支撑平台，而且需要全球化互联全局唯一标识<--->设计/原材料/制造/物流/销售/产品运行信息2、网络互联—IPv6IPv6化是工业互联网发展必然趋势工厂外网所基于的互联网正在向IPv6演进；IPv6能满足工业互联网发展的海量地址需求。2015年，部长办公会确定了适用于工业互联网的IPv6地址编码规划方案。方案遵照了的现行地址结构，主要针对提供工业企业互联网接入服务的运营商；在运营商各自已的IPv6地址编码规划上，在地址前缀的业务/网络分类字段中嵌入标识码管理2、网络互联—标准整体网络架构工厂网络：工厂网络架构、网络组网技术【有线无线混合组网、SDN等】、工业有线【工业以太网、工业PON、有线IPv6】、工业无线网【工业4G、工业5G、工业WiFi、无线IPv6】、工厂外部网络：工厂外部网络架构、工业VPN等网络设备：工业网关、工业交换机、工业芯片及通信模块、其他标识解析：编码类、解析类、数据类、管理类、应用类资源管理：IPv6地址、频谱。3、信息集成工厂内不同系统间的数据集成产品/设备到云平台的数据集成PLCDCSFCS现场系统应用支撑/数据集成协议IT系统MESERPCRMPLM传感器I/O仪表伺服生产现场系统数据接口各异，应用支撑协议是工厂内各现场系统向IT系统实现数据集成的统一“数据总线”数据分析服务平台服务1服务2服务3智能机器企业IT智能产品通过互联网，应用支撑协议、网关等实现智能机器、产品、终端等的数据向云端的集成传感器I/O互联网网关……应用支撑体系包括实现IT系统与生产系统间数据集成的服务器、网关设备、中间件软件、数据集成协议等3、信息集成工厂内不同系统间的数据集成消息总线集成协议语义集成，含数据字典，多种场景MES、ERP、PLM、DNC、SCADA等主要系统，包括：同种系统之间信息集成MES-MES不同系统之间信息集成：MES与ERP之间工厂外部基于云平台的数据集成集成协议语义集成，含数据字典。多种场景：设计、物流、工厂信息控制系统等与云平台对接4、工业互联网数据平台和云平台工业数据平台智能装备传感器控制系统工业软件大数据处理工业APP软件定义机器/智能机器工业应用大量第三方工业应用开发商不同装备、传感和工控自动化厂商4、工业互联网数据平台和云平台-标准数据数据预处理要求：数据命名、加密等数据存储要求：不同所属用户的数据隔离数据管理要求：如用户账户信息加密等云平台云平台系统架构云平台功能和性能云操作系统云上业务和数据迁移基于云的工业互联网服务导则：角色定义，要求协同管理5、工业互联网安全关注重点工厂外网智能工厂SCADA工程师站/操作员站HMIERPSCMCRMMES工业云平台定制业务产品服务协同业务···工业云平台协作企业工业机器人工业机器人智能传感器…···工厂内网应用安全网络化协同、个性化定制等业务应用的多样化对公共互联网的安全能力提出了更高要求数据安全数据的开放、流动和共享使数据和隐私保护面临前所未有的挑战设备安全网络IP化、无线化以及组网灵活化给工厂网络带来更大安全风险网络安全控制安全控制环境开放化使外部互联网威胁渗透到工厂控制环境设备智能化使生产装备和产品直接暴露在网络攻击之下工业互联网安全保障应从上到下建立体系化的顶层设计，未来需要关注的五大安全重点包括设备安全、网络安全、控制安全、应用安全和数据安全。①②③④⑤主要内容工业互联网内涵全球工业互联网标准进展工业互联网标准体系工业互联网产业发展我国工业互联网重点工业互联网引发制造产业各环节的创新变革工业互联网的核心是“数据”更强数据采集能力更大范围网络连接更深层次的数据链打通更复杂的数据分析和决策1、出现新的产业环节2、现有环节创新变革智能传感器新型工业软件智能工控系统……工业互联网/智能制造的关键产业工业传感/控制器工业网络工厂：三化一柔性工厂外部：SDN、5G……工业控制系统(软件+芯片)工业数据平台工业软件（传统软件+工业APP）工业仿真软件大数据与工业软件的集成工业软件的云化智能工控系统及相应的软硬件智能化传感器MEMS传感器在智能工厂内构建从研发设计、订单管理、资源计划、制造执行到设备监测的完整工业互联生产体系在智能工厂外构建以工业互联云为基础的产品数据集成分析平台，实现供水设备生产过程的智能化以及运维服务的智能化威派格工业互联网架构图体系架构受关注，但不同企业视角和侧重点不同工厂外网技术加速向工厂内网渗透部署PON+LTE专网于生产端，实时采集设备运行状态、控制指令等全程数据对生产节能组件布设采集设备和控制单元，采集并交互控制电表、水表和阀门等采集生产管理应用如MES和PDM等关键数据工厂网络化中国电信潍柴工业互联网项目工厂内定制化连接支撑产品全生命周期服务，构建涵盖窄带物联网、4G中档连接服务以及5G高档连接服务一揽子工业无线解决方案利用4G/5G替换原有工业以太网、短距离通信，打通工厂内、外部端到端信息链中国移动定位工厂网络的产业突破方向:现场控制网络装备型企业主导52%使用企业主导11%行业协会主导16%工控网络产业份额及主导者类型工控网络产业主导者以装备型企业为主。装备型企业通过将工控网络产品与制造装备捆绑销售，形成事实上的标准/市场垄断，长期以来OT系统呈现封闭化状态。国内通信制造企业需利用自身在以太网、IP产品、技术方面的优势，与工业装备供应商合作推动开放的工厂控制网络标准，打破垄断局面产业生态是现场控制网络技术推广的关键现场控制网络与工业控制系统有着紧密的联系，因此现场控制网络也成为国际巨头强占技术优势的关注重点。现场控制网络标准众多是存在多年的现实，要成功推动一项现场控制网络技术发展壮大，最重要是建立完整的产业生态。PI组织是目前工业领域最成功的产业组织，从推广PROFIBUS到推出PROFINET，PI建立了一个组成完整、规模庞大、服务全面的产业生态环境。芯片工控工厂芯片企业：Freescale、TI、HMS、……工控企业（PLC、机器人、工控系统）：西门子、施耐德、艾默生、FANUC、Yaskawa、日立、ABB、霍尼韦尔、……生产企业：通用汽车、宝马、拜耳医疗、松下电器、波音、……PROFIBUSandPROFINETInternational(PI)1400多个企业会员、27个地区PI协会、51个技术中心、28个培训中心、10个测试实验室技术白皮书专家指导产品认证国际标准我国在工厂内网络技术方面取得了一定进展工业以太网浙大中控等提出的EPA（工厂控制以太网）工业无线控制沈阳自动化所等提出的WIA-PA工业蜂窝无线H为提出LTE-M工业现场采集解决方案在2007年发布现场总线国际标准IEC61158（第四版）中，EPA技术成为20种技术之一的Type14WirelessHART是IEC国际标准，是工业有线HART的扩展，应用广泛美国仪器仪表协会（ISA）推动，应用比较广泛—H为在3GPP成立适用于CIoT（CellularIoT）项目组，推动低功耗广域覆盖网络技术LTE-M(LTE-MachinetoMachine)标准化，预计2016年完成—2015年，开通全球首个LTE-M技术试点全球产业加速布局和渗透，新体系雏形初现利用平台聚集产业构建生态—三一重工设备大数据发动机负荷GPS位置工作时长设备利用率支架姿态发动机转速燃油油位发动机温度油耗行驶状态油温压力……实时监控20万台机器的5000多个参数三一重工工程机械的全生命周期管理平台。现在基于私有云，希望向公有云上转移，成为全行业的公共服务平台，提炼共性成为应用工具和模块，提供给第三方，并争取开源开放工业数据平台：工业互联网的关键环节设备聚合1打通OT-IT：将不同类型的机械设备进行连接打通，实现机器到机器和机器到云的信息数据的连通流动；大数据管理2数据聚合：将不同结构的数据类型进行采集、存储、管理、整合以及有效利用；数据分析：对整合数据进行进一步分析，产生全新的数据价值，对设备、资产、流程优化进行支撑。开放平台3工业数据平台的需求要素在平台层，能够向第三方提供完整的开发环境或API\SDK等，满足第三方应用开发；对应用进行平台化全生命周期管理。工业互联网的探索路径路径五路径四路径三方向一：自下而上/智能工厂模式一：基于叠加式系统改造的智能工厂探索模式二：基于集成式系统的智能工厂探索模式三：基于产品智能化和联网的智能延伸服务模式四：基于企业间联网的云制造协作模式五：基于互联网平台的C2B/B2B规模化定制生产企业外协作企业用户产品IT层设计与管理软件系统生产过程执行软件系统OT层工业自动化系统生产设备路径二路径一方向二：自上而下/智能服务中国企业积极开展应用模式探索海尔智能工厂海尔沈阳冰箱厂通过叠加式工业网络将生产线各个单元与市场需求进行无缝对接，提升生产组织效率，目前一条生产线可支持500多个型号的产品生产，生产节拍缩短到10秒一台。云平台资源池实现云协同制造航天二院天智云航天二院将全集团600余家单位全部接入云制造平台，提供协同设计、云研发、商机对接、创新服务等功能，目前已汇聚3万余家企业，业务订单超过2万个应用实践推动工厂内外的改造案例MESERP、PLM现场级车间级HMI执行器传感器现有控制网络SCADA数据网关现有管理网络OT层IT层外部网络新增传感器监测设备新型网络大数据分析云应用网关在原有基础上通过添加传感设备完善信息收集能力，借助PON、4G等网络技术支持实现企业互联互通，并依赖数据分析和处理平台来进行生产过程优化。动力设备制造企业外部网关工业数据平台PLC在现有制造系统基础上，通过部署嵌入式系统和新型网络，实现现场数据的采集和集成，并开展大数据分析优化，实现智能生产与管理。应用场景：产线优化、智能排程、设备预测性维护、基于大数据分析的质量优化、现场库存优化等谢谢工业互联网大数据平台

建设方案背景介绍调查分析平台建设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Contents目录为什么有工业4.0？实体物理世界和虚拟网络世界融合工业4.020世纪70年代兴起的信息化工业3.020世纪初电气化和自动化工业2.0实体18世纪机械制造设备的引入工业1.0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。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，从海量形式各异的数据源中更有效地抽取出富含价值的信息。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HalVarian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时间第一阶段1990-2000第二阶段2000-2010第三阶段2010～至今核心技术远程监控、数据采集和管理大数据中心和数据分析软件数据分析平台与高级数据分析工具问题对象／价值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商业模式产品为主的附加服务产品租赁体系和长期服务合同按需的个性化自服务模式，分享经济代表性企业和技术产品GMOnStarTM阿尔斯通TrackTracerTMGEPredix平台大数据特征：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）互联网大数据与工业大数据的对比分析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，只分析统计显著性强调特征之间地物理关联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待解决问题（3B）：隐匿性（BelowSurface）；碎片化（Broken）；低质性（BadQuality）工业大数据应用背景介绍调查分析平台建设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Contents目录工业大数据的核心是机器数据机器大数据的特点工业互联网和大数据的关系工业互联网工业互联网工业互联网大数据+=企业发展动力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。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。01全方位关注产品设计、制造、采购、使用等上下游信息。03全过程数据的设计和使用，必须要考虑跨越不同的设计、制造阶段。02全融合万物互联意识，关注企业各业务的全面关联及融合。04大数据对企业的应用价值体现31542自助分析、生产管道可视化、资源解耦随需而动，营销实时，以业务效率提升为标志。提升业务效率数据集中到数据中心，多数据源管理，透明服务支持，实时的决策和预测能力提升整体经营管理水平。增强管理水平数据开放服务、租售数据、广告等新业务.创新商业模式互联网化的电子渠道全景体验、个性化商品推荐、LBS位置营销、面向客户个体的深度洞察提升客户体验以技术驱动为标志，内存计算、MPP、CEP…分而治之的分布式计算让运营商实时高效决策….技术高效、低成本挖掘工业大数据价值的核心技术——CPS

分析手段工艺、效率和产能商业模式内核数据和知识建模智能设备平台基础测量材料设备维护6M6CCPS定义:从实体空间的对象、环境、活动中进行大数据的采集、储存、建模、分析、挖掘、评估、预测、优化、协同，并与对象的设计、测试和运行性能表征相结合，产生与实体空间深度融合、实时交互、互相耦合、互相更新的网络空间；进而，通过自感知、自记忆、自认知、自决策、自重构和智能支持促进工业资产的全面智能化.工业大数据云平台实现路径扩展性增量式的、几乎无限的扩展可用性要求系统总是在线运行灵活性灵活可动态改变的数据模型扩展性纵向扩展横向扩展分布式资源集中计算和存储分布可用性单份数据数据复制一致性不要使用分布式事务处理大数据处理的需求和特点背景介绍调查分析平台建设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Contents目录工业大数据云平台建设终极目标IaaS：提供基本的计算、网络和存储资源。PaaS：中间层，提供对行业业务应用的支持。SaaS：向用户交付最终业务应用和数据分析。PaaS环境层：为业务应用提供支撑的软件组件、包括各种中间件和数据库等。以Hadoop为代表的大数据处理。PaaS业务层：包含了应用的后台程序，数据处理算法以及业务数据等实现业务能力的元素。PaaS服务层：将业务层的业务、算法和数据以接口的形式提供给上层的前端应用直接访问。平台核心：统一资源+大数据+开放服务云平台总体架构—68

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面向一般数据中心典型的应用场景，提供对混合IT资源的统一接入，以构筑云模式下基础资源调度的最佳实践。以PaaS能力为核心，将应用系统的典型软件组件以服务形态提供，为业务系统提供统一环境支持，并进行统一管理和监控。将大数据平台作为典型服务组件整合到云平台中进行统一管理，以适应未来应用对大数据能力的普遍使用。为用户提供面向DevOps的统一云服务业务流程，以统一平台提供传统的IaaS和PaaS能力，并贯穿开发、测试和生产的全过程。云平台总体架构介绍工业大数据平台--数据业务逻辑背景介绍调查分析平台建设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Contents目录准实时采集批量采集Hadoop平台MPP，基于X86平台主数据仓库分布式数据库基于X86平台数据采集（云化ETL，流数据处理、爬虫）数据层获取层能力层精细化营销智能运营物联网应用应用商店客服应用基础分析能力数据挖掘能力实时分析能力自助分析能力多维分析能力数据共享能力指标应用报表应用主题分析专题分析互联网GN口半结构化、非结构化数据BSS经分DMVACMC话单业务平台结构化数据数据源分布式文件系统HDFS记录明细数据HBaseM/RHive记录汇总数据数据统一服务和开放SQL、FTP、WS、MDX、API、……分布式数据库（MPP）：存储加工、关联、汇总后的业务数据，并提供分布式计算，支撑数据深度分析和数据挖掘能力，向主数据仓库输出KPI和高度汇总数据。主数据仓库（与MPP合设）：存储指标数据、KPI数据和高度汇总数据。Hadoop云平台：负责存储海量的流量话单数据，提供并行的计算和非结构化数据的处理能力，实现低成本的存储和低时延、高并发的查询能力。数据开放接口：向大数据应用方提供大数据平台的能力。数据采集（ETL）：负责源数据的采集、清洗、转换和加载包括：1、把原始数据加载到Hadoop平台。2、把加工后的数据加载分布式数据库和主数据仓库应用层大数据平台目标架构及定位数据分级存储原则数据融合与分级存储实施按数据血缘按逻辑层次按业务种类按设备网络划分按设备物理地址在线、近线、离线按访问频度内存数据库按响应及时性内存数据库数据生命周期中在线数据对高性能存储的需求，以及随着数据生命周期的变更，逐渐向一般性能存储的迁移，是分级存储管理的一条主线。同时兼顾考虑其他分级原则，共同作用影响数据迁移机制。基于生命周期基于访问压力基于业务用途基于物理属性分级原则高性能磁盘库磁带光盘库中低性能磁盘库将核心模型（即中度汇总的模型）通过改造融入到现有主数据仓库的核心模型中，减少数据冗余，提升数据质量。将主数据仓库中的历史数据和清单数据迁移到低成本分布式数据库，减轻主数据仓库的计算与存储压力并支撑深度数据分析。数据数据数据1、核心模型融入主数据仓库主数据仓库2、历史数据迁移到分布式数据库分布式数据库大数据平台：

数据分级存储工业大数据平台--技术架构源数据导入ETL，进行数据的清洗、转换和入库。基础数据加载到主数据仓库，规划保存3年清洗、转换后的ODS加载到分布式数据库规划保存1+1月，在分布式数据库内完成明细数据和轻度汇总数据加工生成，规划保存2年ODS数据和非结构化数据，如爬到的网页数据ftp到Hadoop