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工业互联网大数据平台建设综合解决方案
目录
➢ 平台建设
工业C互o联n网t大en数t据s平台建设方案工业互联网大数据平台建设方案工业互联网大数据平台建设方案
➢ 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
工业互联网大数据平台建设综合解决方案
+ = 工业互联网
大数据
企业发展 动力
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• 工业4.0由德国提出,主要
• 坚持“创新驱动、质量为先、
指提升制造业的智能化水平,
绿色发展、结构优化、人才
建立具有适应性、资源效率
为本”的基本方针,坚持
工业互联及网基大数因据工平程台学建设的方智案慧工工业厂互联,网大数据平台“建市设场方主案导工业、互政联府网引大数导据,平立台建设方案
在商业流程及价值流程中整
态监控,问题发生 息服务,通过及时 台式服务,实现了
后的及时处理,帮 维修和预测型维护 以社区为基础的用
助用户避免故障造 避免故障发生的风 户主导的服务生态
成的损失
险
体系
商业模式
产品为主的附加服 产品租赁体系和长 按需的个性化自服
务
期服务合同
务模式,分享经济
代表性企业和技术 GM OnStarTM 产品
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?
工业互联网大数据平台建设综合解决方案
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。。
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 大数据中心和数据 数据分析平台与高
工业互联网大数据平台建设方案工业互联网大数据集平和台管建理设方案工业互联分网析大软数件据平台建设方级案数据分析工具
问题对象/价值
以产品为核心的状 以使用为核心的信 以用户为中心的平
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
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➢ 模型算法介绍
为什么有工业4.0?
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工业4.0、中国制造2025
工业互联网大数据平台建设综合解决方案
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
阿尔斯通 TrackTracerTM
GE Predix 平台
互联网大数据与工业大数据的对比分析
工业互联网大数据平台建设综合解决方案
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
间的相关性进行预测 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
工业互联网大数据平台建设综合解决方案
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工业互联网大数据平台建设综合解决方案
➢ 背景介绍
➢ 调查分析
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。
互联网大数据平台建设方案
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
工业互联网大数据平台建设综合解决方案
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➢ 背景介绍
➢ 调查分析
目录
➢ 平台建设
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➢ 云平台总体架构
➢ 大数据平台介绍
➢ 大数据平台应用
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。
工业互联网大数据平台建设综合解决方案
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)
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。
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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
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分析手段
以统计分析为主,通过 具有一定逻辑地流水线
挖掘样本中各个属性之 式数据流分析手段。强