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工业大数据技术架构概述.pdf
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工业大数据技术架构概述
目 录
第一章 工业大数据系统综述 .......................................1
1.1 建设意义及目标...........................................1
1.2 重点建设问题.............................................2
第二章 工业大数据技术架构概述 ...................................3
2.1 数据采集与交换...........................................5
2.2 数据集成与处理...........................................6
2.3 数据建模与分析...........................................8
2.4 决策与控制应用...........................................9
2.5 技术发展现状............................................10
— 1 —
第一章 工业大数据系统综述
1.1 建设意义及目标
工业大数据是工业生产过程中全生命周期的数据总和,包括产品研发过程中
的设计资料;产品生产过程中的监控与管理数据;产品销售与服务过程的经营和维
护数据等。从业务领域来看,可以分为企业信息化数据、工业物联网数据和外部跨
界数据。现阶段工业企业大数据存在的问题包括数据来源分散、数据结构多样、数
据质量参差不齐、数据价值未有效利用等情况。
工业大数据技术的应用,核心目标是全方位采集各个环节的数据,并将这些
数据汇聚起来进行深度分析,利用数据分析结果反过来指导各个环节的控制与管
理决策,并通过效果监测的反馈闭环,实现决策控制持续优化。如果将工业互联网
的网络比做神经系统,那工业大数据的汇聚与分析就是工业互联网的大脑,是工
业互联网的智能中枢。
工业大数据系统的建设首要解决的是如何将多来源的海量异构数据进行统
一采集和存储。工业数据来源广泛,生产流程中的每个关键环节都会不断的产生大
量数据,例如设计环节中非结构化的设计资料、生产过程中结构化的传感器及监控
数据、管理流程中的客户和交易数据、以及外部行业的相关数据等,不仅数据结构
不同,采集周期、存储周期及应用场景也不尽相同。这就需要一个能够适应多种场
景的采集系统对各环节的数据进行统一的收集和整理,并设计合理的存储方案来满足
各种数据的留存要求。同时需要依据合适的数据治理要求对汇入系统的数据进行标准
和质量上的把控,根据数据的类型与特征进行有效管理。之后就需要提供计算引擎服
务来支撑各类场景的分析建模需求,包括基础的数据脱敏过滤、关联数据的轻度汇总、
更深入的分析挖掘等。这些都需要为工业大数据系统选择合适的基础架构作支撑。
建设工业大数据系统能有效地整合工业生产各个环节零散的数据,进行统一
的收集、管理和应用,在产品设计环节,全面地收集用户需求,在生产环节有效
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春哥111
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