大数据在工业制造业中 的应用研究 HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】
大数据在工业制造业中的应用研究 刘强 摘要：工业制造业是当前社会上的一个重要行业，对社会经济发展有着很大促进作用，在信息技术快速发展的大形势下，为能够使工业制造业得到更好发展，必须要对大数据进行有效应用，通过大数据的应用使工业制造业得以创新，从而使其得到更好发展，使社会经济水平得到更大提高。本文就大数据在工业制造业中的应用进行研究。 关键词：工业制造业；大数据；应用 当前社会已经逐渐进入大数据时代，大数据时代的到来也在很大程度上影响社会上各个行业发展，并且大数据在实际生产中应用也成为今后各个行业发展必然趋势。作为社会发展过程中的重要行业，大数据在工业制造业中的应用有着十分重要的作用，对推动工业制造业发展有着不可替代的作用，因此在工业制造业中大数据的应用也就十分必要。在当前工业制造业发展过程中，各企业领导人应当在分析当前工业大数据现状基础上，在工业制造业中对大数据进行有效应用。 1 工业制造业中大数据应用现状分析 从当前我国工业制造业发展实际情况来看，虽然已经具备一些国际知名企业，然而与国际上发达国家相比较而言，在工业制造业中大数据应用仍然比较落后。就当前实际情况而言，大数据应用比较广泛，应当应用比较成熟的大多都是一些电子商务公司及企业。对于电子商务公司及企业而言，其能够对大数据的有效应用分析实际生产经营状况，同时能够通过大数据的应用对消费者进行引导，使其能够在消费过程中产生一定倾向性，但当前在工业制造业方面大数据应用仍相对比较落后。对当前工业制造企业而言，其在产品生产
术大数据关键技 大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技 术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大 数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 一、大数据采集技术 社交网络交互数据及数据是指通过 RFID传感器数据、射频数据、（或称之半结构化移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、是大数据知识服务模型的根本。为弱结构化）及非结构化的海量数据，重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入非结构化的海量数据的智能化识别、实现对结构化、系统，半结构化、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻
克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决． 大数据隐策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，私保护技术等。 二、大数据预处理技术 ）抽取：1主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。数据抽取过程可以帮助我们因获取的数据可能具有多种结构和类型，以达到快速分将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数析处理的目的。2据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相 半结构化和应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、可表示、非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去件系统（DFS突破分布式非关系型大数冗余及高效低成本的大数据存储技术；据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，突破大数据移动、研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。 非关系型数据开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、数非关系型数据库主要指的是库以及数据库缓存系统。其中，NoSQL据库，
大数据技术与应用专业建设 调研报告 自党的十八大以来，我国提出了实施国家大数据战略的重大决策。国务院和相关部门先后印发了《促进大数据发展行动纲要》、《大数据产业发展规划（2016～2020年）》等指导性文件。各部门、各地方高度重视，据不完全统计，我国已有20多个省级地方和10余个部委出台了本地区、本行业大数据发展规划，我国大数据发展已经正式驶入快车道。 2015年9月5日经李克强总理签批，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统指导我国大数据发展的国家顶层设计和总体部署大数据发展工作。《纲要》提出从政府大数据、新兴产业大数据、安全保障体系三个方面着手推进大数据领域十大工程建设，将我国大数据发展推向了另一个制高点。 职业教育服务经济与社会发展，必须紧跟产业发展步伐，随着经济增长方式转变而“动”，跟着产业结构调整升级而“走”，围着企业技能型人才需求而“转”，适应市场的需求而“变”。在大数据技术飞速发展的今天，职业教育必须紧跟大数据产业发展步伐。为了更好地了解相关行业企业对大数据人才的需求，促进大数据技术与应用专业教学及专业建设，大数据技术与应用专业教学资源库建设团队在国内外针对大数据在行业企业的需求开展了调研。
一、调研目的 1、了解大数据行业企业对大数据技术与应用专业人才的需求倾向、人才需求规格预测、就业预测、人才的市场定位等； 2、了解大数据行业企业对大数据技术与应用专业人才培养模式、培养目标的意见，以及对专业知识、岗位分工、职业技能等的要求； 3、了解往届相关专业毕业生在工作单位的表现及用人单位对往届毕业生的工作、岗位能力评价； 4、与相关企业建立校企合作模式，促进教学与社会实践的联系，为大数据技术与应用专业教学资源库的专业建设、课程体系建设及培养模式寻找更完善的发展方向。 二、调研方式 1.问卷调查：印制问卷涵寄或面交，请企业相关人员作答。 2.实地调研：教师到企业和用人单位实地调研。 3.座谈调研：邀请用人单位的技术人员、管理人员到系里开展座谈交流。 4.网上调查：到网上搜索有关人才需求、课程设计、教学计划等信息。 三、国内外大数据发展现状 （一）大数据产业呈现爆炸式增长 由IDC和EMC联合发布的《The Digital Universe of Opportunities : Rich Data and the Increasing Value of Internet of Things》研究报告中指出，2011年全球数据总量已达到1.8ZB，并将以每两年翻一番的速度增长，
工业大数据应用场景分析 2015-08-05 工业4点0 工业4点0 工业大数据也是一个全新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。 工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分 析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。 1、加速产品创新 客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品
大数据关键技术 大数据技术，就就是从各种类型得数据中快速获得有价值信息得技术。大数据领域已经涌现出了大量新得技术，它们成为大数据采集、存储、处理与呈现得有力武器. 大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现与应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。 一、大数据采集技术 数据就是指通过RFIＤ射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得得各种类型得结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化得海量数据，就是大数据知识服务模型得根本.重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型,开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化得海量数据得智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理与管理等。必须着重攻克针对大数据源得智能识别、感知、适配、传输、接入等技术．基础支撑层：提供大数据服务平台所需得虚拟服务器,结构化、半结构化及非结构化数据得数据库及物联网络资源等基础支撑环境。
重点攻克分布式虚拟存储技术,大数据获取、存储、组织、分析与决策操作得可视化接口技术,大数据得网络传输与压缩技术,大数据隐 私保护技术等． 二、大数据预处理技术 主要完成对已接收数据得辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取:因获取得数据可能具有多种结构与类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂得数据转化为单一得或者便于处理得构型,以达到快速分析处理得目得。2)清洗:对于大数据，并不全就是有价值得,有些数据并不就是我们所关心得内容,而另一些数据则就是完全错误得干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据. 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到得数据存储起来,建立相 应得数据库,并进行管理与调用。重点解决复杂结构化、半结构化与非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据得可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠得分布式文件系统（DFS）、能效优化得存储、计算融入存储、大数据得去冗余及高效低成本得大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据得数据融合技术,数据组织技术,研 究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术. 开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指得就是NoSＱ
大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几
乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。
工业大数据在工业企业中的典型应用介绍 工业大数据可广泛应用于企业整个生产过程。下面按照企业生产过程的研发设计、供应链、生产制造、营销与服务环节，对工业大数据的应用场景及其应用进行探讨。 4.1 研发设计环节工业大数据的应用场景 在研发设计环节，工业大数据应用主要有产品协同设计、设计仿真、工艺流程优化等。 产品协同设计，主要是利用大数据存储、分析、处理等技术处理产品数据，建立企业级产品数据库，以便不同地域可以访问相同的设计数据，从而实现多站点协同、满足工程组织的设计协同要求。 设计仿真，是指将大数据技术与产品仿真排程相结合，提供更好的设计工具，减少产品交付周期。如波音公司通过大数据技术优化设计模型，将机翼的风洞实验次数从2005年11次缩减至2014年的1次；玛莎拉蒂通过数字化工具加速产品设计，开发效率提高30%。 工艺流程优化，主要是应用大数据分析功能，深入了解历史工艺流程数据，找出工艺步骤和投入之间的模式和关系，对过去彼此孤立的各类数据进行汇总和分析，评估和改进当前操作工艺流程。例如一家排名前五强的生物药品制造商广泛收集与工艺步骤和使用材料相关的数据，应用大数据分析技术，来确定不同工艺参数之间的相关性，以及参数对产量的影响，最终确定影响最大的9种参数，针对与这9种参数相关的工艺流程做出调整，从而把疫苗产量增加了50%以上。 4.2 供应链环节工业大数据的应用场景
供应链环节工业大数据的应用主要体现在供应链优化，即通过全产业链的信息整合，使整个生产系统达到协同优化，让生产系统更加动态灵活，进一步提高生产效率和降低生产成本。主要应用有供应链配送体系优化和用户需求快速响应。 供应链配送体系优化，主要是通过RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术获得供应商、库存、物流、生产、销售等完整产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，确定采购物料数量、运送时间等，实现供应链优化。如海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。 用户需求快速响应。即利用先进数据分析和预测工具，对实时需求预测与分析,增强商业运营及用户体验。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。 4.3 生产制造环节工业大数据的应用场景 在制造环节，工业大数据的应用主要有智能生产、生产流程优化、设备预测维护、生产计划与排程、能源消耗管控和个性化定制等应用。智能生产。就是生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。
大数据技术在新工业革命中将扮演着重要的角色。制造业大数据应用覆盖工业的研发设计、生产制造、供应链管理、市场营销和售后服务等产品生命周期的各个环节。在研发设计环节，可满足工程组织的设计协同要求，评估和改进当前操作工艺流程，从而提供更好的设计工具，缩短产品交付周期。在生产制造环节，可综合大量的机器、生产线、运营等数据的高级分析实现制造过程优化。在供应链管理环节，制造业大数据主要用于实现供应链资源的高效配置和精确匹配。在市场营销环节，可利用大数据挖掘用户需求和市场趋势，找到机会产品，进行生产指导和后期市场营销分析。同时大数据也是推进传统制造业转型升级的重要工具。因此在新工业革命的世界竞争中，制造业大数据必将是各国信息技术企业竞争的焦点。要迎接新工业革命的挑战，必须发展制造业大数据。 制造业大数据的特点： 从制造业大数据的特点来看，它符合大数据定义中的4V特点，数据规模大（Volume）、处理速度快（Velocity）、数据多样化（Variety）、数据价值密度低（Value）. 从规模来看，工业数据的主体，是由机器设备所产生的数据量远超过其它行业以人为主要产生的数据量。以风力发电机为例，终端正常状态下每秒会产生一个数据包，这个数据包包含500个左右的测点数据。如果全部数据需要处理与存储，那么1000台风机发电机产生的测点数据每秒可高达50万个。而无论是大型的风电场运营企业还是风电设备制造商，其需要监控的风机都会达到数千甚至上万的规模。而且与金融、电信等传统服务业可以区分忙时与闲时不同，大多数工业设备的运转都具有长时间连续的特
点。数据通常需要长时间或者永久保留，总的规模应该是TB或者PB级。1千千个G等于1个TB，1000个TB约等于一个PB级。 从处理速度来看，由于源数据的持续高吞吐量，大数据处理平台必须能够高速的对数据进行实时解包、协议解析、格式转换等基本处理。而在越来越多的智能化应用中，需要能够进行实时的数据分析并完成相应操作。特别是在控制系统中，针对安全生产的实时故障检测要求从数据收集到完成数据分析能够实现秒级甚至毫秒级的事前预警或事后报警停机，以避免事故的发生或对设备本身造成更大的连锁损害。 从数据多样性来看，工业数据不仅包括机器设备产生的时序、时空、高伟矩阵等数据，同时还有ERP等信息化管理系统产生的关系型数据，设计研发环节的产品图纸、工艺文档、加工代码等非结构化数据，以及来自外部互联网的半结构化（如JSON XML等）与非结构化数据（如文本等），它们构成了一个典型的多样化数据体系。 从数据价值来看，由于大量的工业设备与智能产品绝大部分时间工作于正常的工况条件下，因而在制造大数据分析的典型场景中，以生产运营优化为目的的应用只是需要使用聚合后的数据，而以故障分析为目标的应用针对的数据仅为少量非正常的工况，因此相对传统企业信息化数据而言，工业数据的价值密度相对较低。 Predix是一个云操作系统，负责将各种工业资产设备和供应商相互连接并接入云端，实现工业数据管理与工业数据分析，并提供资产性能管理（APM）和运营优化服务。SAP开发了面向物联网应用和实时数据处理的HANA大数据平台，并利用其在传统企业信息化ERP系统上的优势，推动HANA与信息
附件： 2017年大数据技术与及用人才培养方案 一、培养目标 本专业培养适应生产、建设、服务和管理第一线需要的，德、智、体、美等方面全面发展的，具有大数据行业对应岗位必备的科学文化知识及相关专业知识，以大数据系统运维与管理、数据处理、数据分析、应用系统开发能力为目标，系统掌握大数据技术与应用专业基本理论、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算技术等前沿技术，旨在培养适应新形势下新兴的“互联网+”专业，具有良好职业道德和敬业精神的高素质技能型专门人才。 二、学制及招生对象 （一）学制：三年 （二）招生对象：高中毕业生和中职毕业生 三、人才培养规格 （一）职业面向、预期工作岗位名称 1.主要岗位 本专业大数据基础类岗位：大数据文档编写、大数据采集清洗与转换； 大数据技术类岗位：大数据系统搭建与运维、海量数据库管理、大数据软件开发、大数据可视化、大数据分析； 2.相关岗位 大数据销售服务类岗位：大数据营销、大数据呼叫、大数据售后服务。 3.进阶岗位 大数据技术公司管理岗位和高级技术岗位 （二）起薪标准 4500元/月 （三）人才质量标准 1.知识要求 毕业生应具有大数据技术与应用专业必要的基础理论知识，掌握从事本专业领域实际工作的基本能力和基本技能；具备适应生产、管理、服务一线岗位需要的工作能力，具备良好的职业道德与素养。
①掌握本专业培养目标所要求的基础理论知识、专业知识和技能； ②具备一定的英语知识，能够借助工具书阅读理解本专业所使用的常用计算机英语， 包括技术性文档和资料； ③掌握计算机方面的专业基础知识，能适应信息化建设； ④掌握Linux平台下大数据平台搭建，数据库系统搭建、优化、管理等方面的专业技 能； ⑤掌握大数据技术与应用专业基本的专业技能，能满足大数据岗位的基本素质。 2.能力要求 通过三年的学习，学生应具备从事本专业领域相关工作的能力。 ①熟练操作办公自动化软件； ②具备计算机组装、计算机软硬件故障的判断与定位以及故障排除的能力。 ③具备办公自动化设备维护的能力；具备数据库系统管理维护的能力； ④具备非结构化数据处理能力； ⑤具备数据仓库管理基本能力； ⑥具备OOP程序设计能力； ⑦具备Web应用开发能力； ⑧具备Linux Server、Hadoop项目管理维护的能力； ⑨具备数据挖掘、数据清洗、数据可视化的处理能力。 3.素质要求 ①政治思想素质： 热爱祖国，拥护党的基本路线。遵纪守法，善于独立思考，勇于创新的精神。具备良好的职业道德与素养。 ②文化素质： 具有一定的文化素质修养，诚实守信、礼貌待人、为人谦逊的文明习惯；具有自尊自强、爱岗敬业、勤奋好学、追求进步的品格；具备良好的人际交往与勾通和工作协调能力。 ③业务素质： 掌握大数据技术与应用专业的基础理论知识；掌握计算机组装与维护、办公自动化软件操作、办公自动化设备维护、计算机网络系统维护及管理、关系型/非关系型数据库系统维护及管理、Windows/Linux服务器系统配置管理等方面、各类大数据平台搭建管理维护的专业技能的能力。
工业大数据应用 “数字化工厂”展现了信息化制造的强大魅力，“互联工厂”模式给人们无限的想象空间。工业自动化、数字化等作为“智能制造”的关键技术，大数据、人工智能在新一轮革命发展浪潮下必将成为重要的角色。 新一代信息技术为核心的第四次工业革命已经悄然开始，为适应并引领新工业革命的浪潮，美国推出“再工业化”，德国提出“工业4.0”，作为世界制造大国的中国制定了“中国制造2025”并把“智能制造”、“大数据”、“人工智能”定为中国未来的主攻方向，中国制造业进入了转型升级的重要发展阶段。 在工厂里，每一台自动化设备均由PLC、变频器、工控机、传感器、人机界面、伺服与运动控制、机器视觉等基础工控元件构建而成，设备与设备之间通过工业以太网连接，所有的机器设备互联组成井然有序的生产系统，再由MES、PDM/PLM、ERP、CAD/CAE/CAM/CAPP、SCADA等信息管理软件进行统筹，最终形成所谓的“智能制造”工厂解决方案。中国“智能制造”转型带来了巨大的自动化市场需求。 早在几年前，德国政府推出了“工业 4.0”的计划，通用电气GE 提出了“工业互联网”的愿景，信息技术在工业领域上应用研究已积累数年。工业大数据生态要求企业有能力平台化，不管企业是生态的主导者还是参与者，工业大数据将来肯定是一种生态存在业态，只不过各家企业在其中的角色是不同的。 基于云平台构建的制造企业的大数据的意义-bonc云平台
产品营销：大数据分析结果为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保等服务。 设备远程故障诊断分析：大数据预测设备未来可能出现故障的时间，提供避免风险的解决方案，消除设备故障停机给客户带来的损失。 客户体验：在移动端建立企业宣传平台，以场景化方式让客户参与产品的认知，增加品牌的传播效果。 技术创新：借助平台的专家经验共享、智能决策库的建立，提高运维领域的装备管理水平，降低行业运营成本。 节约能耗：通过数据集的切分和规律查找，帮助找到最优化的数据集，实现人员投入及控制过程的节能提效。 具有理想的工业大数据企业也许也要经历这样的过程，他们需要通过单个项目帮助企业完成内部的纵向集成，然后把解决方案产品化和平台化，进一步延展自己的核心竞争力。
大数据技术与应用专业 建设方案 北京四合天地科技有限公司 2018年6月
目录 1项目背景 (4) 1.1行业背景 (4) 1.2政策导向 (5) 2人才培养方案 (6) 2.1行业人才需求 (6) 2.2大数据岗位设置 (9) 2.2.1Hadoop运维工程师 (9) 2.2.2大数据开发工程师 (9) 2.2.3数据采集工程师 (10) 2.2.4系统开发工程师 (11) 2.3大数据人才基本技能要求 (11) 2.4人才培养目标 (12) 2.5人才培养策略 (12) 3教学现状分析 (13) 3.1教学科研难以保证 (13) 3.2实训环境缺失 (13) 3.3实训内容不足 (13) 4课程体系建设 (14) 4.1培养目标 (14) 4.2课程设置 (14) 5实训室建设 ............................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1设计理念..................................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1.1以就业为导向...................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1.2以能力为本.......................................................................................... 错误!未定义书签。
随着工业4.0、工业互联网、中国制造2025等词的出现，掀起制造业建设的新一轮的浪潮。 近年来随着制造业信息化应用不断的完善，形成大量的数据积累下来，大家也都希望把这些 数据进行提炼出来，形成企业自己的数据资产，使之变为企业的生产力。如何来构建企业自 己的数据资源中心，以及数据最终应该如果应用？成为了众多企业思考的问题。小编一直从 事于制造业IT数据服务建设，运用自己所了解的知识给出一些建议，希望能给大家一些帮助。我们先来看一下如何来构建企业的大数据平台(数据资源中心)，首先我们要想明白我数据资 源中心的架构，由那些模块平台来构成，我大概的整理出来一个架构图供大家参考： 我们以这张图为参考来具体的讲一下数据中心的构建： 1、数据源：也有是所有采集的数据的业务系统。根据业务统的主次，以及对接业务系统的 接口预算，咱们可以分期进行业务采集对接。也可以全部应用系统都进行对接。跟据企业现 实情况来进行判断。 2、数据的整合平台：也就是对采集好的数据进行清洗的平台，把采集到应用系统的数据进 行加工处理（ETL过程）。针对不同的数据有不同的处理方式: Flumen实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时对 数据进行简单处理，并写到各种数据接收方。 Sqoop是一个用来将和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型（例如：MySQL Oracle Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导 进到关系型数据库中。 Kafka是一种高吞吐量的发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键 因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。对于像一样 的数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目 的是通过的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过来提供实时的消息。 通过这些工具把数据进行整理，输送上方的存储与计算平台。咱们也可以把这一过程理解为 在做家具时用的原材料加过的工程，一开始从各地方收集来的树，然后把树跟据不同的大小，
大数据安防中的三种关键技术及五大挑战 1.大数据 在安防行业，随着前端设备分辨率的不断提高、安防系统建设规模的不断扩大以及视频、图片数据存储的时间越来越长，安防大数据问题日益凸显。如何有效对数据进行存储、共享以及应用变得愈加重要。要应用安防大数据，首先要了解安防大数据有何特点。 安防大数据涉及的类型比较多，主要包含结构化、半结构化和非结构化的数据信息。其中结构化数据主要包括报警记录、系统日志、运维数据、摘要分析结构化描述记录以及各种相关的信息数据库，如人口库、六合一系统信息等；半结构化数据如人脸建模数据、指纹记录等；而非结构化数据主要包括视频录像和图片记录，如监控、报警、视频摘要等录像信息和卡口、人脸等图片信息。区别于其他行业大数据特点，安防大数据以非结构化的视频和图片为主，如何对非结构化的数据进行分析、提取、挖掘及处理，对安防行业提出了更多挑战。 大数据 对于安防视频图像数据，传统的处理方式主要靠事后人工查阅来完成，效率极低。面对海量的安防数据，如果继续采用传统方式，不仅效率低下，而且不能达到实战应用目的，偏离了安防系统建设目的。为充分利用安防系统价值，提升对安防大数据的应用能力，大华股份(002236,股吧)从多层次、全方位考虑产品和方案规划，不断提升对于安防有效信息的快速挖掘能力。 要提升安防大数据的处理效率，首先要从智能分析做起，快速过滤无效信息。大华智能分析从多维度、多产品形态来实现。如对于事件检测、行为分析、异常情况报警等，大华前端、存储以及平台系统产品都能够快速实现智能检测，并通知系统对事件进行快速响应，这些产品从某种层面上将安防有效数据的分析分散化，大大加快了整个系统的大数据处理应用速度。此外，大华还推出了基于云存储系统的大数据应用系统，如视频编解码系统、车辆研判系统、以图搜图系统、视频浓缩摘要系统、人脸识别系统以及车型识别系统等等。 大数据安防应用的几种关键技术 1）大数据融合技术 经过十几年的发展，国内安防系统建设基本形成了是以平安城市、智能交通系统为主体，其他行业系统有效完善的发展态势。而“重建设、轻应用”的现况给安防应用提出了更高要求，如何解决这些问题成为当务之急。 为实现数据融合、数据共享，首先要解决存储“分散”问题，大华云存储系统不仅能够实现数据的有效融合与共享，解决系统在硬件设备故障条件下视频数据的正常存储和数据恢复问题，为安防大数据应用分析提供可靠基础。 2）大数据处理技术 安防大数据以半结构化和非结构化数据居多，要实现对安防大数据的分析和信息挖掘，首先要解决数据结构化问题。所谓的数据结构化就是通过某种方式将半结构化和非结构化数据转换为结构化数据。大华通过采用先进的云计算系统对安防非结构化数据进行结构化处
大数据技术与应用专业 人才需求分析和预测性调研报告 一、调研情况分析 (一)政府发展规划与政策动态 推动大数据产业持续健康发展，是党中央、国务院作出的重大战略部署，是实施国家大数据战略、实现我国从数据大国向数据强国转变的重要举措。日前，工业和信息化部正式印发了《大数据产业发展规划（2016－2020年）》（以下简称《规划》），全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。 2018年，贵州提出“万企融合”大行动，计划用五年时间，带动10000家企业通过应用大数据技术，提升企业数字化、网络化、智能化水平，实现发展新增长、服务升级。有预测称，这次行动将在贵州形成超过1200亿美元的市场。 (二)市场需求和行业发展趋势 1）大数据市场需求 大数据经过前几年的概念热炒之后，逐步走过了探索阶段、市场启动阶段，当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟，开始步入产业的快速发展阶段。大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展，行业规模增长迅速。截至 2014 年，全球大数据市场规模已经成长到300 亿美元的空间，预测到2017 年全球大数据技术和服务市场的2018 年的复合年增长率将达到26.4%，规模达到415 亿美元，是整个IT 市场增幅的6 倍。大数据市场规模在2020 年有望达到611.6 亿美元，符合年增长率将达到26%。 中国大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。“大数据”已成为一个热门词语高频出现在各种场合，其专门人才已不能满足市场需求。经过专门调研数据显示，大数据人才岗位缺口2018年高达150万，俱预测2025年中国大数据人才缺口达到200万，这给高校和人力资源企业的一个很大的优惠。未来几年人才需求将持续走俏。引进和培养1000
附件25： 高职电子信息大类大数据技术与应用赛项 技能竞赛规程、评分标准及选手须知 一、竞赛容 赛项名称：大数据技术与应用 赛项容：以大数据技术与应用为核心容，重点考察参赛选手在Hadoop平台环境下，对于大规模并行数据处理以及存计算技术的应用能力。具体包括： 1. 掌握Hadoop平台环境部署与基本配置，了解基于大数据计算平台的常见应用； 2．综合利用numpy、pandas、matplotlib、scikit 模块和MapReduce技术、分布式存储系统HDFS、分布式计算框架MapReduce/Yarn、数据仓库Hive、Python 等开发语言工具和技术，匹配和连接数据源，实现大数据的采集，提取、清洗、转换、分析、挖掘操作，产生分析结果，并且实现可视化呈现。 3．依据项目应用需求和分析结果，完成数据分析报告的编写。 二、竞赛方式 本赛项为团体赛，每支参赛队由3名参赛选手组成。 三、竞赛时量 竞赛时间4小时，竞赛连续进行。 四、名次确定办法 名次确定办法原则上按照竞赛总成绩从高分到低分排序确立选手名次。总成绩相同时，完成时间较短者名次列前；成绩和完成时间均相同时，操作过程较规者名次列前。 五、评分标准与评分细则 1．评分标准 本赛项总分为100分，采取分项计分制（表1）。
2．评分细则 竞赛成绩评定实行“裁判长合权负责制”，负责组织评分裁判进行成绩评定。评分裁判负责对参赛队伍（选手）的比赛作品、比赛表现按赛项评分标准进行评定。成绩评定根据竞赛考核目标、容对参赛队或选手在竞赛过程中的表现和最终成果做出评价。 本赛项的评分方法为现场评分和结果评分，现场评分为5分，由现场裁判根据参赛队的操作规以及综合表现情况进行评分；结果评分为95分，依据赛项评价标准，对参赛选手提交的竞赛成果进行评分。
3D S .C O M ? D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014 工业大数据在智能制造中的应用 达索技术团队 雷霆
3D S .C O M ? D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014 议程 工业大数据在智能制造中的应用 大数据与智能制造 案例分享 3 1 2
3D S .C O M ? D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014 当前主题 工业大数据在智能制造中的应用 大数据与智能制造 案例分享 3 12
3D S .C O M ? D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014 信息物理融合系统具备记忆和自我学习能力能够检测并响应外部变化收集、测量和分析数据 不具备推理能力 描述 交通运输医疗卫生能源建筑 国防军工 消费电子环境感知系统响应式系统自主系统 互联系统 无智能系统 智能化 未来设备智能化发展
Data Base Technique ? 数据库技术 Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程? 151 【关键词】物联网 大数据处理 关键技术研究 在当前社会物联网发展中，许多人们利用互联网等通信技术方法，通过新的手段紧密连接传感器，控制器，机器，人和物。形成人与物，物与物互联，实现信息快速，实现远程管理控制和智能化网络。本文现在分析了物联网中大数据的发展，并总结了它使用的关键技术。 1 物联网中大数据处理的水平和状态 1.1 物联网大数据应用设计本身存在一定缺陷，缺乏与实际情况的整合 影响物联网大数据在生活中应用的关键原因之一是计算机本身的关键技术设计不完善。有些缺陷与大数据信息的实际情况无法结合。这对大数据的保存和传播产生了不利影响。这一点原因也是极其关键的。同时，由于我国信息量众多，人流众多，大众对于不同信息的观众程度和好奇度提升，因此，计算机关键技术应结合应用的实际情况。 1.2 大数据处理过程的管理不与信息管理相结 合 计算机伴随着现代化科学技术的发展慢慢的在人们的日常生活中普及化，为人们的生活和工作提供了极大的便利。但是，由于中国物联网大数据产业发展缓慢，它仍然属于传统的基础产业。各种技术通常是传统的，这导致对该行业中相关管理者缺乏了解。分配给这部分的资金投入较少，使得工作仍主要依赖人工。此现象在我国的社会基层普遍性存在。同时在这个过程中也耗费了很大的人力和物力以及财力。同时领导层对该工作的重视程度不够，也就导致资金来源缺乏，很多设备供应不上，缺少高技术人才。基于物联网大数据处理的关键技术 文/陈云云 1.3 物联网大数据在应用前缺乏安全的数据处 理 由于物联网大数据的投入使用是一个很严谨的工作，所以计算机关键技术在投入到正式应用之前，要求相关技术人员对关键计算机技术应用的各个方面进行反复检查，并将做好数据处理工作，与此同时还要对获取到的数据参数进行多维分析，进行综合考虑各个方面的具体情况，最终得出结论是否能够投入使用当 中。尽管如此，在目前我国大部分地区都只关注相关的产业进步及经济利益，完全将一些基本的安全保障忽视掉了。 1.4 相关人员的专业水平相对较低，缺乏监督 作为一个基础产业，物联网大数据产业在中国当前仍旧处于一个低水平的状态，而且在这方面工作的相关人员在社会地位的分配方面也比较低，如此使得员工在自身的工作热情度大大减退，并且从源头上制约了行业的发展。大家对自己的职业本质尚不清楚。此外，许多工人的知识和技能熟练程度低也很常见。相对 而言工作效率比较低，并且绝大多数员工也不是很了解自己的工作，针对一些先进的技术也并不具备很高的掌握度。综合素质普遍低下。 2 基于物联网大数据处理的关键技术研究 针对以上的一些有关物联网大数据在现实生活中的实际应用，再结合物联网大数据在当今时代的发展，笔者通过分析提出了几点改进措施。 2.1 大数据关键技术 2.1.1 大数据采集技术 数据的采集通常可以划分为设备数据的收集以及web 数据的爬取两大类。而且针对不同的区域其所对应的数据采集方法亦不相同，我们比较常用的数据收集软件包括Splunk 、Scoop 、Flume 、Logstash 、Ketl 等各种各样的网络爬虫以及网站公开APL 等方式。从中获取到的大数据依据其结构的不同，又可以划分为结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据等等。 2.1.2 大数据存储技术 针对不同的大数据要求其需要具备具有差异性的存储介质以及组织管理形式。另外数据存储介质包括内存和磁盘以及磁带等；而主要的数据组织管理形式又包括了依行组织，依列组织，依健值组织，依关系组织等。如果在当大数据的处理只是为了响应用户的简单查询和处理请求的时候，同时数据量又在其轻型的存储范围能力以内，那么可以把大数据存储到轻型的数据库内。其中轻型数据库包括关系型数据库(SQL)，非关系型数据库(NOSQL)，和新型数据库等(NEWSQL)等等。2.1.3 大数据分析处理技术 第一步就是要对大数据进行预处理，即就是通过数据的清理和集成以及数据规约或者数据转换来有效提升数据质量，进而为数据的处理和数据的分析以及数据的可视化做好准备工作。因此，预处理技术又可以划分为四种类型:即数据清理技术和数据集成技术以及数据规约技术与数据转换技术。以目前的发展境况分析看来，对于流式数据的预处理技术可以主要划分为基于数据的技术以及基于任务的技术。2.1.4 大数据可视化技术 使降低大数据的使用难度，进而有效地在大数据和用户之间进行信息的传递，这些都使得大数据的可视化成为必要性工作内容。数据的可视化具体运用计算机图形学以及图像处理技术，有效的将数据成功转换为图形或者图像在计算机屏幕上显示出来，再做交换处理。此外对于大数据的可视化处理和传统的数据可视化他们的不同点就在于关于大数据可视化技术其主要考虑到的即大数据的4V 特征，如此便能够支持交互且进行实时更新。2.2 物联网关键技术应用对策2.2.1 改进设计方案，结合事实 物联网大数据的实际实践表明，合理的系统与方法对于大数据的应用起决定性作用。所以计算机关键技术可以在这两个方面进行改进，来提高和实际情况的融合程度。对计算机关键技术的要求是：有必要快速转换信息，输入各种类型的信息，并控制不良信息。增加这方面的投入，需要大量引进先进技术和人才。2.2.2 进行信息化管理方式 在计算机关键技术在物联网大数据中得到广泛应用后，其管理亦可以与计算机的关键技术进行有机结合，即就是需要采取某种计算机程序展开具体的管理工作，再者就需要一定数量的计算机设备的工作支持。第一步就是公司需要对其系统的日常维护任务进行进一步设 ●课题:基于大数据的物联网技术研究。山西省“1331工程”重点学科建设计划经费资助（英文缩写为“1331KSC”）和山西警察学院创新团队经费资助。 <<下转152页