工业大数据平台介绍v2.0PPT培训课件
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工业互联网平台工业大数据应用解决方案第一章工业互联网平台概述 (2)1.1 工业互联网平台简介 (2)1.2 工业大数据概述 (2)第二章工业大数据采集与存储 (3)2.1 数据采集技术 (3)2.2 数据存储与管理 (4)2.3 数据清洗与预处理 (4)第三章工业大数据分析与挖掘 (5)3.1 数据分析方法 (5)3.1.1 描述性分析 (5)3.1.2 摸索性分析 (5)3.1.3 预测性分析 (5)3.1.4 诊断性分析 (5)3.2 数据挖掘算法 (5)3.2.1 决策树算法 (5)3.2.2 支持向量机算法 (5)3.2.3 神经网络算法 (6)3.2.4 关联规则算法 (6)3.3 数据可视化 (6)3.3.1 直方图 (6)3.3.2 折线图 (6)3.3.3 散点图 (6)3.3.4 箱型图 (6)第四章工业大数据在设备管理中的应用 (6)4.1 设备状态监测 (6)4.2 预测性维护 (7)4.3 故障诊断与优化 (7)第五章工业大数据在生产优化中的应用 (8)5.1 生产流程优化 (8)5.2 能源管理 (8)5.3 质量控制 (8)第六章工业大数据在供应链管理中的应用 (9)6.1 供应链协同 (9)6.2 库存优化 (9)6.3 采购与销售预测 (9)第七章工业大数据在产品研发中的应用 (10)7.1 设计优化 (10)7.2 产品功能分析 (10)7.3 市场需求预测 (11)第八章工业大数据在企业管理中的应用 (11)8.1 生产调度 (11)8.1.1 引言 (11)8.1.2 应用策略 (11)8.2 人力资源管理 (12)8.2.1 引言 (12)8.2.2 应用策略 (12)8.3 财务管理 (12)8.3.1 引言 (12)8.3.2 应用策略 (12)第九章工业大数据在行业解决方案中的应用 (13)9.1 制造业 (13)9.2 能源行业 (13)9.3 交通物流 (14)第十章工业大数据安全与隐私保护 (14)10.1 数据安全策略 (14)10.2 隐私保护技术 (15)10.3 法律法规与合规 (15)第一章工业互联网平台概述1.1 工业互联网平台简介工业互联网平台是指以云计算、大数据、物联网等新一代信息技术为基础,融合工业生产全要素、全流程、全生命周期数据的综合性服务平台。
一、工业大数据的定义工业大数据是指在工业领域,主要通过传感器等物联网技术进行数据采集、传输得来的数据,由于数据量巨大,传统的信息技术已无法对相应的数据进行处理、分析、展示,而在传统工业信息化技术的基础上借鉴了互联网大数据的技术,提出新型的基于数据驱动的工业信息化技术及其应用。
二、工业大数据特点工业大数据主要有以下几个特点:1、数据来源主要是企业内部,而非互联网个人用户;2、数据采集方式更多依赖传感器而非用户录入数据;3、数据服务对象是企业,而不是个人;4、在技术上,传统的企业架构技术已无法提供相应的分析应用,更多的采用了互联网大数据领域成熟的技术;5、改变了企业原先对数据的看法,使得原先看似无用的、直接丢弃的数据重新得到了重视,并且切实改进了企业的生产、销售、服务等过程;三、大数据在工业领域的作用1、实现数据的全面采集并持久化在前大数据时代,很多工业现场采集到的数据的生命周期仅仅是在显示屏上一闪而过,大量的数据由于种种原因被丢弃了,丢弃的一个很重要的原因就是无法有效存储,全部存储成本过高且数据量过大导致无法使用。
大数据时代之后,新型的数据处理技术及云计算带来的低成本,使得数据的全面采集并且持久化成为可能,即采集到的数据可以实现长时间的存储,且海量的数据可处理、可分析,工业用户就有了存储数据的意愿。
而这一切又反过来为大数据分析提供了坚实的数据基础,使得分析的结果更准确,成为一种正向循环。
2、实现全生产过程的信息透明化随着现代生产技术的飞速提高,生产过程已经呈现高度复杂性和动态性,逐渐出现了不可控性。
生产过程信息呈现碎片化倾向,只有专业部门、专业人员才掌握本部门、本专业的数据,企业无法全面有效了解全生产流程。
随着大数据处理和可视化技术的不断发展,目前,通过全生产过程的信息高度集成化和数据可视化,从而达到了生产过程的信息透明化,企业总调度中心不仅可以清晰地识别产品,定位产品,而且还可全面掌握产品的生产经过、实际状态以及至目标状态的可选路径。
工业互联网平台工业大数据应用实践案例分享第一章工业互联网平台概述 (3)1.1 工业互联网平台简介 (3)1.2 工业大数据应用价值 (3)第二章平台架构与关键技术 (4)2.1 平台架构设计 (4)2.1.1 总体架构 (4)2.1.2 关键模块设计 (4)2.2 关键技术解析 (4)2.2.1 数据采集技术 (5)2.2.2 数据存储技术 (5)2.2.3 数据处理技术 (5)2.2.4 数据安全技术 (5)2.3 技术应用实例 (5)第三章数据采集与接入 (5)3.1 数据采集方法 (5)3.1.1 传感器数据采集 (6)3.1.2 工控系统数据采集 (6)3.1.3 网络数据采集 (6)3.1.4 人工录入数据采集 (6)3.2 数据接入流程 (6)3.2.1 数据源识别与接入协议制定 (6)3.2.2 数据传输与存储 (6)3.2.3 数据清洗与转换 (6)3.2.4 数据索引与查询 (6)3.3 数据预处理 (7)3.3.1 数据完整性检查 (7)3.3.2 数据一致性检查 (7)3.3.3 数据归一化处理 (7)3.3.4 数据降维处理 (7)3.3.5 数据加密与安全 (7)第四章数据存储与管理 (7)4.1 数据存储策略 (7)4.2 数据管理技术 (7)4.3 数据安全性保障 (8)第五章数据分析与挖掘 (8)5.1 数据分析流程 (8)5.2 数据挖掘算法 (9)5.3 应用案例分享 (9)第六章智能制造与应用 (9)6.1 智能制造概述 (9)6.2 智能制造应用场景 (10)6.2.1 生产线智能化改造 (10)6.2.2 供应链管理 (10)6.3 应用案例分享 (10)第七章个性化定制与优化 (11)7.1 个性化定制方法 (11)7.1.1 定制需求分析 (11)7.1.2 定制方案设计 (11)7.1.3 定制流程实施 (11)7.2 优化策略与应用 (11)7.2.1 生产过程优化 (11)7.2.2 资源配置优化 (11)7.2.3 供应链协同优化 (11)7.3 应用案例分享 (12)第八章预测性维护与故障诊断 (12)8.1 预测性维护技术 (12)8.1.1 传感器监测技术 (12)8.1.2 数据挖掘与分析技术 (12)8.1.3 机器学习与人工智能技术 (13)8.2 故障诊断方法 (13)8.2.1 信号处理方法 (13)8.2.2 机理分析方法 (13)8.2.3 数据驱动方法 (13)8.3 应用案例分享 (13)第九章能源管理与优化 (13)9.1 能源管理策略 (13)9.1.1 引言 (14)9.1.2 能源管理策略制定 (14)9.1.3 能源管理策略实施 (14)9.2 能源优化技术 (14)9.2.1 引言 (14)9.2.2 能源优化技术概述 (14)9.2.3 能源优化技术应用 (14)9.3 应用案例分享 (15)9.3.1 某钢铁企业能源管理案例 (15)9.3.2 某化工企业能源优化案例 (15)9.3.3 某家电企业能源管理案例 (15)第十章工业互联网平台发展趋势与展望 (15)10.1 发展趋势分析 (15)10.2 面临的挑战与机遇 (16)10.3 未来发展展望 (16)第一章工业互联网平台概述1.1 工业互联网平台简介工业互联网平台是指基于云计算、大数据、物联网等现代信息技术,集成工业生产、管理、服务等各个环节的数据资源,实现设备、系统、人三者之间的互联互通,提供数据采集、存储、处理、分析、应用等全流程服务的平台。