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1、基于工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)的應(yīng)用方案規(guī)劃主要內(nèi)容大數(shù)據(jù)規(guī)模、特征從大數(shù)據(jù)到工業(yè)大數(shù)據(jù)工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用背景工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用方案的規(guī)劃思路智能工廠中的典型工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用大數(shù)據(jù)的規(guī)模與相對(duì)性1B：一個(gè)字符或一粒沙子1K：一句句子或一撮沙子1M：20頁左右的Powerpoint 文件或一勺沙子1G：一摞厚度10米左右的書或一鞋盒沙子1T：300小時(shí)左右的高清視頻或一操場(chǎng)沙子1P：3040萬張數(shù)字照片或者一片1.5公里左右長海灘沙子1E：大約2000年前后全球信息的一半或者上海到香港之間海灘的全部沙子2010年全球數(shù)字世界信息規(guī)模首次達(dá)到1ZB（1萬億GB)IDC:The Digital Universe in2、 2020:Big Data,Bigger Digital Shadows,and Biggest Growth in the Far East.大數(shù)據(jù)指的是所涉及的數(shù)據(jù)集規(guī)模已經(jīng)超越了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件獲取、存儲(chǔ)、管理和分析的能力。這是一個(gè)被故意設(shè)計(jì)成主觀性的定義，并且是一個(gè)關(guān)于多大的數(shù)據(jù)集才能被認(rèn)為是大數(shù)據(jù)的可變定義隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，復(fù)核大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)集容量也會(huì)增長；并且定義隨不同的行業(yè)也有變化，這依賴于在一個(gè)特定行業(yè)通常使用何種軟件和數(shù)據(jù)集有多大McKinsey Global Institute.Big Data:The next Frontier for Innovation,Come3、tition and Productivity大數(shù)據(jù)特征Volumn(數(shù)量）Variety(種類）Velocity（速度）Veracity（真實(shí)）Value（價(jià)值）結(jié)構(gòu)化：數(shù)據(jù)庫等半結(jié)構(gòu)化:如XML準(zhǔn)結(jié)構(gòu)化:如URL非結(jié)構(gòu)化：不同類型文件工業(yè)大數(shù)據(jù)中，生產(chǎn)數(shù)據(jù)的速度實(shí)時(shí)性更明顯各企業(yè)或組織機(jī)構(gòu)中，80%以上數(shù)字信息都是非結(jié)構(gòu)化ESB集成方法，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用數(shù)據(jù)可視化，數(shù)據(jù)關(guān)系，數(shù)據(jù)貨幣化SOA服務(wù)，迭代更新，實(shí)時(shí)交換機(jī)制ECTL，商業(yè)智能BI，機(jī)器學(xué)習(xí)，模式識(shí)別應(yīng)用層結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理MPP并行處理，線性擴(kuò)展，OLAP分析層虛擬化、網(wǎng)絡(luò)化、分布式（軟件定義SDX）橫向可擴(kuò)展的體系結(jié)4、構(gòu)（區(qū)塊鏈），數(shù)據(jù)采集管理層基礎(chǔ)層工業(yè)大數(shù)據(jù)中，數(shù)據(jù)的采集來源更多樣化，應(yīng)用模式更復(fù)雜數(shù)字化設(shè)備數(shù)據(jù)采集者數(shù)據(jù)匯總者數(shù)據(jù)使用者數(shù)據(jù)應(yīng)用模式大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)模式工業(yè)大數(shù)據(jù)需要基于歸因、建議、預(yù)測(cè)、洞察、基準(zhǔn)的應(yīng)用從大數(shù)據(jù)到工業(yè)大數(shù)據(jù)工業(yè)大數(shù)據(jù)中，數(shù)據(jù)的采集來源更多樣化，PLC控制、傳感器、內(nèi)部系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用模式更復(fù)雜：研發(fā)、設(shè)計(jì)、工藝、生產(chǎn)、管理、決策、運(yùn)維、環(huán)境實(shí)時(shí)性要求：工業(yè)控制級(jí)別的上下環(huán)節(jié)協(xié)同知識(shí)共享：隱形知識(shí)顯性化的嵌入式技術(shù)體系比互聯(lián)網(wǎng)式樣的知識(shí)地圖更為復(fù)雜數(shù)據(jù)隱私保護(hù)：涉及商業(yè)秘密的前提條件下公有云與私有云模式的謹(jǐn)慎區(qū)隔工業(yè)大數(shù)據(jù)面臨的智能制造架構(gòu)德國RAMI4.0架構(gòu)美國IIRA日本5、IVRA中國智能制造架構(gòu)我國智能制造架構(gòu)體系中工業(yè)大數(shù)據(jù)的位置工業(yè)大數(shù)據(jù)面臨的國內(nèi)外平臺(tái)云平臺(tái)解決方案普奧工業(yè)云索為航天云網(wǎng)舜宇其他云服務(wù)公有云私有云行業(yè)云企業(yè)云工業(yè)大數(shù)據(jù)面臨的技術(shù)進(jìn)步技術(shù)背景計(jì)算CPU虛擬化內(nèi)存虛擬化存儲(chǔ)NASSAN云存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)卡虛擬化虛擬交換機(jī)網(wǎng)絡(luò)虛擬化流程SDNSDM制造流程定義安全分布式數(shù)據(jù)微服務(wù)：數(shù)據(jù)繼承應(yīng)用集成ESB區(qū)塊鏈應(yīng)用協(xié)同新在線事務(wù)（Nosql/newsql)）分布式處理（）高級(jí)分析機(jī)器學(xué)習(xí)聚類關(guān)聯(lián)回歸分類數(shù)據(jù)可視化制造型企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)與應(yīng)用用戶基于工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)的應(yīng)用規(guī)劃基于前延與后擴(kuò)的制造服務(wù)全周期數(shù)據(jù)管理視角基于前延與后擴(kuò)的制造服務(wù)全周期數(shù)據(jù)管理6、視角基于數(shù)據(jù)與應(yīng)用現(xiàn)狀的現(xiàn)實(shí)主義拼圖基于數(shù)據(jù)與應(yīng)用現(xiàn)狀的現(xiàn)實(shí)主義拼圖基于數(shù)據(jù)服務(wù)于企業(yè)成長的策略基于數(shù)據(jù)服務(wù)于企業(yè)成長的策略基于具體可行的數(shù)據(jù)處理手段基于具體可行的數(shù)據(jù)處理手段基于工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)的應(yīng)用規(guī)劃（2）遵循智能工廠平臺(tái)的整體目標(biāo)遵循智能工廠平臺(tái)的整體目標(biāo)以數(shù)據(jù)總線鏈接全部數(shù)據(jù)應(yīng)用拼圖以數(shù)據(jù)總線鏈接全部數(shù)據(jù)應(yīng)用拼圖面向不同用戶的數(shù)據(jù)面向不同用戶的數(shù)據(jù)APPAPP讓工業(yè)數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)流動(dòng)讓工業(yè)數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)流動(dòng)基于工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)的應(yīng)用規(guī)劃（3）以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智慧企業(yè)（智慧工廠/智能院所）規(guī)劃思路戰(zhàn)略設(shè)定集團(tuán)戰(zhàn)略企業(yè)戰(zhàn)略信息化戰(zhàn)略需求分析產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力生產(chǎn)成本管理流程研發(fā)流程質(zhì)量客戶服務(wù)信息系7、統(tǒng)基礎(chǔ)業(yè)務(wù)軟件數(shù)據(jù)現(xiàn)狀成熟度評(píng)估模型架構(gòu)整體架構(gòu)技術(shù)路線技術(shù)方案總體框架云基礎(chǔ)平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)安全用戶授權(quán)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)科技研發(fā)其他各子系統(tǒng)系統(tǒng)集成戰(zhàn)略與資源配置組織與流程優(yōu)化制造模式與管理優(yōu)化技術(shù)工具與集成度客戶與產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同050以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智慧企業(yè)（智慧工廠/智能院所）規(guī)劃方案綱要典型工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用（1）：科技研發(fā)大數(shù)據(jù)平臺(tái)科技數(shù)據(jù)平臺(tái)已經(jīng)累計(jì)科技數(shù)據(jù)平臺(tái)已經(jīng)累計(jì)130130多萬篇科技技術(shù)文檔多萬篇科技技術(shù)文檔高效篩選并跟蹤高價(jià)值信息是工業(yè)大數(shù)據(jù)支撐高效篩選并跟蹤高價(jià)值信息是工業(yè)大數(shù)據(jù)支撐智能制造的第一步智能制造的第一步典型工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用（2）：云設(shè)計(jì)/云仿真平臺(tái)云仿真大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈云仿真大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈云仿8、真應(yīng)用適應(yīng)于企業(yè)私有云云仿真應(yīng)用適應(yīng)于企業(yè)私有云/行業(yè)云行業(yè)云應(yīng)用仿真云平臺(tái)對(duì)工程問題進(jìn)行仿真應(yīng)用仿真應(yīng)用開發(fā)環(huán)境將經(jīng)驗(yàn)、流程固化為仿真App上傳下載應(yīng)用仿真App針對(duì)具體的設(shè)計(jì)問題、工程問題進(jìn)行仿真，找出最優(yōu)設(shè)計(jì)方案，而無需了解任何仿真細(xì)節(jié)。專業(yè)仿真工程師典型工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用（3）：產(chǎn)品智能檢測(cè)與其他系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成與其他系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成構(gòu)成完整的產(chǎn)品檢測(cè)數(shù)據(jù)鏈條構(gòu)成完整的產(chǎn)品檢測(cè)數(shù)據(jù)鏈條可以進(jìn)行同類或者相似部件的質(zhì)量故障推理，甚至通過集團(tuán)內(nèi)跨企業(yè)間的產(chǎn)品檢測(cè)數(shù)據(jù)參考，協(xié)助提高質(zhì)量可以進(jìn)行同類或者相似部件的質(zhì)量故障推理，甚至通過集團(tuán)內(nèi)跨企業(yè)間的產(chǎn)品檢測(cè)數(shù)據(jù)參考，協(xié)助提高質(zhì)量典型工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用（4）：能9、量監(jiān)控2016/01/052016/01/062016/01/072016/01/082016/01/0905101520253035404550能耗總量綜合能耗產(chǎn)值用電量基于集團(tuán)企業(yè)間的能耗數(shù)據(jù)分析將更有意義基于集團(tuán)企業(yè)間的能耗數(shù)據(jù)分析將更有意義典型工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用（5）：MRO集團(tuán)成員間雖然產(chǎn)品不一樣，但售后服務(wù)體系類似集團(tuán)成員間雖然產(chǎn)品不一樣，但售后服務(wù)體系類似MROMRO私有云具有極大可行性，可降低成員單位建設(shè)私有云具有極大可行性，可降低成員單位建設(shè)MROMRO體系的成本，也可共享集團(tuán)成員遍布全國各地的專家和體系的成本，也可共享集團(tuán)成員遍布全國各地的專家和技師資源，可借助彼此建立備件庫技師資源，可借助彼此建立備件庫工業(yè)大數(shù)據(jù)可采用的數(shù)據(jù)可視化可視化空間標(biāo)量一維二維三維地理信息多變量空間數(shù)據(jù)場(chǎng)時(shí)變數(shù)據(jù)層次和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)文檔和文本跨媒體數(shù)據(jù)關(guān)系復(fù)雜高維多元可視化交互可視化評(píng)測(cè)面向領(lǐng)域只有了解制造本身才能造就智能工廠。我們可能是最好的智能工廠解決方案研究者、實(shí)踐者。我們可能是最好的工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新者。數(shù)據(jù)，智造驅(qū)動(dòng)力數(shù)據(jù)，智造驅(qū)動(dòng)力