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工业大数据平台解决方案 目录 第一章 背景3 1.1 工业大数据的产生背景3 1.2 建设工业大数据平台的迫切性5 第二章 工业大数据平台建设方案6 2.1 工业大数据平台优势、功能6 2.1.1 工业大数据平台优势6 2.1.2 工业大数据平台功能9 2.2 工业大数据平台建设12 2.3 合作模式18 第三章 工业互联网18 3.1 大数据平台下的工业互联网必要性及发展前景18 3.1.1 大数据平台下的工业互联网必要性18 3.1.2 大数据平台下的工业互联网发展前景19 3.2 工业互联网的互联网及工业内网需求23 3.2.1 总体架构23 3.2.2 工业互联网对网络的需求23 3.3 工业互联网合作模式25 第四章 标准配置先进制造业25 4.1 工业专网视频会议系统，政府指导、会议专区25 4.2 符合地域性普遍需求的标准工业企业协同帮扶系统27 4.3 企业移动一卡通系统29 4.4 企业视频监控系统31 4.5 厂区WIFI覆盖34 4.6 合作模式：35 第一章 背景 1.1 工业大数据的产生背景 工业大数据已成为新一轮产业革命的重要动力。 提出工业大数据，源于四个方面:一是数字化装备和产品的普及，二是装备和产品网络化 联接的普及，三是企业向服务型制造的转型，四是 “从摇篮到摇篮”再制造的必然要求。 无论是德国提出的 “工业4.0，还是美国定义的 “工业互联网”，大数据在其中都发挥 着重要作用。工业4.0是大数据驱动的智能制造，无数据不智能。工业互联网最重要的就是 数据分析，未来每一家工业企业也必须是一家软件企业，有了软件必然会有数据。 工业大数据是以工业、工业产品为主体，这些数据源于产品生命周期的各个环节，涵盖 三个重要阶段一一开发制造阶段（即BeginningofLife）、使用维护阶段（即MiddleofLife） 及回收利用阶段 （即End of Life）。其中，第一阶段和第二阶段的分离点是产品交付用户的 时刻，第二阶段和第三阶段的分离点则是产品退役时刻。 在产品生命周期中，包括市场、设计、制造、服务、再利用等各个环节都会产生数据， 全生命周期汇合起来的数据更大。 当然，企业外、产业链外的 “跨界”数据也是工业大数据不可忽视的重要来源。认识工 业大数据必须从信息时代发展变迁的视角去权衡。从传统工业IT到OT(OperationTechnology) 概念，再到DT(Data Technology)时代，工业大数据实际是三流合一，整合的是IT 时代信息 系统中的数据、OT 时代以机器为主体的数据，及DT 时代网络环境下的互联网数据。 工业4.0的一个特点就是制造过程和制造价值向使用过程的延伸，不仅仅关注将一个产 品制造出来，还应该关心如何去使用好这个产品，实现产品价值的最大化。 为进一步第四次工业革命提出的 6M+6C 6M：传统的制造系统在前次工业革命中主要在前5个领域进行改善和竞争 Material 材料，包括特性和功能 Machine 机器， 包括精度、自动化和生产能力 Methods 方法包括工艺、效率和产能等 Measurement 测量，包括传感器监测等 Maintenance 维护， 包括使用率、故障率和运维成本 在传统的制造业向智能化转型的过程中，第六个M起到了至关重要的作用， Modeling 数据和知识建模， 包括监测、预测、优化和防范 未来制造业一定要包含6M 6C：在工业4.0的环境下，如何通过服务做大蛋白，正是获得持久性盈利的关键 Connection 连接，涉及传感器和网络、物联网 Cloud 云，即在任何时间按需获取的存储和计算能力 Cyber 虚拟网络，包括模型与记忆等