工业大数据平台方案.pptx

工业大数据复杂装备远程运维综合解决方案

内 容一、公司介绍二、工业大数据建设背景及思路三、工业大数据平台技术架构四、工业大数据平台案例

制造电力航空石油智能工厂智能联网产品运维服务绿色制造广域电网测量WAMS能源装备的远程运维新能源分析与优化停电预测和过载预警飞行安全监控航空器维护航路管理，能耗优化物探大数据管理和共享油气生产物联网管道完整性管理、能耗优化轨道交通列车运维行车安全环境安全船舶设备综合保障降低船舶能耗航海安全数据服务工业大数据——智能制造和制造服务化的重要组成部分

工业4.0系统可以被看作是数据、硬件、软件和智能的流通与互动。从智能设备和网络中获取数据，然后利用大数据和基于机器所在行业的分析工具进行存储、分析和可视化。最终的“智能信息”可以供决策者（在必要时实时）使用，或者作为各工业系统中更广泛的资产优化或战略决策流程的一部分。各种产生数据的机器工业大数据循环体系机器数据采集专有机器数据流提取存储基于机器特征的算法和数据分析 可视远程和集中数据以及智能信息优化机器的数据流返回机器各种基于机器以及机器上下文的分析模型机器数据系统工业大数据的核心：机器数据

海量高速机器24*7产生，产生速度快，数据量大独特数据类型机器产生的时间序列，时空序列，或者数组阵列数据，多种类型实时深度分析基于复杂数值算法的实时和历史分析一个典型的大规模机器大数据应用系统（如工程机械物联网、油气生产物联网、智能电网、车联网、地质勘探等），每天产生的数据量是淘宝交易的100倍，且要在这些数据上实时做复杂的领域相关分析机器大数据的特点

工业大数据-实现路径□从海量产品数据中挖掘出对用户有价值的信息，以直观，有效的表现形式，为用户决策提供商业支持和服务数据产品化□将计算机的逻辑功能嵌入到机器上，用数据的方式描述机器制造和运行过程中产生的大量信息。产品数据化

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航天数据-发展方向大数据软件专业厂商大数据技术专业能力低高低高制造业行业积累和能力工业企业大型信息化企业工业大数据领先者

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工业大数据平台-数据业务逻辑价值客户企业数据机器数据历史数据CRM、ERP数据安全数据管理数据实时、批量接入非结构化数据半结构化数据数据索引数据融合结构化数据APIs分析处理技术数据12数据源数据接入数据管理数据分析5 数据展示流计算Storm、Kafka数据分类 数据清洗WEBTabletPhone

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工业大数据平台-云技术航天数据公司与金山云紧密合作，全面共享、定制云能力：√全面集成大数据生态组件，无缝对接云端数据；√主节点和元数据高可用保障，稳定安全；√快速部署，弹性扩展；√专业漏洞扫描，保障服务器安全；√专家咨询，专业服务。云接入：复杂事件实时处理云储存：数据可靠安全云分析：处理海量数据容量型可达40MB/s吞吐量，访问时延5-10ms，，单盘最高20000IOPS、256MB/S吞吐性能，访问时延0.5-2ms每台云服务器最大支持3块EBS盘，普通云盘单块最大支持4T，高性能云盘单块最大支持2T高性能大储存工业数据处理专区实现复杂事件处理（CEP）、可视化实时数据流管理等功能

1.数据采集-设备数据关键组件解决方案水轮机叶片推力轴承连轴螺栓油膜温度测量系统声发射测量系统声呐检测系统外加传感器利用关键测量技术，将外部传感器加装于原有复杂装备上，实现设备数据化；内置传感器利用设备内置传感器，解析复杂装备原有工业传输协议

Kafka/Flume一般用于日志数据/传感器数据/用户行为数据的接入业务系统数据库的增量实时接入采用CDC、binlog方案，实现采用数据库日志的方式无负荷接入1.数据采集-实时数据接入处理kafka、flume数据接入流式计算引擎(storm、spark-streaming)Hadoop分布式数据库内存数据库

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