《GBT 42201-2022智能制造 工业大数据时间序列数据采集与存储管理》最新解读.pptx

《GB/T42201-2022智能制造工业大数据时间序列数据采集与存储管理》最新解读;目录;目录;目录;目录;目录;目录;PART;;通过工业大数据分析，优化生产流程，减少生产周期，提高生产效率。;数据处理;PART;;;;实施建议;PART;实时监控;;时间序列数据为企业决策提供了有力的数据支持，使企业能够基于数据制定更加科学合理的决策。;智能制造基础;PART;提高生产效率;;PART;传感器技术的提升;提高数据采集效率，降低数据丢失率。;数据加密传输;PART;;数据分级存储;;PART;;意义;PART;工业大数据时间序列数据采集要求实时性高，数据产生后需立即采集并处理。;;;PART;确保数据采集的实时性，以满足生产监控和决策的需求。;;时间戳;PART;;根据数据的不同属性和访问频率，将数据分区存储，提高数据访问效率。;数据命名规范;PART;数据采集技术发展趋势;分布式存储;;;PART;确保采集设备（如传感器、执行器等）的物理安全和网络安全，防止数据被非法获取或篡改。;;;PART;对传输过程中的数据进行加密处理，防止数据被窃取或篡改。;最小权限原则;;法律法规;PART;;;数据完整性保护技术;数据备份;PART;;;;PART;实时反馈;;实时数据采集需要处理大量的数据，因此需要采用高效的数据处理算法和技术。;PART;;数据冷热分离;数据实时响应;数据加密技术;PART;;;;;PART;;;PART;;;;;PART;包括传感器、数据采集器等设备的购置和维护费用。;数据备份与恢复费用;降低运营成本;PART;降低数据采集成本;通过实时数据监控，及时发现生产过程中的异常情况，提高生产效率。;PART;;;实时监测设备状态;;PART;;发现数据之间的关联规则，为决策提供支持。;数据仓库与OLAP;PART;数据采集方法;;;;PART;;云计算技术的发展使得数据存储更加集中化和高效，云存储成为工业大数据存储的重要趋势。;挑战;PART;;;采用分布式存储技术，将海量数据分散存储在多个节点上，提高数据的可靠性和可扩展性。;;PART;数据清洗;;;自动化数据备份与恢复;PART;;采用分布式存储技术，将数据分散存储在多个节点上，提高数据的可靠性和可用性。;;PART;;;;对敏感数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性。;PART;工业大数据涉及生产全过程，数据量大，包括设备、产品、环境等多方面的数据。;数据采集;预测性维护;PART;覆盖广泛;自动化程度高;;;PART;;分布式存储;;;PART;降低成本;大数据的分析和预测能力可以帮助云计算更好地进行资源管理和调度，提高资源利用率。;PART;分布式计算;;;无需自建数据中心;PART;边缘计算技术概述;边缘计算使得数据在产生源头就地进行处理，降低了数据传输延迟，提高了实时性。;质量控制与优化;PART;;数据分类存储;法规遵从的保障措施;PART;;地方数据保护条例;;PART;;跨境监管难度;在跨境数据传输前，应了解相关国家和地区的法律法规，确保数据传输的合法性和合规性。;PART;数据采集的绿色节能;数据分级存储;PART;通过安装智能传感器和仪表，实时监测生产过程中的能源消耗情况。;选用环保、可回收、低污染的材料进行生产。;;;PART;数据采集阶段的节能技术;;;PART;随着智能制造的快速发展，对工业大数据的采集、存储、分析和应用提出了更高要求。;;;PART;标准化进程缓慢;;差异明显;积极参与国际标准的制定和修订工作，加强与国际标准组织的合作与交流，提高国内标准的国际化水平。;PART;;;;;PART;智能化数据处理;;;PART;;云计算与边缘计算;;加密技术;PART;将数据分散存储在多个独立的节点上，提高数据的可用性和可靠性。;;;PART;智能制造正推动企业从传统的制造模式向数字化、网络化、智能化方向转型。;创新服务模式;;PART;数据规模持续增长;;THANKS