工业互联网产业联盟:2017工业大数据技术与应用白皮书

工业大数据是工业领域相关数据集的总称,是工业互联网的核心,是工业智能化发展的基础原料。《中国制造2025》规划中明确指出,工业大数据是我国制造业转型升级的重要战略资源。为此,在工业互联网产业联盟的指导下,总体组下辖的工业大数据特设组主持编写了这本《工业大数据技术与应用白皮书》。

以“做有用的白皮书”为根本出发点,本书努力回答,工业大数据是什么?从哪里来?到哪里去?如何管理?如何分析?如何应用?等基本问题。第1 章重点阐述工业大数据的概念、价值和历史由来;第2 章重点介绍工业大数据的典型应用场景;第3、4 章分别从业务和技术两个角度探讨了工业大数据的实施路径和系统架构;第5、6 章介绍了工业大数据管理与分析的关键技术;第7 章介绍了我国工业大数据典型应用案例;第8 章展望了我国工业大数据的未来愿景。

工业大数据即工业数据的总和,我们把它分成三类,即企业信息化数据、工业物联网数据,以及外部跨界数据。其中,企业信息化和工业物联网中机器产生的海量时序数据是工业数据规模变大的主要来源。

近年来物联网技术快速发展,工业物联网成为工业大数据新的、增长最快的来源之一,它能实时自动采集设备和装备运行状态数据,并对它们实施远程实时监控。最后,互联网也促进了工业与经济社会各个领域的深度融合。人们开始关注气候变化、生态约束、政治事件、自然灾害、市场变化等因素对企业经营产生的影响。于是,外部跨界数据已成为工业大数据不可忽视的来源。

序言:拥抱工业大数据到来的新时代
1 工业大数据的概念与价值
1.1 工业大数据的内涵
1.1.1 工业大数据的定义
1.1.2 工业大数据的空间分布
1.1.3 工业大数据的产生主体
1.1.4 工业大数据的发展趋势
1.2 工业大数据的特点
1.2.1 工业系统的本质特征
1.2.2 工业大数据的4V 特征
1.2.3 工业大数据的新特征
1.2.4 工业大数据应用特征
1.3 工业大数据的创新价值
1.3.1 数据始终影响着人类工业化进程
1.3.2 数据在信息化过程中发挥着核心作用
1.3.3 工业大数据是新工业革命的基础动力
1.4 工业大数据支撑中国制造弯道取直
1.4.1 中国是制造大国,但不是制造强国
1.4.2 工业大数据提升制造智能化水平,推动中国工业升级
1.4.3 工业大数据支撑工业互联网发展,促进中国工业转型
1.4.4 工业大数据助力中国制造弯道取直
2 工业大数据典型应用场景
2.1 优化现有业务,实现提质增效
2.1.1 研发能力提升
2.1.2 生产过程优化
2.1.3 服务快速反应
2.1.4 推动精准营销
2.2 促进企业升级转型
2.2.1 创新研发设计模式,实现个性化定制
2.2.2 建立先进生产体系,支撑智能化生产
2.2.3 基于全产业链大数据,实现网络化协同
2.2.4 监控产品运行状态和环境,实现服务化延伸
2.3 促进中小企业创新创业
3 工业大数据的实施策略
3.1 业务的加减乘除
3.2 过程的智能再造
3.3 架构的统筹规划
3.4 分析算法与模型的领域化
3.5 人才的培养引进
4 工业大数据系统与技术架构
4.1 工业大数据生命周期
4.2 工业大数据技术架构
4.3 工业大数据管理技术架构
4.4 工业大数据分析技术架构
5 工业大数据管理技术
5.1 多样性数据的采集技术
5.2 多模态数据的管理技术
5.3 高通量数据的写入技术
5.4 强关联数据的集成技术
6 工业大数据分析技术
6.1 强机理业务的分析技术
6.2 低质量数据的处理技术
6.3 数据高效率处理技术
7 工业大数据应用案例
7.1 北京工业大数据创新中心推进风电装备数字化升级
7.2 北科亿力推动炼铁行业大数据应用
7.3 大唐集团工业大数据应用
7.4 东方国信大数据实现联合利华能效提升
7.5 沙钢能源管理大数据应用
7.6 陕鼓动力智能运维大数据应用
7.7 仪电显示工业大数据应用实践
7.8 中联重科工业大数据应用实践
8、结语

 

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