工业互联网产业发展和标准体系 相关两份资料.pptxVIP

工业互联网必威体育精装版发展;主要内容;工业互联网内涵;工业互联网的范畴;;;工业互联网成为主要发达国家重塑制造业竞争优势的关键举措;主要内容;;德国工业4.0标准化;德国工业4.0参考模型;工业互联网联盟（IIC）-总体情况;工业互联网联盟（IIC）--主要进展;美国IIC的工业互联网总体架构;美国工业互联网参考架构-功能视角;IIC加速全球化布局;;ISO：工业自动化系统集成标准为主;小结;主要内容;工业互联网标准体系（草案）;1、设备/产品集成接入;2、网络互联—网络发展趋势;2、网络互联—标识解析;2、网络互联—IPv6;2、网络互联—标准;3、信息集成;3、信息集成;4、工业互联网数据平台和云平台;4、工业互联网数据平台和云平台-标准;5、工业互联网安全关注重点;主要内容;工业互联网引发制造产业各环节的创新变革;工业互联网/智能制造的关键产业;在智能工厂内构建从研发设计、订单管理、资源计划、制造执行到设备监测的完整工业互联生产体系

在智能工厂外构建以工业互联云为基础的产品数据集成分析平台，实现供水设备生产过程的智能化以及运维服务的智能化;工厂外网技术加速向工厂内网渗透;工厂网络的产业突破方向:现场控制网络;产业生态是现场控制网络技术推广的关键;我国在工厂内网络技术方面取得了一定进展;全球产业加速布局和渗透，新体系雏形初现;利用平台聚集产业构建生态—三一重工;工业数据平台：工业互联网的关键环节;工业互联网的探索路径;中国企业积极开展应用模式探索;应用实践推动工厂内外的改造;谢谢;工业互联网大数据平台

建设方案;背景介绍

调查分析

平台建设

云平台总体架构

大数据平台介绍

大数据平台应用

模型算法介绍;为什么有工业4.0？;工业4.0、中国制造2025;什么是大数据？;工业大数据分析及应用的三个阶段;互联网大数据与工业大数据的对比分析;工业大数据应用;背景介绍

调查分析

平台建设

云平台总体架构

大数据平台介绍

大数据平台应用

模型算法介绍;工业大数据的核心是机器数据;机器大数据的特点;工业互联网和大数据的关系;工业互联网与大数据的作用;工业互联网与大数据的特点;大数据对企业的应用价值体现;挖掘工业大数据价值的核心技术——CPS

;工业大数据云平台实现路径;大数据处理的需求和特点;背景介绍

调查分析

平台建设

云平台总体架构

大数据平台介绍

大数据平台应用

模型算法介绍;工业大数据云平台建设终极目标;IaaS：提供基本的计算、网络和存储资源。

PaaS：中间层，提供对行业业务应用的支持。

SaaS：向用户交付最终业务应用和数据分析。

PaaS环境层：为业务应用提供支撑的软件组件、包括各种中间件和数据库等。以Hadoop为代表的大数据处理。

PaaS业务层：包含了应用的后台程序，数据处理算法以及业务数据等实现业务能力的元素。

PaaS服务层：将业务层的业务、算法和数据以接口的形式提供给上层的前端应用直接访问。;—68—;工业大数据平台--数据业务逻辑;背景介绍

调查分析

平台建设

云平台总体架构

大数据平台介绍

大数据平台应用

模型算法介绍;;数据分级存储原则;工业大数据平台--技术架构;源数据导入ETL，进行数据的清洗、转换和入库。;数据采集--设备数据;数据采集--实时数据接入处理;数据采集--批量数据接入处理;交互式查询;技术架构解决方案;HDFS：分布式文件系统

有较强的容错性

可在x86平台上运行，减少总体成本

可扩展，能构建大规模的应用

HBase：非结构化NoSQl分布式数据库

基于分布式文件系统HDFS，保证数据安全

列式存储，节省存储空间

提供大数据量的高速读写操作

Hive：分布式关系型数据库

数据可保存在HDFS，可提供海量的数据存储

类SQL的查询语句，提供大数据的统计和分析操作，适合海量数据的批处理

通过MapReduce实现大规划并行计算

MapReduce：大规划并行计算引擎

可将任务分布并行运行在一个集群服务器中;技术基础研究方向;背景介绍

调查分析

平台建设

云平台总体架构

大数据平台介绍

大数据平台应用

模型算法介绍;大数据平台应用--资产管理服务;大数据平台应用--数据管理与服务;大数据平台应用--数据分析服务;大数据平台应用--数据安全服务;大数据平台应用--数据展示