业务简介

工业大数据是提升产品质量、生产效率、降低能耗，转变高耗能、低效率、劳动密集、粗放型生产方式，提升制造智能化水平的必要手段。通过对设备和工厂进行智能化升级，加强对制造生产全过程的自动化控制和智 能化控制，促进信息共享、系统整合和业务协同，实现制造过程的科学决策，最大程度实现生产流程的自动化、个性化、柔性化和自我优化，实现提高精准制造、高端制造、敏捷制造的能力。大数据也是提升产品质量的有效手段。通过建立包括产品生产过程工艺数据、在线监测数据、使用过程数据等在内的产品全生命周期质量数据体系，可以有效追溯质量问题的产生原因，并持续改进生产过程的质量保障能力。通过关联企业内外部多数据源的大数据分析，可以挖掘发现复杂成因品质问题的根本原因。

业务功能

1. 工业智能网关管理子系统

通过安全管理、网管操作日志管理、设备管理、日常工作计划，物联网网关管理等功能实现智能网关管理。

2. 工业数据采集子系统

建设包含四个主要组成部分的采集平台，包括连接和通信、设备管理、接口服务、系统集成和展现，实现工业数据快速便捷化采集。

3. 工业PaaS子系统

建设完成国内外领先的工业大数据服务平台，实现跨企业、跨区域产业链协作,实现产品、市场、经济运行的动态监控、预测预警等多项智慧功能。具体项目建设目标分为四大部分：

PAAS平台基础组件：

完成PAAS平台基础组件的搭建，为整个工业大数据平台提供基础能力支撑，包括存储组件、数据网关组件、数据库组件、数据计算组件、服务能力组件等；

开发管控：

实现从代码开发、版本管理到环境准备、程序编译、应用发布等一整套开发流程管理，运行监控等；

能力开放：

提供多形态的对外服务接口，满足不同应用的接口需求；支持的接口有RestFul、K/V查询、文件系统FTP、数据库访问（ODBC）、Socket接口、消息队列（Kafka）等；

提供可定制化的个人工作台用于平台管理以及作业操作等日常工作；

数据安全：

从平台权限体系、数据加密处理、系统防攻击、日志审计、安全定级等几方面确保数据安全能力

4. 平台运维管理子系统

从运维管理、服务管理、运营管理、安全管理几个维度实现智能管理、智慧运营的功能。

业务场景

1.远程监控及预测性维护业务场景

1.1.远程实时监控

解决智能产品的现场和远程客户端的实时监控，为生产安全和生产质量保驾护航。

1.2.诊断和预测

该应用场景下，综合运用数据实时计算、在线分析和机器学习，实现智能设备运行过程中智能化的故障诊断、性能评估、问题归因和状态预测等一系列诊断动作，形成必要的维保策略和建议。

2. 数字化工厂

数字化协同制造项目整体规划以底层的工业级网络搭建与设备数采为技术支撑，以各生产要素集成的数字化工位搭建为系统核心，车间级综合数字化管理平台为数据应用载体，以工业级微应用APP为数字化系统的重要延伸。主要功能点为：

2.1.工业网络

以工业PON网络为基础进行车间级工业网络的整体升级，搭建设备运行与数采的网络基础设施。

2.2.数据采集

应用智能网关实现设备数采技术，根据不同的设备接口与通讯协议，设计数采方案，进行设备级的数据采集。

2.3.数字工位搭建

集合设备加工的人员、物料、工具、作业方法、技术图纸等生产要素数字化，结合设备自身状态监控、加工参数采集，形成完整的工位级数字化管理生态。

2.4.车间级数字化管理平台

综合计划管理、品质管理、工艺管理、物料管理、人员管理、效率管理等多个模块及功能应用，实现对车间的全方位的数字化升级管理。

2.5.产业链制造协同

通过数字化平台，将设计-采购-制造-仓储-物流-交付-服务等各个环节打通，进行数据集合与应用，实现产业链上下游企业间协同设计、协同制造、协同供应、协议运维。