工业云平台解决方案
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工业互联网平台建设实施方案一、引言随着信息技术的快速发展和工业智能化的推进,工业互联网平台已成为提升制造业竞争力、实现转型升级的重要支撑。
为了加快企业数字化转型,提高生产效率和质量,降低成本,增强创新能力,特制定本工业互联网平台建设实施方案。
二、建设目标1、实现生产过程的数字化监控和管理,实时掌握生产状态,提高生产效率和质量。
2、促进企业内外部的协同创新,整合产业链资源,提升企业的市场响应能力。
3、基于大数据分析,优化生产流程和决策,降低生产成本和运营风险。
三、建设原则1、统筹规划,分步实施结合企业实际情况,制定长远规划,分阶段逐步推进平台建设。
2、需求导向,注重实效以解决企业实际问题和提升竞争力为出发点,确保平台建设的实用性和有效性。
3、开放合作,融合创新积极与行业内外的企业、科研机构合作,融合先进技术和创新理念。
4、安全可靠,保障隐私建立完善的安全防护体系,确保平台运行安全和数据隐私保护。
四、建设内容1、数据采集与整合通过传感器、物联网等技术,采集生产设备、工艺流程、质量检测等数据,并进行整合和标准化处理,建立统一的数据仓库。
2、工业云平台搭建选择可靠的云服务提供商,搭建工业云平台,提供计算、存储、网络等基础资源服务,支持平台的稳定运行。
3、应用系统开发开发涵盖生产管理、供应链管理、设备管理、质量管理等核心业务的应用系统,实现业务流程的数字化和智能化。
4、大数据分析平台建设构建大数据分析平台,运用数据分析算法和模型,挖掘数据价值,为企业决策提供支持。
5、安全防护体系建设建立网络安全、数据安全、应用安全等全方位的安全防护体系,保障平台的安全运行。
五、实施步骤1、需求调研与分析(_____年_____月______年_____月)深入了解企业业务流程和需求,明确平台建设的重点和方向。
2、方案设计与选型(_____年_____月______年_____月)根据需求分析结果,制定详细的建设方案,选择合适的技术和产品。
制造业工业云平台建设与应用方案第1章工业云平台概述 (4)1.1 工业云平台发展背景 (4)1.2 工业云平台定义与特点 (4)1.3 工业云平台在制造业的应用价值 (4)第2章工业云平台技术架构 (5)2.1 总体架构设计 (5)2.1.1 基础设施层 (5)2.1.2 数据层 (5)2.1.3 平台层 (5)2.1.4 应用层 (5)2.2 数据采集与处理 (6)2.2.1 数据采集 (6)2.2.2 数据处理 (6)2.3 云计算与存储技术 (6)2.3.1 云计算技术 (6)2.3.2 存储技术 (6)2.4 网络通信与安全技术 (6)2.4.1 网络通信技术 (6)2.4.2 安全技术 (7)第3章工业云平台关键技术研究 (7)3.1 设备接入技术 (7)3.2 大数据与人工智能技术 (7)3.3 数字孪生技术 (8)3.4 边缘计算技术 (8)第四章工业云平台功能模块设计 (8)4.1 设备管理模块 (8)4.1.1 设备信息管理:对企业内部所有设备的基本信息进行登记、分类和管理,包括设备型号、生产厂商、购置时间等。
(8)4.1.2 设备状态监控:实时监测设备运行状态,包括设备开关机、运行参数、故障报警等,便于及时掌握设备状况。
(9)4.1.3 设备维护管理:制定设备维护计划,实现设备保养、维修、更换等工作的自动化管理。
(9)4.1.4 设备远程控制:支持远程控制设备启停、参数调整等功能,提高设备操作的便捷性和安全性。
(9)4.2 数据分析模块 (9)4.2.1 数据采集与存储:实时采集生产过程中的数据,包括设备数据、工艺数据、质量数据等,并存储至云平台数据库。
(9)4.2.2 数据预处理:对采集到的原始数据进行清洗、转换、归一化等预处理操作,提高数据质量。
(9)4.2.3 数据分析与挖掘:运用统计学、机器学习等方法对数据进行深入分析,挖掘潜在规律和异常情况。
(9)4.2.4 数据可视化:将分析结果以图表、报表等形式展示,便于用户直观了解生产状况。
工业云平台软件开发应用方案一、实施背景随着中国制造业的转型升级,工业企业对于提高生产效率、降低成本、提升产品质量的追求日益迫切。
与此同时,信息技术的高速发展,特别是云计算、大数据、人工智能等技术的成熟,为工业企业的产业升级提供了强大的技术支撑。
工业云平台应运而生,它通过集约化、智能化的方式,为工业企业提供全方位的IT解决方案,从而推动工业企业的数字化转型。
二、工作原理工业云平台软件开发应用方案基于先进的云计算技术,构建一个多层次的云服务平台。
它由基础设施层、平台层、应用层三个部分构成。
1.基础设施层:这一层负责提供计算、存储、网络等基础设施服务。
通过虚拟化技术,可以实现资源的动态分配、按需使用,提高资源利用效率。
2.平台层:这一层负责提供工业云平台的开发、运行、管理环境。
它包括操作系统、数据库、中间件等关键组件,为开发者提供统一的开发接口,简化开发过程。
3.应用层:这一层负责提供具体的业务应用服务,包括但不限于生产管理、质量管理、物流管理等领域。
应用层可以由第三方开发者提供,也可以由工业云平台的运营团队自行开发。
三、实施计划步骤1.需求分析:深入了解工业企业的具体需求,明确软件应用的功能要求和非功能要求。
2.系统设计:根据需求分析的结果,设计系统的架构、模块、界面等。
3.系统开发:按照系统设计的要求,进行软件的开发工作。
4.系统测试:对开发的软件进行全面的测试,确保软件的稳定性和可靠性。
5.上线部署:将软件应用部署到工业云平台上,并进行必要的配置和优化。
6.用户培训:对工业企业的员工进行培训,确保他们能够熟练使用工业云平台及其配套的软件应用。
7.运行维护:对工业云平台及其配套的软件应用进行日常的运行维护和管理,确保系统的稳定运行。
四、适用范围本方案适用于各类工业企业,特别是那些有强烈数字化转型需求,希望通过信息技术提高生产效率、降低成本、提升产品质量的工业企业。
同时,也适用于为这些企业提供IT解决方案的服务商和开发者。
工业互联网平台工业大数据应用解决方案第一章工业互联网平台概述 (2)1.1 工业互联网平台简介 (2)1.2 工业大数据概述 (2)第二章工业大数据采集与存储 (3)2.1 数据采集技术 (3)2.2 数据存储与管理 (4)2.3 数据清洗与预处理 (4)第三章工业大数据分析与挖掘 (5)3.1 数据分析方法 (5)3.1.1 描述性分析 (5)3.1.2 摸索性分析 (5)3.1.3 预测性分析 (5)3.1.4 诊断性分析 (5)3.2 数据挖掘算法 (5)3.2.1 决策树算法 (5)3.2.2 支持向量机算法 (5)3.2.3 神经网络算法 (6)3.2.4 关联规则算法 (6)3.3 数据可视化 (6)3.3.1 直方图 (6)3.3.2 折线图 (6)3.3.3 散点图 (6)3.3.4 箱型图 (6)第四章工业大数据在设备管理中的应用 (6)4.1 设备状态监测 (6)4.2 预测性维护 (7)4.3 故障诊断与优化 (7)第五章工业大数据在生产优化中的应用 (8)5.1 生产流程优化 (8)5.2 能源管理 (8)5.3 质量控制 (8)第六章工业大数据在供应链管理中的应用 (9)6.1 供应链协同 (9)6.2 库存优化 (9)6.3 采购与销售预测 (9)第七章工业大数据在产品研发中的应用 (10)7.1 设计优化 (10)7.2 产品功能分析 (10)7.3 市场需求预测 (11)第八章工业大数据在企业管理中的应用 (11)8.1 生产调度 (11)8.1.1 引言 (11)8.1.2 应用策略 (11)8.2 人力资源管理 (12)8.2.1 引言 (12)8.2.2 应用策略 (12)8.3 财务管理 (12)8.3.1 引言 (12)8.3.2 应用策略 (12)第九章工业大数据在行业解决方案中的应用 (13)9.1 制造业 (13)9.2 能源行业 (13)9.3 交通物流 (14)第十章工业大数据安全与隐私保护 (14)10.1 数据安全策略 (14)10.2 隐私保护技术 (15)10.3 法律法规与合规 (15)第一章工业互联网平台概述1.1 工业互联网平台简介工业互联网平台是指以云计算、大数据、物联网等新一代信息技术为基础,融合工业生产全要素、全流程、全生命周期数据的综合性服务平台。
工业互联网平台解决方案工业互联网平台是指将互联网技术与传统工业生产相结合,实现设备、企业、数据之间的全面连接与共享。
在当今信息技术高度发达的时代,工业互联网平台正日益得到广泛关注和应用。
本文将介绍工业互联网平台的概念、作用以及解决方案。
一、工业互联网平台的概念工业互联网平台是以信息技术为基础,通过物联网、云计算、大数据等技术手段,实现设备与设备、设备与企业之间的无缝连接,实现设备数据的采集、传输、分析和应用的一种综合性的平台。
工业互联网平台的核心是连接和数据。
通过将设备连接到云平台上,实现设备之间的实时信息传输和共享,将海量的设备数据进行采集和处理,为企业决策提供有力支持。
二、工业互联网平台的作用1. 提高生产效率:通过实现设备之间的智能化连接和数据的高效利用,工业互联网平台可以优化生产过程,提高生产效率。
2. 降低成本:通过工业互联网平台,企业可以实现对设备的远程监控和管理,降低人工巡检和维护成本。
3. 改善产品质量:通过对设备数据的实时采集和分析,可以及时发现设备故障,并进行预防性维护,从而提高产品质量。
4. 创新服务模式:通过工业互联网平台连接企业与客户,实现信息的共享和交互,创新服务模式,提供个性化定制服务。
三、工业互联网平台的解决方案1. 设备连接方案:采用物联网技术,通过传感器、智能设备等手段,实现设备与平台之间的连接。
可以通过有线或无线方式进行连接,确保设备数据的实时采集和传输。
2. 数据采集与存储方案:建立统一的数据采集和存储系统,对设备数据进行采集、传输和存储。
可以使用云平台或者私有数据中心来实现数据存储,通过大数据技术对数据进行智能分析和挖掘。
3. 数据分析与应用方案:通过数据分析和挖掘,对设备数据进行深度分析,提取有价值的信息,并应用于生产过程优化、设备健康管理、产品质量监控等方面。
4. 安全与保密方案:工业互联网平台涉及大量敏感的企业数据,必须确保数据的安全和保密。
可以采用加密技术、访问控制等手段来保护数据的安全性。
制造业工业互联网平台解决方案第一章:概述 (3)1.1 制造业工业互联网平台简介 (3)1.2 发展背景与趋势 (3)1.3 平台架构与功能 (4)第二章:平台设计与架构 (4)2.1 平台总体架构设计 (4)2.2 关键技术选型 (5)2.3 系统模块划分 (5)第三章:数据采集与处理 (6)3.1 数据采集技术 (6)3.1.1 传感器采集 (6)3.1.2 工业以太网采集 (6)3.1.3 数据接口采集 (6)3.2 数据清洗与预处理 (6)3.2.1 数据清洗 (6)3.2.2 数据预处理 (7)3.3 数据存储与管理 (7)3.3.1 数据存储 (7)3.3.2 数据管理 (7)第四章:设备管理与优化 (7)4.1 设备接入与监控 (7)4.1.1 设备接入 (7)4.1.2 设备监控 (8)4.2 故障诊断与预测性维护 (8)4.2.1 故障诊断 (8)4.2.2 预测性维护 (8)4.3 设备功能优化 (8)4.3.1 设备参数优化 (8)4.3.2 设备运行策略优化 (8)4.3.3 设备维护保养优化 (8)第五章:生产管理与调度 (8)5.1 生产计划管理 (9)5.2 生产进度跟踪 (9)5.3 生产资源调度 (9)第六章:供应链协同 (10)6.1 供应商管理 (10)6.1.1 供应商选择与评估 (10)6.1.2 供应商关系维护 (10)6.1.3 供应商协同创新 (10)6.2 物流管理 (10)6.2.1 物流计划与调度 (10)6.2.2 物流跟踪与监控 (11)6.2.3 物流成本优化 (11)6.3 采购与库存管理 (11)6.3.1 采购计划与执行 (11)6.3.2 库存管理与优化 (11)6.3.3 供应链金融支持 (11)第七章:质量与安全监控 (11)7.1 质量数据采集与分析 (11)7.1.1 数据采集 (11)7.1.2 数据分析 (12)7.2 安全生产管理 (12)7.2.1 安全生产制度 (12)7.2.2 安全生产措施 (12)7.3 安全预警与应急响应 (12)7.3.1 安全预警 (12)7.3.2 应急响应 (13)第八章:能源管理与优化 (13)8.1 能源数据采集与监测 (13)8.2 能源消耗分析与优化 (13)8.3 节能减排策略 (14)第九章:智能制造与数字化工厂 (14)9.1 智能制造关键技术 (14)9.1.1 概述 (14)9.1.2 工业大数据 (14)9.1.3 云计算 (15)9.1.4 物联网 (15)9.1.5 人工智能 (15)9.1.6 边缘计算 (15)9.2 数字化工厂建设 (15)9.2.1 概述 (15)9.2.2 工厂设计 (15)9.2.3 设备选型 (15)9.2.4 生产管理系统 (15)9.2.5 数据分析与优化 (16)9.3 智能工厂运营与管理 (16)9.3.1 概述 (16)9.3.2 设备管理 (16)9.3.4 人员管理 (16)9.3.5 安全管理 (16)第十章:平台实施与运营 (16)10.1 项目实施流程 (16)10.2 平台运维管理 (17)10.3 平台经济效益分析 (17)第一章:概述1.1 制造业工业互联网平台简介制造业工业互联网平台是一种新兴的信息技术,旨在实现制造业全要素、全流程、全生命周期的高度集成与协同。
云平台解决方案目录:1. 什么是云平台解决方案?1.1 云平台解决方案的定义1.2 云平台解决方案的优势2. 云平台解决方案的应用领域2.1 企业信息化2.2 大数据分析2.3 人工智能应用3. 云平台解决方案的关键技术3.1 虚拟化技术3.2 容器化技术4. 未来发展趋势4.1 多云管理趋势4.2 边缘计算技术的发展---1.1 云平台解决方案的定义云平台解决方案是指利用云计算技术和服务,为企业提供包括基础设施、平台和应用软件在内的一揽子解决方案。
通过云平台解决方案,企业可以在云端搭建、管理和运营所需的应用程序和数据,将计算能力、存储资源和网络服务进行整合,提高工作效率和降低成本。
1.2 云平台解决方案的优势云平台解决方案具有灵活性强、扩展性好、成本低、安全性高等优势。
企业可以根据自身需求灵活选择服务类型和规模,实现按需付费;同时也能够享受云服务商提供的安全保障和技术支持,减少维护和管理成本。
2.1 企业信息化在企业信息化领域,云平台解决方案可以帮助企业快速部署和管理业务系统,提高数据处理效率和业务流程的自动化程度,实现业务信息的集中管理和安全保障。
2.2 大数据分析云平台解决方案为企业提供了弹性的计算和存储资源,能够支撑大数据分析任务的高性能计算需求,帮助企业更好地挖掘和利用海量数据,实现数据驱动的业务决策。
2.3 人工智能应用通过云平台解决方案,企业可以轻松部署和管理人工智能应用程序,利用云端计算资源支持机器学习、自然语言处理等复杂任务,为企业创新和发展提供更强大的技术支持。
3.1 虚拟化技术云平台解决方案的重要技术之一是虚拟化技术,通过将物理资源抽象为虚拟资源,实现资源的动态调配和管理,提高资源利用率和灵活性。
3.2 容器化技术容器化技术是云平台解决方案中的另一个关键技术,通过容器化技术,企业可以将应用程序及其所有依赖项打包成一个独立的容器,实现应用的快速部署和跨平台运行。
4.1 多云管理趋势未来,随着云计算技术的不断发展,多云管理将成为云平台解决方案的发展趋势,企业可以同时利用多个云服务提供商的资源,并通过统一管理平台实现资源的集中管理和优化分配。
工业互联网平台建设与优化解决方案第一章工业互联网平台概述 (2)1.1 工业互联网平台定义 (2)1.2 工业互联网平台发展现状 (2)1.3 工业互联网平台发展趋势 (3)第二章平台架构设计 (3)2.1 平台整体架构 (3)2.2 关键技术选型 (4)2.3 系统模块划分 (4)第三章数据采集与集成 (5)3.1 数据采集技术 (5)3.1.1 概述 (5)3.1.2 传感器技术 (5)3.1.3 网络通信技术 (5)3.1.4 边缘计算技术 (5)3.2 数据集成策略 (5)3.2.1 概述 (5)3.2.2 数据源识别 (5)3.2.3 数据抽取 (6)3.2.4 数据转换 (6)3.2.5 数据加载 (6)3.3 数据清洗与预处理 (6)3.3.1 概述 (6)3.3.2 数据清洗 (6)3.3.3 数据预处理 (6)第四章平台安全与防护 (7)4.1 安全体系架构 (7)4.2 数据安全策略 (8)4.3 平台防护措施 (8)第五章应用开发与部署 (8)5.1 应用开发框架 (8)5.2 应用部署策略 (9)5.3 应用监控与优化 (9)第六章云计算与边缘计算 (10)6.1 云计算在工业互联网中的应用 (10)6.1.1 数据存储与管理 (10)6.1.2 应用部署与运行 (10)6.1.3 资源调度与优化 (10)6.1.4 安全保障 (10)6.2 边缘计算在工业互联网中的应用 (10)6.2.1 实时数据处理 (10)6.2.2 设备管理与优化 (11)6.2.3 网络优化 (11)6.2.4 应用场景拓展 (11)6.3 云边协同策略 (11)6.3.1 数据处理策略 (11)6.3.2 应用部署策略 (11)6.3.3 资源调度策略 (11)6.3.4 安全保障策略 (11)第七章工业大数据分析 (11)7.1 数据分析方法 (11)7.2 数据挖掘技术 (12)7.3 工业大数据应用场景 (12)第八章平台运营与管理 (13)8.1 平台运营模式 (13)8.2 平台管理策略 (13)8.3 平台服务优化 (14)第九章产业生态构建 (14)9.1 产业生态概述 (14)9.2 产业链上下游合作 (14)9.2.1 合作模式 (14)9.2.2 合作机制 (15)9.3 产业生态发展趋势 (15)9.3.1 数字化转型加速 (15)9.3.2 产业链整合加深 (15)9.3.3 创新驱动发展 (15)9.3.4 政策扶持加强 (15)9.3.5 绿色可持续发展 (16)第十章未来展望与挑战 (16)10.1 工业互联网平台发展前景 (16)10.2 面临的挑战与机遇 (16)10.3 发展策略与建议 (16)第一章工业互联网平台概述1.1 工业互联网平台定义工业互联网平台是指基于云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术,将工业生产过程中的设备、系统、人员及业务数据等信息进行集成、共享和协同处理的数字化平台。
目次1范围 (1)2规范性引用文件 (1)3术语和定义 (1)4分类原则 (1)4.1通用性 (1)4.2便捷性 (1)4.3全面性 (1)4.4可拓展性 (1)5分类方法 (1)5.1概述 (1)5.2分类标签 (2)6分类编码 (4)6.1编码规则 (4)6.2标签代码 (5)I工业互联网平台解决方案分类方法1范围本文件规定了工业互联网平台解决方案分类方法的术语和定义、分类原则、分类方法、分类编码等。
本文件适用于工业互联网平台解决方案的管理、描述、检索和使用。
2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。
其中,注日期的引用文件,仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。
GB/T4754-2017国民经济行业分类GB/T37961-2019信息技术服务服务基本要求3术语和定义GB/T23000-2017界定的术语和定义适用于本文件。
4分类原则4.1通用性分类方法应考虑解决方案的共性特征,保证本分类对于各类型工业互联网平台及解决方案具有适用性。
4.2便捷性分类方法应以提升平台解决方案研发、部署、应用、管理、协同为出发点,最大限度地方便平台和用户的需要,并保持分类上的科学性。
4.3全面性分类方法应包含工业互联网平台已有和最新涌现的各类解决方案,保证覆盖的全面性。
4.4可拓展性分类方法应在总体框架相对稳定的前提下进行适时调整和修订,实现不断优化和完善。
5分类方法5.1概述工业互联网平台解决方案分类模型由基础标签和索引标签组成,基础标签包括企业对象(大类)、应用场景(小类),索引标签包括服务行业、运营模式、部署方式三个方面,每个分类应若干具体子分类,见图1。
1图1工业互联网平台解决方案分类模型5.2分类标签5.2.1服务对象按工业互联网平台解决方案的适用对象,分为政府类、园区类、企业类三类。
5.2.1.1政府类解决方案a)综合管理,包括面向政府部门提供在线政务大厅、公共缴费、政务远程协助、数据融合、监管决策等服务。
工业互联网解决方案及案例分享一、工业物联网解决方案,基于传感器网络和物联网技术,实现对工业生产设备进行实时监控和远程控制,以优化生产过程和提高设备利用率。
通过采集设备运行数据,实现设备状态的远程监控和预测维护,提前发现异常情况,并及时进行处理和修复,避免设备故障对生产造成的损失。
同时,还可以根据生产数据进行实时调整和优化生产过程,提高生产效率和产品质量。
案例分享:中国北汽集团利用工业物联网解决方案,对汽车生产线进行实时监控和优化。
通过在生产设备上安装传感器,采集设备运行状态和生产数据,并通过物联网平台进行数据分析和实时监控,实现对生产设备的远程监控和预测维护。
通过分析生产数据,实时调整生产过程,优化生产效率和产品质量,降低了生产成本。
二、工业大数据解决方案,基于大数据技术和云计算平台,实现工业数据的采集、存储、处理和分析,以提供决策支持和优化生产过程。
通过对大量的生产数据进行分析和挖掘,可以发现潜在问题和优化机会,并提供决策依据和预测模型,帮助企业优化生产过程,提高生产效率和产品质量。
案例分享:中国移动利用工业大数据解决方案,对通信网络设备进行实时监测和维护。
通过采集设备运行数据和用户反馈数据,存储到大数据平台,进行数据分析和挖掘。
根据数据分析结果,实现对设备的实时监测和预测维护,提前发现和排除故障,保证通信网络的稳定性和服务质量。
三、工业云平台解决方案,基于云计算技术和云平台架构,提供工业生产数据的集中管理和共享,以及企业间的协同合作。
通过将工业设备和生产数据接入云平台,实现数据的集中存储和管理,方便企业对数据进行分析和利用。
同时,也可以提供企业间的协同合作平台,实现资源的共享和优化。
案例分享:中国中车利用工业云平台解决方案,将分布在全国各地的工厂和生产线接入云平台,实现生产数据的集中管理和共享。
通过云平台提供的数据分析工具,中车可以对全国各地的生产数据进行实时监测、分析和调整,实现生产过程的优化和资源的协同利用,提高生产效率和产品质量。
工业云平台方案1. 概述工业云平台是基于云计算和物联网技术的一个解决方案,用于帮助企业实现生产过程的数字化、智能化和可视化,提高生产效率和管理水平。
本文将介绍工业云平台的基本架构和关键功能,以及其在实际应用中的优势和应用场景。
2. 架构工业云平台的基本架构包括以下模块:2.1 物联网设备工业云平台通过物联网设备收集生产环境中的数据,包括传感器数据、设备状态、生产计划等。
物联网设备可以是各种传感器、机器设备或控制器,通过互联网将数据传输到云端。
2.2 数据存储与处理收集到的数据在工业云平台中进行存储和处理。
在数据存储方面,可以使用云数据库或分布式存储系统,保证数据的可靠性和可扩展性。
在数据处理方面,可以使用云计算平台进行数据分析、模型训练和预测。
2.3 应用服务工业云平台提供多种应用服务,用于解析和展示数据、进行生产调度和监控、进行故障诊断和预警等。
应用服务可以通过Web界面、移动应用或API调用的方式提供给用户。
2.4 安全与隐私工业云平台需要具备较高的安全性和隐私保护能力,包括数据加密传输、访问控制、身份认证和权限管理等。
此外,还需要遵循相关法规和标准,确保用户数据的合规性和隐私保护。
3. 关键功能工业云平台具备以下关键功能:3.1 实时监控与控制工业云平台可以实时监控生产环境的各种参数和状态,包括温度、湿度、压力、振动等。
同时,还可以对设备进行远程控制,调整参数或执行命令,实现远程操作和自动化控制。
3.2 生产调度与优化工业云平台可以根据生产计划和实时数据,进行生产调度和优化。
通过分析数据和模型建立,可以预测生产效率、优化生产流程,提高生产效益和资源利用率。
3.3 故障诊断与预测工业云平台可以通过分析设备数据和模型,进行故障诊断和预测。
通过监测设备状态、分析设备数据和模式识别等技术,可以提前发现潜在故障,并进行预警和维修计划的制定。
3.4 数据分析与决策支持工业云平台提供数据分析功能,可以对历史数据和实时数据进行分析,提取有价值的信息和知识。
中国xxxx工业云平台解决方案xxxxxxxx产品解决方案目录1.政策背景 (2)2.建设意义 (2)2.1.工业云能更好地促进xxxx市两化深度融合 (2)2.2.为实现智能制造提供技术支撑 (3)2.3.为建设智能制造新生态系统提供平台 (3)2.4.降低企业信息化应用门槛 (3)2.5.促进企业创新能力提升 (3)2.6.推动企业生产方式和产业组织创新 (4)3.解决方案 (4)3.1.整体架构 (5)3.2.技术架构 (6)3.3.数据架构 (7)3.4.xxxx工业云平台 (9)3.4.1.资源聚集平台 (9)3.4.2.能力协同平台 (10)3.4.3.增值服务平台 (13)3.4.4.创新创业平台 (15)3.4.5.企业互联平台 (16)3.4.6.工业数据平台 (17)3.5.行业产业云设计 (17)3.6.xxxx服务云 (19)3.7.配套服务云 (21)3.7.1.高效物流板块 (21)3.7.2.金融服务板块 (22)3.8.集成设计方案 (24)4.商务模式与资费参考 (26)4.1.商务模式及操作流程.................................................. 错误!未定义书签。
4.1.1.云服务租用模式................................................ 错误!未定义书签。
4.2.资费参考...................................................................... 错误!未定义书签。
5.成功案例................................................................................. 错误!未定义书签。
1.政策背景为响应《中国制造2025》(国发〔2015〕28 号)、《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》(国发〔2015〕40 号)、《信息化和工业化深度融合专项行动计划(2013-2018年)》(工信部信〔2013〕317号)等一系列政策性文件指示要求,继续贯彻与落实《甘肃省“十三五”工业转型升级规划》的文件精神,根据甘肃省工业经济运行工作的实际需求,依托云计算、物联网以及大数据等现代信息技术建设甘肃省工业经济运行监测平台,以及时收集甘肃省重点行业、重点工业企业的相关经济运行数据,掌握甘肃省相关产业的发展动态及相关企业的生产经营动态,提高工业经济的运行监测水平,为及早把握工业运行动向、科学判断产业发展态势、制定相关产业政策及提高宏观调控能力,提供决策支撑。
1.《国务院关于印发“十二五”国家战略性新兴产业发展规划的通知》(国发〔2012〕28号);2.《中国制造2025》(国发〔2015〕28 号);3.《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》(国发〔2015〕40 号);4.《信息化和工业化深度融合专项行动计划(2013-2018年)》(工信部信〔2013〕317号;)5.《国务院关于印发“十二五”国家战略性新兴产业发展规划的通知》(国发〔2012〕28号);6.《关于深入落实<信息化和工业化深度融合专项行动计划(2013-2018年)>的通知》(甘工信发〔2013〕667号)7.《甘肃省“十三五”工业转型升级规划》(甘政办发〔2016〕151号)2.建设意义2.1.工业云能更好地促进xxxx市两化深度融合“互联网+”传统产业行动的实质是信息化与传统行业的深度融合。
“中国制造2025”的主线是两化深度融合,主攻方向是推进智能制造。
实现智能制造,工业云是其中重要的组成部分。
通过互联网、云计算等技术,推进研发设计、数据管理、工程服务等制造资源的开放共享,将各类制造资源和制造能力虚拟化和服务化,将资金流、信息流、物流、服务流统一构成制造资源和制造能力池,企业通过云服务平台随时获取全生命周期服务,实现XX市制造需求和社会化制造资源的无缝对接。
2.2.为实现智能制造提供技术支撑开展xxxx市工业云平台建设实施,打造xxxx市工业互联网云平台,既是抢占新工业时代的城市发展制高点,也是抢占xxxx市实施工业强市战略加强地企融合发展的有利时机,对xxxx市工业经济的可持续发展具有深远的意义。
2.3.为建设智能制造新生态系统提供平台xxxx市工业云为有效支撑智能制造新生态系统的形成,亟需建立符合“互联网+”时代的“标准化、协同化、服务化、自主化”开发平台,遵从多租户云架构,并具有良好的开放性、可扩展性和海量用户支持能力,将共性业务模块标准化,减少重复性建设,提升建设效率,形成开放式的技术体系,有效支撑互利共赢的生态链建设与良性发展。
2.4.降低企业信息化应用门槛工业云模式为企业提供了一种全新的产业生态环境,企业既能够方便、灵活、低成本地从工业云平台在线获取所需资源和工具,又不必占用大量的资金和人力来购置和维护,极大地降低了企业在业务中应用信息化的所需的财务成本和人力成本,降低了企业尤其是中小微企业利用信息化开展创新成本和门槛,有效地推动企业两化融合水平提升,增强企业市场竞争力。
2.5.促进企业创新能力提升工业云平台为企业提供技术和服务互动平台,推动企业创新模式变革,有效整合社会上丰富的创新型设计和生产资源,以多种方式汇聚个人和企业创新成果,为企业创新提供智力和资源支持,协助企业开展创新,提高企业研发效率,充分利用社会化智慧来增强企业创新能力,加速推动企业核心竞争力的整体提升。
同时,为大众创业、万众创新提供了平台与环境。
2.6.推动企业生产方式和产业组织创新工业云促进全产业链、全价值链信息交互和集成协作,创新要素配置、生产制造和产业组织方式,推动生产互联化和社会化制造资源共享,盘活存量制造资源,破解制造能力地区发展不平衡和不协调的问题,提高资源利用率,降低社会整体的资源使用成本。
通过工业云平台,企业既能准确把握用户的需求,抓住市场机遇,拓宽企业业务渠道;又能快速寻求所需要的其他企业的优势资源,提升企业的运营效率,发挥“1+1>2”的协同效应。
3.解决方案xxxx工业云将以高性能的计算、存储、网络资源为基础搭建IaaS环境,以开源开放的主流系统软件和运行资源为核心构建PaaS平台,以服务于政府工业管控及企业的研发设计和生产运营互联网化为重点构建SaaS应用,以工业互联网和工业大数据的理念为xxxx工业提供DaaS服务。
xxxx工业云的总体建设思路:按照“一组云群----一条主线-----两个核心------三项配套------四步迭代”的模式循序迭代式推进,逐步丰富和扩展xxxx工业云的业务范围和功能,总体建设思路如图3.1所示。
一组云群:即“1+N的模式”,由“1朵主工业云”+ “N朵产业云”组成。
“1朵主云”是xxxx市xxxx总体引领云,“N朵产业云”是xxxx市主要的化工循环和有色冶金2个产业云。
一条主线:xxxx工业云以用户在线开展业务功能为主线,关注产业用户的业务需求和工业运营数据采集分析,并围绕用户业务需求提供各类服务。
两个核心:充分利用互联网的资源聚合、协同融合特性,xxxx工业云在以用户业务需求为主线的基础上,致力于打造资源共享、能力协同、增值服务、企业互联、创新创业和工业数据处理等功能平台,突出“资源聚集”和“功能协同”两大核心。
三项配套:以“提升企业创造价值的能力”为服务理念,为用户打造资源共享中心、能力协同中心、产品交易中心。
xxxx工业云总体建设思路四步迭代:xxxx工业云的建设遵循四步迭代原则,第一步研发公共基础平台及相关应用功能,促进各级工业管理部门的管控服务功能和企业业务开展的在线应用;第二步,在云平台基础上,利用互联网的资源聚合功能聚集各类工业设计模型、数字化模具、产品和装备维护知识库等制造资源,培育基于工业云的新型生产组织模式,形成行业的在线生产运营管控新模式,并推动企业在线业务生态环境形成,同时促进产业数据的积累;第三步创新工业云服务内容与模式,利用INDICS平台的API接口协议开放和共享功能,实现xxxx工业数据集成,构建以新型工业操作系统和工业APP架构为核心的智能服务生态。
第四步,提升工业云与大数据服务能力,通过物联网通信协议、数据接口、数据分析等关键技术的研发突破,可让智能装备接入工业云的数据采集、网络连接和调度管理等重点环节,提升工业云平台系统解决方案的供给能力,推动工业软硬件与工业大数据平台、工业互联网、工业信息安全系统和智能装备的集成应用,推动大数据在工业设计、生产制造、售后服务等产品全生命周期的应用。
以此迭代循环,进而对xxxx工业云的建设提出新需求,促进xxxx工业云的功能完善和发展。
3.1.整体架构xxxx工业云将基于“互联网+”的理念,以互联网为基础设施和实现工具,通过云计算的方式为企业解决信息化需求,全面整合全市范围的产业配套需求与能力,借助工业云的技术平台与市场化运营体系,结合云制造技术、物联网技术与大数据技术的智能化能力,建立起xxxx市的云端产业智能配套模式,系统整体架构如下图所示。
xxxx工业云系统架构图3.2.技术架构xxxx工业系统将采用当前最先进的云架构技术,技术架构如本节下图1所示。
数据服务层(DaaS层):数据中心存储基础数据和业务数据,通过ETL服务转换为主题数据进而形成数据仓库。
利用hadoop等技术完成将来工业大数据的分析处理。
基础设施服务层(IaaS层):将数据中心内的服务器、存储、网络和接入的制造资源进行虚拟化和服务化,从而提供云主机服务、云存储服务、云数据库服务、制造资源服务,对外提供API、控制台、命令行等形式的调用方式,为平台上的应用提供运行环境支撑、数据支撑和物联接入支撑。
平台服务层(PasS层):核心为工业云开放平台,其底层为工作流引擎、搜索引擎和仿真引擎,并可提供系列基础服务,及多类开发工具。
利用开放平台,可快速开发系统应用,并对部署在平台中的应用进行管控。
第三方应用可通过企业服务总线与云网平台中系统应用进行业务数据集成,利用统一身份认证的API 接口快速接入云网平台。
图1 白眼工业云技术架构图平台应用层(SaaS层):提供桌面云和移动云,桌面云以WEB门户的形式提供用户使用,移动云以APP商店的形式提供用户使用。
3.3.数据架构为支撑xxxx工业云公共支撑系统及数据分析与应用系统的建设,xxxx工业云核心数据逻辑架构,如下图所示:xxxx工业云数据架构图xxxx工业云数据架构由五个相对独立又相互联系的层次组成,自下而上为:业务数据层、数据采集层、数据管理层、数据服务层和数据应用层。