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方案获取方式在文末

智慧工业大数据

随着工业4.0概念的引入，工业产业进入了新一轮的全球性革命，新型工业体系最核心的特征就是互联网、大数据与工业的融合应用。工业大数据是工业4.0的核心支撑之一，将带来工业生产与管理环节的极大的升级和优化，其价值已经得到了全球的认可，但是反观我国的工业发展现状，工业数据的价值利用极其有限，如何采集、应用、管理工业大数据，快速跟进工业4.0的步伐，是传统的工业企业转型升级中必须要解决的问题。

基于大数据、物联网、云计算等核心技术能力，为全球工业及商业企业提供工业大数据咨询与实施服务，涵盖能效管理、环保监测、资产管理、安全生产、设备生命周期管理、经营管理分析等领域，充分发挥大数据能力，强化工业与大数据的深度紧密融合，为工业升级转型注入新的活力。

工业大数据解决方案是“云、移、物、大、智”深度融合的体现，使得产品与生产设备之间、不同的生产设备之间以及数字世界和物理世界之间能够互联，可以打破传统工业生产中企业、地域、操作习惯、生产经验等多重限制，在此平台上快速高效地完成工业操作制度的决策、工业大数据的云端数学建模计算、工业信息和标准的快速获取、工业问题的互动咨询。

智慧工业解决方案

智慧工业方案提供数据采集、数据传输、大数据分析、智能化控制等功能，可帮助企业提高生产环境安全，加强人员管理，优化系统功能和资源配置，降低系统运营成本等。

智慧工业解决方案

大数据智能工厂规划

大数据智能工厂规划

工业大数据架构

工业大数据架构

智能制造大数据蓝图

智能制造大数据蓝图

工业大数据特点

工业大数据特点

工业数据湖

工业数据湖

数据湖与价值发现

数据湖与价值发现

工业大数据建模目标

工业大数据建模目标

产线数据建模

如图显示的机器学习算法，多级算法分析引擎可以根据对工厂已安装设备的数据采集和工艺流程，自动绘制内在的逻辑关系，并显示哪个工艺流程和数据流之间直接或间接的相互关系，以及这种关系存在的原因。这种深层和独特的分析提供了一个高等级的平台来侦测异常，通过行为和运营表现来标记质量与效率，并进行微观辩证性的根源问题分析。

产线数据建模

模型算法-DNN

神经网络是一组模拟人脑进行模式识别的算法组合，通过聚类或者标记原始数据进行数据感知，它可以识别真实世界包含在向量中的数据，如图片、声音、文本等。

深度神经网络与单层神经网络的区别是数据通过了多步模式识别的隐藏层处理，传统的神经网络机器学习算法依赖于一个输入一个输出一个隐藏的浅层神经网络学习，而深度神经网络是在一个以上的隐藏层学习。

DNN

模型与数据

模型与数据

设备预测性维修

设备预测性维修

异常检测

异常检测

生产过程优化

生产过程优化

人机协同优化

人机协同优化

智慧工业解决方案平台架构

平台架构

智慧工业解决方案平台架构

共分为三层：数据采集层（适配器）、数据支持层（Gards云平台）、应用层（FIDIS应用系统）。

数据层：

提供BIOP-EG智能网关接入设备和BIOP的接入接口软件，支持各类工业系统（DCS、PLC、SCADA等）、业务系统（ERP、MES、EAM、MRO等）、工业设备和工业产品的接入。全结构化工业数据的智能感知采集技术，实现系统、设备、产品级等多种数据源接入，多种协议的智能解析（OPC、TCP/IP、Modbus、Profibus、CAN等），提供GB、TB、到PB级的智能数据采集。实现数据加密传输和加密存储功能，满足企业对数据安全的需求。

工业平台层：

BIOP平台提供可扩展的工业云操作系统，能够实现对软硬件资源和开发工具的接入、控制和管理，为应用开发提供必要的存储、计算、分析、挖掘、工具资源等支持。包括：分布式存储、分布式计算、数值质量及安全、数据分析、数据挖掘、数据可视化等功能模块。

工业应用层：

通过云化软件和专用APP平台（支持第三方开发）应用构架，面向企业客户提供各类软件和应用服务。对第三方开发者提供开发环境与开发工具，且封装了大量的工业技术原理、行业知识、基础模型，以微服务组件方式为开发者提供调用，来开发更多面向用户的创造性应用。BIOP平台提供经营管理、能源管理、安全管理、环保管理、资金流管理及物资流管理、资产全生命周期管理及预测性维护（PHM）等应用服务，帮助客户实现优化企业资源配置，提高企业资源利用率，提升企业的管理能力、营销能力和资源整合能力，推动企业向智能制造迈进。

智慧工业解决方案：智能工业APP

“智能工业”云平台标志着 “工业4.0”时代的到来！物联化、智能化和互联化是“智能工业”云平台的基础，它将物联网、云计算、大数据、移动互联等技术与传统工业深度融合，让工业设备变得更节能、更环保、更安全。

智能工业APP

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