大唐集团工业大数据应用县市级雪亮工程整体建设方案

工业大数据作为人类首次创造的生产资料，自工业现代化进程以来一直伴随着发展，并逐步走向智能化阶段。数据始终影响着人类工业化进程，高质量科学管理是现代工业化进程的基础。从工程设计语言的诞生到现代工业的定量化和标准化，再到数字计算机的应用开启了工业3.0时代。数据的发展历程显示，数据由简单的数值发展演变而来，具有精确性和实用性特征。计算方法与信息技术的发展使得数据在工业中的作用日益凸显。

深耕高端装备制造，布局全球市场 创立于1992年的中联重科，专注于工程机械、环境产业和农业机械等高新技术装备的研发制造。其产品涵盖10大类别、73个产品系列、逾千个品种，在工程机械和环卫机械领域稳居国内第一，农业机械领域位列国内前三。 作为业内首家A+H股上市企业，中联重科积极拓展全球市场，先后并购了意大利CIFA、德国M-TEC等众多知名企业。公司正积极推进“2+2+4”战略转型，构建全球化高端装备制造体系。 工业大数据赋能雪亮工程 中联重科积极探索工业大数据应用，并将其与县市级雪亮工程建设相结合。通过数据采集、分析和应用，实现对城市管理、社会治安等方面的智能化监控和预警，提升社会治理能力。

中国作为制造业大国，正面临制造业升级转型的挑战。工业1.0、2.0、3.0并存的局面下，企业急需借助工业大数据来实现智能化升级。本方案通过县市级雪亮工程的整体规划，为中国制造业的弯道超车提供技术支持和战略指导。

6.2低质量数据处理技术的重要性突显，“大数据分析”期望通过数据规模弥补低质量数据的缺陷。工业数据中的变量具有明确的物理含义，低质量数据可能扭曲不同变量之间的函数关系，对工业大数据分析带来严重影响。当前制造业企业的信息系统数据质量问题依然突出，例如ERP系统中物料存储的“一物多码”问题。同时，物联网数据质量也面临诸多挑战，如无效工况和重名工况等。这些数据质量问题在实际案例中常常达到30%以上，严重限制了数据的深入分析，因此需要在进行数据分析之前进行系统的数据治理。在工业应用中，由于技术可行性和实施成本等因素，很多关键的量没有被充分测量或者没有被精确测量，这要求分析算法能够在数据条件不完备的情况

工业大数据管理技术架构的功能分为四部分：数据采集与交换、数据预处理与存储、数据工程与数据建模。数据采集与交换层通过PLC、SCADA、DCS等系统实时采集机器设备数据，并通过数据交换接口获取物联网数据。该层还支持业务系统的结构化与非结构化数据采集，以及数据交换与互联网数据爬取。

这份白皮书深入探讨了大数据技术在工业领域的应用现状、挑战和未来趋势。内容涵盖了大数据在工业生产、供应链管理、产品生命周期管理等方面的具体应用案例，并分析了不同行业应用大数据的最佳实践。

工业物联网大数据平台的建设是现代制造业智能化转型的关键步骤，结合了工业4.0和中国制造2025的战略目标，提高制造业的效率、灵活性和可持续性。工业4.0强调智能制造和智慧工厂，而中国制造2025则注重创新驱动和质量优先。大数据在工业领域的应用分为三个阶段：产品状态监控与故障预防、信息服务与预测性维护、用户主导的服务生态系统构建。工业大数据的核心特性包括Volume、Velocity、Veracity，工业环境增加了Visibility和Value的要求。工业大数据需要数学、物理、机器学习、控制和人工智能的跨学科融合。工业互联网大数据平台包括云平台架构、数据采集管理、数据分析利用和模型算法等，支

这份报告深入探讨了2017年工业大数据领域的现状与趋势。它分析了工业大数据的应用场景、关键技术以及发展挑战，并为企业如何利用工业大数据提升效率、优化流程提供了宝贵的见解。

工业大数据技术架构白皮书是一份详细说明工业领域内大数据技术架构及其应用的指导文件。它由工业互联网产业联盟的工业大数据特设组发布，反映了该领域内的最新研究成果和应用实践经验。白皮书不仅讨论了大数据技术在工业环境中的核心地位，还提供了实际案例和具体技术组件的介绍，以及工业大数据系统建设的意义、目标、重点问题、架构实现等多方面内容。根据白皮书的内容，我们可以了解到以下知识点： 1. 工业大数据的定义和重要性：指的是在工业生产、运营过程中产生的大量数据的集合。这些数据来源于设备、传感器、控制系统和生产管理系统等，具有“4V”特征——大容量（Volume）、高速度（Velocity）、多样性（Varie