目前，工業(ye) 互聯網建設如火如荼。我們(men) 先來瞅瞅官方的定義(yi) ：工業(ye) 互聯網是鏈接工業(ye) 全係統、全產(chan) 業(ye) 鏈、全價(jia) 值鏈，支撐工業(ye) 智能化發展的關(guan) 鍵基礎設施，是新一代信息技術與(yu) 製造業(ye) 深度融合所形成的新興(xing) 業(ye) 態和應用模式，是互聯網從(cong) 消費領域向生產(chan) 領域、從(cong) 虛擬經濟向實體(ti) 經濟拓展的核心載體(ti) 。

可以看出，工業(ye) 互聯網的核心要素是數據+模型，關(guan) 於(yu) 這方麵的實踐應用可謂眾(zhong) 說紛紜。

作為(wei) 專(zhuan) 業(ye) 從(cong) 事工業(ye) 自動化與(yu) 信息化產(chan) 業(ye) 的上市企業(ye) ，G22恒峰股份25年深耕鑽研於(yu) 流程工業(ye) 領域的自動化控製及數據挖掘應用，身為(wei) 這方麵的“老司機”，今天我們(men) 就來韶韶基於(yu) 工業(ye) 互聯網的大數據該如何建設！

PART1 市場業(ye) 務模式

國外巨頭提早布局，建設了以GE的Predix和西門子的MindSphere等為(wei) 代表的平台，打造“國際品牌+高端產(chan) 品+先進平台”的綜合優(you) 勢。我國企業(ye) 基於(yu) 各自行業(ye) 經驗，也進行了工業(ye) 互聯網平台的探索，形成了三種工業(ye) 互聯網平台主要模式。

平台賦能型新業(ye) 務模式 平台表現：

（一）企業(ye) 租賃，為(wei) 企業(ye) 提供增值服務、提供數據全生命周期管理，多層次價(jia) 值實現，除了以物聯展現、資產(chan) 全方位管理、智能診斷服務、預測性維護等為(wei) 代表的基礎性服務，還包括：以機器為(wei) 核心，通過連接機器和受益相關(guan) 者，打造機器關(guan) 係管理生態服務體(ti) 係，提供機器物聯和大數據分析為(wei) 基礎，專(zhuan) 注機器全生命周期管理，聚焦高價(jia) 值運營設備。

（二）項目實施，通過機器的互聯和數據的收集整理，對接雲(yun) 端數據存儲(chu) 、數據分析和智能服務平台，提供資產(chan) 管理、設備跟蹤、故障預測、保險金融、研發輔助等創新業(ye) 務，幫助用戶降低成本、提高運營效率，實現商業(ye) 模式創新。

（三）服務授權，為(wei) 設備提供全角度全生命周期管理，涵蓋物聯監控、智能服務、能耗耗材、資產(chan) 管理、設備協同、設備保險、交易支付、貨款保理、共享租賃、改裝再造等多個(ge) 環節，為(wei) 企業(ye) 實現增效提速、商業(ye) 創新等目的。

PART2  應用技術探索

企業(ye) 級大數據中心負責統一存儲(chu) 、管理、分析、挖掘、實時計算為(wei) 一體(ti) 的PAAS 平台，以服務生產(chan) 業(ye) 務為(wei) 導向，以高效，穩定，安全為(wei) 目標。

業(ye) 務框架設計規則：

高可用性：確保業(ye) 務係統軟件的可用性，包含管理數據節點的雙活，元數據的備份管理，數據的多份冗餘(yu) ，微服務的單節點修正，故障監控和快速恢複機製等重要環節。

可擴展性：業(ye) 務係統軟件的設計秉承著低耦合的理念去做，注重在合理的地方抽象。方便功能更改、新增和運用技術的迭代，並且支持在適時對架構持續重構、升級。

高複用性：為(wei) 避免重複勞動、降低成本，結合開源軟件和自身框架的特點，持續引入和升級業(ye) 務框架體(ti) 係，提高業(ye) 務軟件開發效率。

平台的業(ye) 務職責:

業(ye) 務框架圖：

業(ye) 務框架圖分以下幾個(ge) 模塊：

電廠把測點數據、信息係統數據、第三方數據，通過企業(ye) 消息總線，發往大數據處理中心，由企業(ye) 實時計算業(ye) 務處理流程引擎和離線分析業(ye) 務流程引擎，統一對數據進行計算、分析、挖掘，然後通過對數據的呈現，完成智慧決(jue) 策，生產(chan) 業(ye) 務數據流程。

（一）實時流處理係統 ：實時處理現場設備數據，對用戶實時呈現設備工況。

（二）數據集成服務：對各渠道的離線數據進行抽取、清洗、標準化、轉換、加載過程。

（三）基礎數據： 數據倉(cang) 儲(chu) 服務、數據分域管理、元數據管理服務等基礎服務。

（四）算法服務： 生產(chan) 設備數據、業(ye) 務數據快速迭代分析，曆史數據規整，設備數據分析與(yu) 挖掘。

（五）數據能力： 數據分類、標簽體(ti) 係、業(ye) 務規則、專(zhuan) 家知識、流程引擎規範管理。

（六）應用服務： 生產(chan) 業(ye) 務數據可視化、報告查詢、統計分析、搜素與(yu) 探索。

（七）服務封裝： 與(yu) 信息係統業(ye) 務模塊進行接口對接並向用戶提供標準化開發接口。

PART3  與(yu) 業(ye) 務相結合

工業(ye) 大數據是指在工業(ye) 領域中，圍繞典型智能製造模式，從(cong) 客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發、設計、工藝、製造、采購、供應、庫存、發貨和交付、售後服務、運維、報廢或回收再製造等整個(ge) 產(chan) 品全生命周期各個(ge) 環節，產(chan) 生的各類數據及相關(guan) 技術和應用的總稱。其以產(chan) 品數據為(wei) 核心，極大延展了傳(chuan) 統工業(ye) 數據的範圍，同時還包括工業(ye) 大數據相關(guan) 技術和應用。

工業(ye) 大數據的主要來源有如下3類：

生產(chan) 經營相關(guan) 業(ye) 務數據

主要來自於(yu) 傳(chuan) 統企業(ye) 信息化範圍，存儲(chu) 在企業(ye) 信息係統內(nei) 部，包括傳(chuan) 統工業(ye) 設計和製造類軟件、企業(ye) 資源計劃（enterprise resource planning，ERP）、產(chan) 品生命周期管理（product lifecycle management， PLM）、供應鏈管理（supply chain management，SCM）、客戶關(guan) 係管理（customer relationship management， CRM）和環境管理係統（environmental management system，EMS）等。這些企業(ye) 信息係統已累積了大量的產(chan) 品研發數據、生產(chan) 性數據、經營性數據、客戶信息數據、物流供應數據及環境數據。此類數據是工業(ye) 領域傳(chuan) 統的數據資產(chan) ，在移動互聯網等新技術應用環境下正在逐步擴大範圍。

設備物聯數據

主要指工業(ye) 生產(chan) 設備和目標產(chan) 品在物聯網運行模式下，實時產(chan) 生收集的涵蓋操作和運行情況、工況狀態、環境參數等體(ti) 現設備和產(chan) 品運行狀態的數據。此類數據是工業(ye) 大數據新的、增長較快的來源。狹義(yi) 的工業(ye) 大數據即指該類數據，即工業(ye) 設備和產(chan) 品快速產(chan) 生且存在時間序列差異的大量數據。

外部數據

指與(yu) 工業(ye) 企業(ye) 生產(chan) 活動和產(chan) 品相關(guan) 的企業(ye) 外部互聯網來源數據，例如，評價(jia) 企業(ye) 環境績效的環境法規、預測產(chan) 品市場的宏觀社會(hui) 經濟數據等。工業(ye) 大數據技術是使工業(ye) 大數據中蘊含的價(jia) 值得以挖掘和展現的一係列技術與(yu) 方法，包括數據規劃、采集、預處理、存儲(chu) 、分析挖掘、可視化和智能控製等。工業(ye) 大數據應用則是對特定的工業(ye) 大數據集，集成應用工業(ye) 大數據係列技術與(yu) 方法，獲得有價(jia) 值信息的過程。工業(ye) 大數據技術的研究與(yu) 突破，其本質目標就是從(cong) 複雜的數據集中發現新的模式與(yu) 知識，挖掘得到有價(jia) 值的新信息，從(cong) 而促進製造型企業(ye) 的產(chan) 品創新，提升經營水平和生產(chan) 運作效率以及拓展新型商業(ye) 模式。

PART4  行業(ye) 應用

G22恒峰結合二十五年工業(ye) 自動化與(yu) 信息化經驗，推出的EmpoworX工業(ye) 互聯網平台可實現精準化定製，其核心競爭(zheng) 力便是一套大數據信息係統和數據驅動的大規模定製化智能化生產(chan) 線，通過提供存放大數據的網絡、基礎設施、平台、應用工具、規模定製化生產(chan) 及其他服務，實現運營效率的提高和業(ye) 務創新的支撐。

通過互聯網平台實現了客戶個(ge) 性化需求數據的采集，通過積累產(chan) 品設計模型數據，建立起大數據信息係統。借助大數據技術、AI技術，分析設計數據中量體(ti) 數據一個(ge) 部位的變化引起的大量身體(ti) 其他部位的關(guan) 聯變化規律，如相關(guan) 設備之間數據的相互影響，建立規則庫，設計數學模型，從(cong) 而解決(jue) 了上遊設備和下遊設備數據關(guan) 聯變化的難點問題，實現了個(ge) 性化設計的產(chan) 線編排，並支持客戶個(ge) 性化設計的自動匹配推薦。隨著數據的累積，能滿足用戶更多的個(ge) 性化定製需求。

通過雲(yun) 計算平台、實時數據庫、邊緣計算實現了產(chan) 品全生命周期內(nei) 數據流動的自動化、無縫銜接。在生產(chan) 過程中，對數據進行加工、分析處理，從(cong) 數據分析規則，真正的發揮數據價(jia) 值，這是真正的智能製造內(nei) 涵所在。

通過物聯網技術、AI技術支持生產(chan) 線的自動化改造、升級，實現流程工業(ye) 、離散工業(ye) 的不間斷生產(chan) ，並在生產(chan) 過程中，使用大數據分析解決(jue) 生產(chan) 線平衡和瓶頸問題，使之達到產(chan) 能提升、成本降低。