【摘 要】当前，以大数据、云计算、移动物联网等为代表的新一轮科技革命席卷全球，正在构筑信息互通、资源共享、能力协同、开放合作的制造业新体系，极大地扩展了制造业创新与发展空间。新一代信息通信技术的发展驱动制造业迈向转型升级的新阶段——数据驱动的新阶段，这是新的技术条件下制造业生产全流程、全产业链、产品全生命周期的数据可获取、可分析、可执行的必然结果，也是制造业隐性知识显性化不断取得突破的内在要求。
【目 录】 序言：拥抱工业大数据到来的新时代 ...............................................................2
1 工业大数据的概念与价值 .......................................................................1
1.1 工业大数据的内涵 ...........................................................................1
1.1.1 工业大数据的定义 .........................................................................1
1.1.2 工业大数据的空间分布 .....................................................................2
1.1.3 工业大数据的产生主体 .....................................................................2
1.1.4 工业大数据的发展趋势 .....................................................................3
1.2 工业大数据的特点 ...........................................................................4
1.2.1 工业系统的本质特征 .......................................................................4
1.2.2 工业大数据的4V 特征 ......................................................................6
1.2.3 工业大数据的新特征 .......................................................................8
1.2.4 工业大数据应用特征 .......................................................................9
1.3 工业大数据的创新价值 .......................................................................12
1.3.1 数据始终影响着人类工业化进程 .............................................................12
1.3.2 数据在信息化过程中发挥着核心作用 .........................................................13
1.3.3 工业大数据是新工业革命的基础动力 .........................................................13
1.4 工业大数据支撑中国制造弯道取直 .........................................................14
1.4.1 中国是制造大国，但不是制造强国 .......................................................14
1.4.2 工业大数据提升制造智能化水平，推动中国工业升级 ...................................... 15
1.4.3 工业大数据支撑工业互联网发展，促进中国工业转型 ...................................... 16
1.4.4 工业大数据助力中国制造弯道取直 ...........................................................17
2 工业大数据典型应用场景 .......................................................................18
2.1 优化现有业务，实现提质增效 .................................................................18
2.1.1 研发能力提升 .............................................................................18
2.1.2 生产过程优化 .............................................................................18
2.1.3 服务快速反应 .............................................................................19
2.1.4 推动精准营销 .............................................................................19
2.2 促进企业升级转型 ...........................................................................19
2.2.1 创新研发设计模式，实现个性化定制 .........................................................20
2.2.2 建立先进生产体系，支撑智能化生产 .........................................................20
2.2.3 基于全产业链大数据，实现网络化协同 .......................................................22
2.2.4 监控产品运行状态和环境，实现服务化延伸 ...................................................23
2.3 促进中小企业创新创业 .......................................................................24
3 工业大数据的实施策略 .........................................................................25
3.1 业务的加减乘除 .............................................................................25
3.2 过程的智能再造 .............................................................................26
3.3 架构的统筹规划 .............................................................................26
3.4 分析算法与模型的领域化 .....................................................................27
3.5 人才的培养引进 .............................................................................28
4 工业大数据系统与技术架构 .....................................................................30
4.1 工业大数据生命周期 .........................................................................30
4.2 工业大数据技术架构 .........................................................................32
4.3 工业大数据管理技术架构 .....................................................................33
4.4 工业大数据分析技术架构 .....................................................................34
5 工业大数据管理技术 ...........................................................................36
5.1 多样性数据的采集技术 .......................................................................36
5.2 多模态数据的管理技术 .......................................................................36
5.3 高通量数据的写入技术 .......................................................................37
5.4 强关联数据的集成技术 .......................................................................38
6 工业大数据分析技术 ...........................................................................40
6.1 强机理业务的分析技术 .......................................................................40
6.2 低质量数据的处理技术 .......................................................................41
6.3 数据高效率处理技术 .........................................................................42
7 工业大数据应用案例 ...........................................................................43
7.1 北京工业大数据创新中心推进风电装备数字化升级 ...............................................43
7.2 北科亿力推动炼铁行业大数据应用 .............................................................49
7.3 大唐集团工业大数据应用 .....................................................................56
7.4 东方国信大数据实现联合利华能效提升 .........................................................62
7.5 沙钢能源管理大数据应用 .....................................................................67
7.6 陕鼓动力智能运维大数据应用 .................................................................74
7.7 仪电显示工业大数据应用实践 .................................................................80
7.8 中联重科工业大数据应用实践 .................................................................86
8、结语 ........................................................................................93
【全文下载】 工业大数据技术与应用白皮书2.0.pdf
