基于工业互联网平台的大数据分析系统研究

彭书浙 王旭 卫鸿涛

摘要：根据《中国制造2025战略》文件内容，要积极推进工业企业转型升级，以工业互联网平台为依托，借助大数据分析实现工业制造业的数据化发展。该文简要阐述了工业互联网平台与大数据技术有关政策背景，分析了工业互联网平台中的大数据技术应用现状，进一步探究了基于工业互联网平台的大数据分析系统构建新思路、构建路径。

关键词：工业领域互联网平台大数据技术数据分析系统

中图分类号：TP311   文献标识码：A   文章编号：1672-3791（2021）12（a）-0000-00

Research on Big DataAnalysis System Based onIndustrial Internet Platform

PENG Shuzhe  WANG Xu  WEI Hongntao

（Ningbo Chuangyuan Information Technology Co.， Ltd.， Ningbo，Zhejiang Province， 315800 China）

Abstract：According to the document of the Made in China 2025， we should actively promote the transformation and upgrading of industrial enterprises， rely on the industrial internet platform， and realize the development of the industrial manufacturing industry with the aid of big data analysis. This paper briefly expounds the policy background of Industrial Internet platform and big data technology， and analyzes the application status of big data technology in industrial internet platform， this paper further explores the new thinking and construction path of the big data analysis system based on the Industrial Internet platform.

KeyWords： Industrial domain; Internet platform; Big data technology; Data analysis system

工业互联网平台已经成为我国工业制造业领域重要内容，是工业企业了解领域发展、互相交互数据、直观呈现工业动态发展情况的有力工具。该文建议要灵活利用大数据技术，依托工业互联网平台構建数据分析系统，通过数据技术服务于工业智慧化发展，形成具有较强实效性的大数据分析系统[1]。

1工业互联网平台与大数据技术有关政策背景

根据《关于工业大数据发展的指导意见》文件要求，在数字经济发展背景下，如何实现工业制造业的高质量发展，是工业大数据发展需解决的问题。在工信部发布《意见》文件之后，各省份高度重视工业互联网平台的建设与发展;有关部门提出“大数据发展应用”“大数据与工业深度融合发展”“万企融合推动大数据与工业”等战略指导。

在“千企改造”要求之下，部分省份以工业企业“登云用云”为工业互联网平台建设目标。将这一目标细化可以体现为：（1）工业设备“上云”，能够借助工业互联网平台实现高耗能设备运行数据监控，提高设备运行效率，降低维修成本。（2）工业企业业务系统“上云”，以工业互联网平台为媒介，支持企业向工业互联网平台寻求服务支持，鼓励企业购买工业互联网线上服务，加强工业企业之间交互力度，实现工业企业的联动化新发展。

可以看出，工业互联网发展已经成为进一步推动我国工业制造业长久发展的基础工具，因此，在工业互联网中搭建大数据分析系统，也是极为必要的[2]。

2工业互联网平台中的大数据技术应用现状

根据工业互联网平台发展及应用情况来看，现如今，“万企融合”战略已经推进到中期阶段。根据有关数据报告，已经有33.9%的工业企业实现了大数据与生产、研发、销售、管理等关键环节全面融合的目标，成为工业企业进一步优化生产过程、研发生产产品、加强生产管理与故障诊断的重要技术支持。

2.1 应用成果

结合工业互联网平台中的大数据技术应用情况来看，其应用成果可以体现如下。

（1）信息化与工业化的日益融合。以煤炭产业为例，2018年50%的煤矿实现了智能化升级改造。（2）智能制造不断发展，各地区纷纷开展以物联网、传感器为基础的智能网络建设，不断提升制造业企业的生产过程数字化建模水平，实现了制造业企业的生产工艺与智能系统的融合，提升了企业生产现场运行管理水平。（3）工业企业运用大数据生态。在实际过程中，各地区工业企业在“万企融合”推动之下，纷纷引入云技术与大数据技术，研究基于工业互联网平台的产供销一体化系统;还基于互联网平台为客户提供工业产品的个性化定制服务，充分体现出工业企业的大数据应用水平[3]。

2.2 存在的不足

尽管我国工业制造业领域各个行业、企业都在积极开展大数据技术的应用，主动利用工业互联网平台实现升级转型，但是在工业互联网平台的大数据分析方面，仍然存在一些不足，具体包括以下方面。

（1）工业互联网平台的大数据分析处理深度不足，智能化程度不足，导致数据利用率较低。在工业制造业发展过程中，随着工业生产规模的不断扩大，其所产生的数据量、数据形式也在不断增多，这就给数据挖掘与分析带来了较大的难度。数据规模的增加意味着需要刻画的数据特征数量不断增加，数据类型的多样化直接导致了数据模式的复杂化，促使工业互联网平台中的数据分析出现很多无用的噪音，降低了数据处理效率[4]。

（2）大数据分析中的计算不贯通，数据模型较为复杂，没有切实提高工业互联网平台的大数据时效。现阶段的工业互联网平台应用中，采用的数据计算模式较为呆滞，缺乏对数据全生民周期的计算，从而导致很多数据任务无法深入落实，没有实现融合计算的目的。

3基于工业互联网平台的大数据分析系统构建新思路

根据上述工业互联网平台的大数据技术应用现状可以看出，现阶段的工业互联网存在明显的数据资源开放性不足、综合分析能力较弱、缺乏创新应用技术的情况。因此，要想基于工业互联网平台构建大数据分析系统，且保证系统的高效性、时效性与可操作性，将系统构建重点放置于大数据分析、数据复杂应对、数据预处理与数据挖掘方面;还可以适当引入可视化技术、智能知识获取算法等，全面覆盖数据生命周期，提升大数据分析系统整体建设水平。

在实际过程中，考虑到工业大数据的大体量、复杂性与不确定性，需以大数据机器学习理论为支撑，构建融合了计算构架、大数据预处理、深度分析挖掘、智能知识计算、辅助决策、数据可视化与动态监控等技术的系统框架。要精细化设置大数据分析系统的标准参数、数据采集规模与协同作业模式，形成一套分布于工业制造业领域、能够通过数据资源与技术提供服务的系统，充分发挥工业大数据利用价值，为工业制造业与社会经济的发展提供带动作用[5]。

构建大数据分析系统，还需要针对性解决当下问题，利用数据预测决策模式与可视化功能，实现：突破大数据预测，数据可视化分析、大数据决策支持、远程控制与管理、工业生产现场内设备与人员的协同管控等。

4基于工业互联网平台的大数据分析系统构建路径

4.1从宏观角度出发规划，搭建可靠工业网络数据链接

根据工业制造领域的工业互联网平台发展与应用情况来看，工业互联网已然成为工业智能化发展的关键物质条件，要想构建大数据分析系统，就需要立足工业互联网平台，全面规划工业生产的数字化工厂建设，根据工业生产工艺流程、工厂生产全过程，将各个环节与工业互联网平台连接起来，形成数字化生产流程[6]。针对工业生产中的炼钢、冷铸、热轧、冷轧等各个车间，在车间内设置数据采集传感器，同时将各车间设备中安装传感器，与大数据分析系统连接起来，实时传递设备运行数据，为大数据分析系统运行提供数据支持。需要规划设计大数据分析系统的整体架构层次，分别设置数据采集层、生产控制层、制造执行层、运营管理层、决策辅助层等;在不同层级对应连接相应的设备与分系统[7]。举例分析，采集层构建完成之后，需要连接工业生产现场的生产设备、电气设备等;决策分析层则需与工业企业的内部管理系统、财务分析系统、质量分析系统等联系起来，进一步为工业企业的决策提供辅助支持。

4.2优化调整构架标准，提升数据处理与响应能力

基于工业互联网平台构建大数据分析系统，建议要加强对平台上系统架构的设计，提升架构标准化水平，融入“边云协同”机制，进一步提升大数据分析系统的数据处理效率与深度，提高系统数据响应能力。

一方面，建议工业企业结合自身生产经营实际情况，根据工业互联网平台的原本架构标准，对大数据分析系统的架构进行设计;设计系统边缘层，以协议转换的方法实现海量工业数据的联通，促使各生产设备、生产场景中的工业数据共享互联。结合工业数据数量日益提升、数据形式愈发多样的问题，工业企业要着眼于“数据冗余剔除”，灵活利用边缘技术，对错误数据、冗余数据、数据缓存、重复数据等进行处理，在预处理之后实时分析数据，因此降低大数据分析系统中的计算压力，有效改善网络数据传输负载问题，提高数据处理时效性，促使系统能够快速响应数据[8]。

另一方面，设计开发平台层架构构架，企业对这一层架构构架进行二次开发，利用海量数据作为工业生产管理的依据，通过分析数据为客户提供个性化服务;还可以利用数据分析，对工业生产技术、生产设备、生产工艺等进行封装、复用，丰富工业互联网平臺功能。

4.3搭建数据采集平台，为工业互联网数据系统运行提供支持

基于工业互联网平台构建大数据分析系统，要重点搭建数据采集平台。数据采集是大数据分析系统运行的基础，若数据采集环节出现异常，则后续一系列数据分析与可视化均缺乏实际价值。在完成大数据分析系统的整体规划、构架架构标准设计之后，可以实现产品质量监控、生产设备运行状态监控、生产工序能源成本监控与分析、现场实际情况的监测与预警等[9]。数据采集平台的搭建，是这些功能实现的基础。因此，企业需要搭建连接不同数据采集系统的数据平台，构建数据之间的逻辑关系。实际过程中，企业可以按照生产工序划分数据采集平台内部分类，比如：工艺过程数据采集、设备过程数据采集、生产计划完成数据采集、检测与化验数据采集、生产实绩数据采集等;在数据自动化采集之后，根据不同分类自动生成ERP表格。

4.4加强工业安全与远程管理与工业App建设，提升工业大数据系统安全与服务能力

基于工业互联网平台构建大数据分析系统，建议要加强大数据分析系统中的工控安全模块建设、工业生产远程管理模块建设，进一步拓展工业大数据分析应用场景，提升工业大数据系统的应用与服务能力[10]。根据“智慧管理、智能生产”要求，企业要利用大数据技术，在工业互联网平台中统筹规划大数据分析系统的生产安全防御机制，实时采集数据展开分析，及时发现生产安全不良信号，积极防御、集中管控，提升工业生产安全控制水平。与此同时，企业可以结合工业互联网平台基础，建设属于企业的工业App，将内部生产经营架构一比一还原于App中，促使企业内各环节、部门人员可以通过App进行内部交流;还可以互相实时共享生产信息、销售信息、服务数据与产品检测数据，进一步加强技术与业务的融合，形成产销一体化模式，体现大数据分析系统的多元应用价值[11]。

5结语

综上所述，工业互联网平台是实现工业制造业智能化发展的基础，需要进一步结合工业生产需求，从优化调整构架标准，构建数据采集平台，实施采集数据，支持工业互联网持续运行的同时满足更多的数据需求。此外，需要依托平台丰富大数据系统的工业安全管理功能以及各类工业App、远程管理功能，满足更多的智能工业制造场景应用需求，为我国工业制造业的智能化、智慧化发展提供支持。

参考文献

[1]周宝冰.工业互联网或在2023年迎来“拐点”[N].中国工业报，2021-10-26（3）.

[2]于成水，宋春丽.山东加快工业大数据中心体系建设[N].中国工业报，2021-10-26（3）.

[3]张维.基于大数据技术的制造企业信息化平台的设计与实现[D].西安：西安理工大学，2021.

[4]花树天.面向工业互联网的边缘微服务架构的研究与实现[D].北京：北京邮电大学，2021.

[5]王兆臣，汤澎湃.“5G+工业互联网”的焊接、切割及大数据系统的推广和应用[J].电焊机，2021，51（10）：148-150，158.

[6]张兴明，吴涛，杨昶宇，等.流域水电工业互联网平台应用探索与实践[J].云南水力发电，2021，37（5）：216-219.

[7]许宪春，王洋.大数据在企业生产经营中的应用[J].改革，2021（1）：18-35.

[8]汪家强.实施工业数字化改造行动促进工业大数据发展[N].中国电子报，2020-06-16（003）.

[9]本刊编辑部.首届中国工业互联网大赛决赛展现工业科技能力[J].中国信息化，2020（3）：13-22.

[10]赵伟.鞍钢工业互联网平台建设及大数据应用的探索[J].中国钢铁业，2019（7）：43-46.

[11]王元卓，靳小龙，程学旗.大数据分析系统创新平台与生态建设[J].大数据，2018，4（1）：92-99.