工业大数据技术架构白皮书 1.0 工业互联网产业联盟 工业大数据特设组 2018年5月 声 明 本报告所载的材料和信息，包括但不限于文本、图片、数据、观点、建议，不构成法律建议，也不应替代律师意见。本报告所有材料或内容的知识产权归工业互联网产业联盟所有（注明是引自其他方的内容除外），并受法律保护。如需转载，需联系本联盟并获得授权许可。未经授权许可，任何人不得将报告的全部或部分内容以发布、转载、汇编、转让、出售等方式使用，不得将报告的全部或部分内容通过网络方式传播，不得在任何公开场合使用报告内相关描述及相关数据图表。违反上述声明者，本联盟将追究其相关法律责任。 工业互联网产业联盟 联系电话：010-62305887 邮箱：aii@caict.ac.cn 编 写 说 明 党的十九大报告中提出要“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合”。再一次强调了运用新兴技术促进信息化和工业化的深度融合，以实现制造强国的战略目标。 工业是国民经济的主导，每一次工业届的重大变革都会对社会发展形成重大的影响。我国政府高度重视并积极推动以互联网为代表的新一代新兴技术与工业系统深度融合，以加速工业体系的智能化变革。工业互联网产业联盟（AII）在2016年发布的《工业互联网体系架构（1.0）》中将工业互联网的建设重点概括为“网络”、“数据”、“安全”三大领域，而“数据”是实现工业智能化的核心驱动。在工业领域中合理地运用大数据技术能有效促进企业信息化发展，提升企业生产运行效率、加速生产信息在制造过程中的流动、助力企业升级转型并形成全新的智能制造模式。 为了加速新一代信息技术与传统产业的融合，工业互联网联盟（AII）针对工业领域的技术创新、标准制定、试验验证、应用实践等进行了一系列调查研究，在工业大数据领域也开展了相关工作，先后发布了《中国工业大数据技术与应用白皮书》，《工业大数据创新竞赛白皮书——风机结冰故障分析指南》等成果，以推动大数据技术在工业领域的深入应用。 本白皮书从实际出发，在现有研究的基础上，结合生产过程中的经典案例，介绍和分析了工业生产环境中大数据技术的应用方法，为工业企业建设大数据系统提供了基础架构层面的建议和指导，从数据的采集与交换、集成与处理、建模与分析、决策与控制几个层面，形成完整的大数据管理与分析架构，供相关行业伙伴参考使用，适用于广义的工业领域，包括制造业、采伐工业、原材料工业以及其他衍生的工业范围。 牵头编写单位：中国信息通信研究院 参与编写单位：清华大学、富士康科技集团、华为技术有限公司、中国联合网络通信集团有限公司、北京理工大学、北京工业大数据创新中心、中国移动通信集团有限公司、工业大数据应用技术国家工程实验室、上海理想信息产业（集团）有限公司、联想（北京）有限公司、天津爱波瑞科技发展有限公司、北京东方国信科技股份有限公司、上海优也商务信息咨询有限公司 编写组成员： 中国信息通信研究院：魏凯、姜春宇、王妙琼、马鹏玮 清华大学：王建民、任艮全 富士康科技集团：范治民、徐长恺、李乔如、董吉雄 华为技术有限公司：侯晓钧、殷宏 中国联合网络通信集团有限公司：王非、贺晓伟 北京理工大学：李慧芳 北京工业大数据创新中心：王晨 中国移动通信集团有限公司：毛峻岭、何震宇、刘琨、曹雪峰 工业大数据应用技术国家工程实验室：祝守宇、纪丰伟、郭睿、刘泓汛 上海理想信息产业（集团）有限公司：吴珉杰、余江、尹超迎 联想（北京）有限公司：肖军、黄卓磊、魏星 天津爱波瑞科技发展有限公司：王洪艳、许立红、廖少华、张纪九 北京东方国信科技股份有限公司：赵红卫、梁张伟 上海优也商务信息咨询有限公司：傅源、李志芳、林诗万 法 律 声 明 本报告所载的材料和信息，包括但不限于文本、图片、数据、观点、建议，不构成法律建议，也不应替代律师意见。本报告所有材料或内容的知识产权归工业互联网产业联盟所有（注明是引自其他方的内容除外），并受法律保护。如需转载，需联系本联盟并获得授权许可。未经授权许可，任何人不得将报告的全部或部分内容以发布、转载、汇编、转让、出售等方式使用，不得将报告的全部或部分内容通过网络方式传播，不得在任何公开场合使用报告内相关描述及相关数据图表。违反上述声明者，本联盟将追究其相关法律责任。 工业互联网产业联盟 秘书处 联系电话：010-62305887 联系邮箱：aii@caict.ac.cn — 1 — 目 录 第一章 工业大数据系统综述............................................................................... 1 1.1 建设意义及目标...................................................................................... 1 1.2 重点建设问题.......................................................................................... 2 第二章 工业大数据技术架构概述....................................................................... 3 2.1 数据采集与交换...................................................................................... 5 2.2 数据集成与处理...................................................................................... 6 2.3 数据建模与分析...................................................................................... 8 2.4 决策与控制应用...................................................................................... 9 2.5 技术发展现状........................................................................................ 10 第三章 工业大数据技术架构实现..................................................................... 12 3.1 技术组件选择........................................................................................ 12 3.1.1 数据采集..................................................................................... 12 3.1.2 数据存储..................................................................................... 16 3.1.3 数据计算..................................................................................... 17 3.1.4 混合云架构................................................................................. 18 3.2 建设标准................................................................................................ 19 3.2.1 基础业务能力............................................................................. 19 3.2.2 数据管理能力............................................................................. 20 3.2.3 运维管理能力............................................................................. 21 3.2.4 安全管理..................................................................................... 22 — 2 — 3.2.5 性能要求..................................................................................... 23 3.2.6 开放与兼容性............................................................................. 24 第四章 总结与展望............................................................................................. 25 附录一：典型案例............................................................................................... 26 一、 富士康NPI制造大数据 .................................................................... 26 1、 案例背景与业务痛点................................................................... 26 2、 解决方案....................................................................................... 27 3、 实施效果与推广意义................................................................... 32 4、 案例亮点....................................................................................... 32 二、 中国联通工业大数据采集分析平台................................................. 33 1、案例背景与业务痛点..................................................................... 33 2、解决方案......................................................................................... 34 3、实施效果与推广意