方案概述

自动化工厂大数据解决方案

行业目标：

    工业领域中的离散制造行业，多次利用切、割、磨等工艺将原材料物理形状的改变、组装,成为产品的细分领域、诸如：金属零部件加工、汽车配件加工、机械制造、电子器件制造等

针对场景

    •制造企业生产现场管控 

    •制造企业生产工艺操作优化 

    •制造企业成本管控

解决问题

    1.多个应用系统间数据封闭，不同部门沟通阻隔，整体效率低 

    2.生产环境不透明，缺少现场员工操作规范与生产设备情况把控，无用损耗过量 

    3.生产流程工艺迭代改善缓慢，缺少算法数据支撑 

    4.从原材料到成品过程浪费严重，投入过大

新时代认知世界的顶层框架：基于互联网的人类协作网络

工业互联网的本质是“数据驱动”

方案整体架构

数据汇聚

数据汇聚介绍

• 从工业网关、传感器、机器设备中采集响应的数据

• 对接企业已有平台系统

• 上传采集数据到设备管理云服务

数据汇聚方式

• 离线处理

• 流式梳理

• MQTT实时数据获取

支持的数据源和数据目标

设备模型组件介绍

• 模型定义

    提供设备模板基础库，平台使用方根据基础库建立自身使用的设备模板库，然后在模板库的基础上建立设备模型。

• 设备建模

    通过设备模型创建设备，完善设备基础信息。

• 创建参数

    建立设备的静态和动态参数。

• 参数配置

    采集的设备动态参数映射到设备模型的动态参数上。

• 数据展示

    通过图表等方式展现设备的静态、动态、汇总数据。

• 数据接口

    通过RestAPI对外提供设备基础信息、设备实时参数、设备历史参数数据的接口，同时对接口进行权限管理。

数据汇聚平台功能

• PaaS平台基础组件：建设成为具备完善的对原始数据进行数据计算、数据关联融合、数据规约与数据“转换”等预处理的能力，支持对同构及异构数据，实现噪声数据清洗过滤，提高数据准确性、完整性和一致性，能够为后续的数据存储、分析与挖掘、访问与服务、展示与可视化、治理、安全与隐私保护提供良好支持。平台提供分布式的存储能力以及种类多样的数据库，满足不同类型数据的存储、查询、统计和分析。同时支持多租户、虚拟化的模式封装平台资源开放给用户，包括计算资源、存储资源等

• 开发能力：平台提供标准化的开发流程，包括环境准备、测试数据生成、编译构建、程序发布、版本控制、运行监控等环节；同时提供人工智能、数据分析算法、报表展示工具等能力

• 能力开放：界面友好的统一工作台，满足各类用户的需求；多样化的服务接口开放，满足不同应用的需求；基于微服务框架，实现用户自定义应用发布、服务注册、服务组件等功能

• 安全管理：通过认证鉴权，数据加密，权限审批等功能，保障平台整体安全性

• 运营管理：提供服务管理功能，实现服务接入，服务开通，服务下线等运营工作；提供用户管理功能，实现租户管理，用户管理；提供资源管理功能，实现Hadoop资源申请，Docker资源申请

• 运维管理：提供可视化监控工具，实现平台监控，告警

数据汇聚方法

数据汇聚安全

平台安全保障措施

平台按GB/T 22239-2019《信息安全技术 网络安全登记保护基本要求》，第一级安全要求标准，部署平台安全保障措施，满足电信信息安全评估要求。

主要由以下几部分组成：

• 业务平台安全保障制度和措施

• 应急处置相关制度和措施

• 业务保障：提供的WAF、堡垒机服务、日志审计服务

• 网络通讯保障：设备数据通过用户名/密码加密、或者证书加密；平台web页面使用https加密通讯；

• 数据保障：平台数据库定期自动备份。

管理层应用

大数据分析层

系统特色

服务流程

服务须知