工业大数据技术架构白皮书.pdf
这份白皮书由工业互联网产业联盟发布，旨在阐述工业大数据技术架构，并为工业企业建设大数据系统提供指导。报告强调了在工业领域合理运用大数据技术以促进企业信息化发展的重要性，并概述了工业大数据系统的建设意义、目标以及需要重点关注的问题。
报告提出了一个四层工业大数据技术架构，包括数据采集与交换层、数据集成与处理层、数据建模与分析层，以及决策与控制应用层。详细描述了每一层的功能、技术组件选择和建设标准，并提供了技术组件选择的建议，包括数据采集技术、数据存储方案、数据计算引擎的选择等。此外，报告还强调了数据管理能力、运维管理能力和安全管理的重要性。
白皮书还收录了多个工业大数据应用的典型案例，涵盖富士康NPI制造大数据、中国联通工业大数据采集分析平台、华为云EI企业智能打造智能化九州通、潍柴工业大数据平台、中国移动OneNET助力工业资产管理、联想工业大数据平台LEAP、格力电器工业大数据平台、合力叉车工业互联网平台和东方国信大数据助力联合利华能源管理以及优也基础工业大数据平台在钢铁能效的应用。这些案例展示了工业大数据技术在不同行业的具体应用和价值，并提供了实践参考。
总而言之，这份白皮书旨在为工业企业提供一个全面的、可操作性强的工业大数据技术架构指南，以帮助企业在数字化转型过程中更好地利用大数据技术，提升运营效率和竞争力。
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