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家電企業工業大數據解決方案工業大數據應用將帶來工業企業創新和變革的新時代。通過互聯網、移動物聯網等 帶來的低成本感知、高速移動連接、分布式計算和高級分析，信息技術和全球工業系統 正在深入融合，給全球工業帶來深刻的變革，創新企業的研發、生運營、營銷和管 理方式。這些創新為不同行業的工業企業帶來了更快的速度、更高的效率和更高的洞察 力。工業大數據的典型應用包括產品創新、產品故障診斷與預測、工業生產線物聯網分 析、工業企業供應鏈優化和產品精準營銷等諸多方面。

一、解決方案簡述

1、方案簡介與功能目標

(1)實施意義

工業大數據應用將帶來工業企業創新和變革的新時代。通過互聯網、移動物聯網等 帶來的低成本感知、高速移動連接、分布式計算和高級分析，信息技術和全球工業系統 正在深入融合，給全球工業帶來深刻的變革，創新企業的研發、生產、運營、營銷和管 理方式。這些創新為不同行業的工業企業帶來了更快的速度、更高的效率和更高的洞察 力。工業大數據的典型應用包括產品創新、產品故障診斷與預測、工業生產線物聯網分 析、工業企業供應鏈優化和產品精準營銷等諸多方面。

工業大數據的應用將在以下幾個方面給企業帶來便利：

(1) 加速產品創新；(2)產品故障診斷與預測的精確度提高；(3)在生產線上應 用大數據，利用這些數據做相關分析；(4)便於工業供應鏈的分析和優化；(5)提供產 品銷售預測與需求管理的依據；(6)生產計劃與調度；(7)產品質量管理與分析；(8) 工業污染與環保監測。

(2) 可實現的功能目標

項目目標為構建工業大數據平台，通過運用「大數據」挖掘技術，對海量數據進行 分析，發現數據之間隱藏的關係，分析工業生產過程以及設備運行中存在的問題，為用 戶高層領導和各部門有效、科學、準確改進生產、產品創新等提供依據。平台需具備豐 富的管理功能和出眾的技術優勢，讓數據分析挖掘更放心、更方便、更有效。

具體功能包括：

1) 故障統計：大數據平台提供故障統計功能，幫助用戶及時發現設備運行故障並 準確定位原因，便於今後新產品的開發設計，避免類似故障的發生；

2) 工程查詢：大數據平台可快速查詢到在建工程詳細信息，實施監控重點工程、

重大工程的建設進度，為下階段工作安排奠定基礎；

3） 產品統計：分析產品銷售情況、客戶情況的規律、特點及變化趨勢，幫助用戶 指導產品的個性化設計及銷售推廣；

4） 配件預測：從大數據的角度對設備的配件消耗量進行準確預測，解決配送不及 時、消耗量與配送量不匹配的問題，實現及時、準確的配件供應；

5） 智能搜索：通過語音輸入關鍵詞進行信息查詢，以統計圖表的形式迅速呈現查 詢結果，減少臨時統計、分析的工作量；

6） 實時查詢：提供特定設備的工況信息實時查詢功能，用於分析、判斷特定設備 在查詢時間範圍內的工作狀態，總結、發現業務規律；

7） 營銷支持：提供特定設備的工況信息實時查詢功能，用於分析、判斷特定設備 在查詢時間範圍內的工作狀態，總結、發現業務規律；

2、技術體系與技術特點

（1）技術路線

在整個系統的建設中，綜合考慮多方面行業領先技術和流行的趨勢，保證整個系統 具有非常好的開放、可集成性，同時具有技術的前瞻性，符合行業流行發展趨勢。在設 計中採用如下技術路線：

1） 基於層次框架模型

大數據平台，必須要做到非常強的可擴展性，因此框架層次必須非常清晰，層和層 之間應該避免直接依賴，便於每一層的升級和分布式部署。

2） 支持面向服務架構

SOA架構解決了很多其它的問題，減少了各個應用系統之間的耦合程度，同時可以 方便地實現各個業務系統之間的互聯，是企業應用集成的發展趨勢。

3） 基於構件化開發

隨着多層結構應用的日益流行，基於構件對象的開發技術也日趨成熟，構件作為集 中處理各種複雜業務邏輯的應用單元，提高了軟件的開發效率。通過構件化開發，使系 統對各地可能存在需求和流程方面的略微差異具有較強的適應性，通過系統管理員的配 置即可輕鬆應對。

4） 支持動態部署

系統應提供動態加載方式，實時監控各種業務構件和應用參數的修改時間，當應用 程序或配置參數發生變化時，能夠自動編譯並加載更新以後的程序。採用動態部署，也 可以減少開發調試的工作量，避免反覆啟動服務器。

5） 基於J2EE技術標準，支持跨平台應用

J2EE技術提供了一個基於構件的方法來設計、開發、裝配和部署企業級應用程序。 J2EE平台提供了一個多層結構的分布式應用程序模型，該模型具有重用構件的能力、 基於擴展標記語言（XML）的數據交換、統一的安全模式和靈活的事務控制，支持跨平 台應用。系統必須基於J2EE架構技術進行開發。

（2）技術架構體系

通過對業務領域數據資源整合和利用即大數據平台建設需求的調研和分析，結合國 內外相關領域數據中心建設的經驗，本項目將綜合運用雲計算技術、J2EE技術、分布 式存儲與計算技術、數據挖掘技術和建模技術等多項技術結合面向服務的設計架構進行 大數據平台的架構設計，提供良好的並行計算能力和分布式可擴展的服務體系，為數據 中心資源對外服務提供良好的「地基」。