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为产品全生命周期数据提供集中存储,提供大数据统一管理平台。

基于工业大数据的新一代数据中心建设

来源:服务器租用 作者:主机租用 浏览量:197 更新:2020-05-20

5月13日,国内服务器,工信部发布《关于工业大数据发展的指导意见》(以下简称《意见》)。对我国工业大数据发展进行了全面部署,进一步促进大数据与工业深度融合。

工业大数据是工业领域产品和服务全生命周期数据的总称,美国服务器租用,包括工业企业在研发设计、生产制造、运营管理、运维服务等环节中生成和使用的数据,以及工业互联网平台中的数据等。其日益成为提升企业生产力、竞争力和创新力的关键要素,对于支撑智能制造和工业转型升级方面有着举足轻重的作用。

一、建设背景

“数据”引领变革,数据集中管控必不可少,如何做好数据共享和数据分析、如何发挥数据资产价值最大化是工业转型升级的首要目标。

传统的数据中心在应对海量数据存储、非结构化数据处理、大数据挖掘分析等方面存在不足,有必要构建基于工业大数据的新一代数据中心,满足企业对工业大数据集中管控、处理、分析及利用,为企业构建在线感知、实时分析、智能决策、精准执行的能力,支撑企业从生产型制造向服务型制造转型。

二、问题与挑战

缺乏统一的信息资源规划

原有信息化建设缺乏统一的信息资源规划,“信息孤岛”现象严重,内部缺乏统一的数据标准,导致企业大量内部信息共享利用不畅。

缺乏海量数据管理能力

企业的工业大数据在数据采集、存储、检索、处理方面给传统数据中心带来巨大挑战,传统数据中心无法应对海量数据的高速采集、线性扩容、快速计算、高效检索。

缺乏大数据整合能力

业务数据、图文档及音视频数据、智能设备实时数据、外部数据等都是企业智能决策的有力支撑,传统数据中心平台缺乏各类数据整合处理能力。

无法满足智能化需求

智能制造是大势所趋,传统数据中心关注数据集中管控,无法满足数据的智能化应用需求。

数据集中管控

为产品全生命周期数据提供集中存储,提供大数据统一管理平台,包括但不限于数据质量管理、存储管理、大数据计算管理、算法管理。

支持多源数据整合

提供各类源数据向数据中心的抽取、传输、转换和加载,支持对海量及动态变化的物联网数据集成,支持对各类文档、视频、模型、图纸等非结构化数据的集成。

数据挖掘分析

基于大数据技术对工程制造、企业管理等方面的数据进行分析、挖掘。通过运营辅助决策、预算评估、风险预警等应用,为决策层提供科学的决策支撑;通过生产可视化、运营可视化、生产协同、采购协同等应用,为管理层提供生产运营过程的透明化管理;通过设备故障智能诊断、工艺参数优化、产品质量分析等应用,帮助执行层解决业务关键问题。

三、解决方案

数据集中管控

为产品全生命周期数据提供集中存储,提供大数据统一管理平台,包括但不限于数据质量管理、存储管理、大数据计算管理、算法管理。

支持多源数据整合

提供各类源数据向数据中心的抽取、传输、转换和加载,支持对海量及动态变化的物联网数据集成,支持对各类文档、视频、模型、图纸等非结构化数据的集成。

数据挖掘分析

基于大数据技术对工程制造、企业管理等方面的数据进行分析、挖掘。通过运营辅助决策、预算评估、风险预警等应用,为决策层提供科学的决策支撑;通过生产可视化、运营可视化、生产协同、采购协同等应用,为管理层提供生产运营过程的透明化管理;通过设备故障智能诊断、工艺参数优化、产品质量分析等应用,帮助执行层解决业务关键问题。

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