图4-10工业云与工业集成架构工业云提供了工业领域所需的各种业务能力服务，这部分服务既涉及企业间的协同合作，也涉及企业内部各业务单元的高效协作。工业云将帮助工业实现三大集成，助力工业企业的转型升级。②工业云与纵向集成。因此，依托工业云形成的追踪反馈双向链条是服务型制造的关键所在。......
2023-06-28
工业大数据：优化企业流程，支撑转型升级
【摘要】：工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。工业大数据不仅仅是信息化基础设施建设，更重要的是采用数据思维来管理和创新业务，工业大数据可以用来优化企业业务流程并为企业转型升级提供技术支撑。
工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。工业大数据主要来源有三类：第一类是企业经营相关的业务数据，包括企业资源计划（ERP）、产品生命周期管理（PLM）、供应链管理（supply chain management，SCM）、客户关系管理（customer relationship management，CRM）等，此类数据是工业企业传统的数据资产；第二类是机器设备互联数据，主要是指工业生产过程中，装备、物料及产品加工过程的工况状态、环境参数等运营情况数据，通过MES系统实时传递，目前在智能装备大量应用的情况下，此类数据量增长最快；第三类是企业外部数据，包括工业企业产品售出之后的使用、运营情况的数据，同时还包括大量客户、供应商、互联网等数据状态。工业大数据不仅仅是信息化基础设施建设，更重要的是采用数据思维来管理和创新业务，工业大数据可以用来优化企业业务流程并为企业转型升级提供技术支撑。
架构（architecture）一词起初来源于建筑，其核心是通过一系列的构件组合来承载上层传递的压力。系统架构是“一个系统的基本组成方式和遵循的设计原则，以及系统与组件、组件之间及系统与外部环境的相互关系”，为了更好地理解工业大数据内涵，使得工业大数据相关从业人员之间有个沟通工具，本书参考了德国工业4.0参考架构、美国工业互联网架构及中国制造2025标准体系，构造了工业大数据架构图，如图1-4所示，该图包含了三个维度：生命周期与价值流、企业纵向层和IT价值链。
图1-4 工业大数据架构
在生命周期与价值流层，按照工业大数据的应用领域，又可分成产品生产阶段开始前的产品研发与设计、产品交付前的生产与供应链管理及产品交付后的运维与服务管理三个领域。在企业纵向层，按照数据采集方式与应用层级又可分成信息物理系统层、企业管理信息系统层及互联平台系统层。在IT价值链层，又可分成业务架构、信息系统架构及IT技术架构三个层次，其中信息系统架构又可分为应用架构及数据架构。
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