【案例】航天云网工业大数据复杂装备远程运维综合解决方案（56页PPT）

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航天云网工业大数据 复杂装备远程运维综合解决方案 中国航天科工集团航天云网公司 内 容 一、云网介绍 二、工业大数据建设背景及思路 三、工业大数据平台技术架构 四、工业大数据平台案例 • 中央直接管理的国有特大型高科技企业 • 由总部、 6 个研究院、 1 个科研生产基地、 13 个公司制 / 股 份制企业构成 , 拥有职工 16 万，涌现了钱学森、宋健、黄纬 禄等著名专家。 航天科工集团公司 —— 历史沿革及公司概况 航天科工集团公司 —— 历史沿革及公司概况 “ 一主两翼三创新” 航天防务 一主 两翼 信息技术 装备制造 商业模式创新 管理创新 技术创新 三创新 • 在大数据时代，我们航天企业要坚决摈弃不合时代发展潮流的思路和固有模式，要采取互联网思维，才 能牢牢把握时代发展的脉搏。 —— 高红卫董事长在出席首届“贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会”上的讲话 航天科工集团公司 —— 发展方向 航天科工集团公司 —— 发展方向 航天防务  防空导弹武器系统  飞航导弹武器系统  固体运载火箭  空间技术产品等技术 航天科工集团公司 —— 航天防务 航天科工集团公司 —— 航天防务 装备制造 航天科工以智能制造为核心，构建了新一代装备 制造平台及应用产业体系，在装备制造业发展中发 挥突击队作用。  高端装备制造  应急救援装备  重工装备与船艇  专用车及汽车电子零部件  能源装备  工业基础件  新材料及先进工艺应用 航天科工集团公司 —— 装备制造 航天科工集团公司 —— 装备制造 信息技术 航天科工在我国信息技术产业发展中发挥主力 军作用，在智慧国家建设中发挥先锋队作用。  自主可控产业  行业信息化应用 航天科工集团公司 —— 信息技术 航天科工集团公司 —— 信息技术  智慧产业  卫星应用 科学的春天 高红卫董事长在全国科技创新大会上作为中央企业唯一代表发言 1978 2016 航天科工集团公司 —— 历史机遇：创新驱动国家战略 航天科工集团公司 —— 历史机遇：创新驱动国家战略 • 党的十八大提出实施创新驱动发展战略，强调科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑，必须摆在国家发展全局的 核心位置。这是中央在新的发展阶段确立的立足全局、面向全球、聚焦关键、带动整体的国家重大发展战略。 —— 《国家创新驱动发展战略纲要》 邓小平在全国科学大会上与陈景润握手 创新的春天 • 航天科工累计形成有效发明专利 6602 项 • 获国家科技进步特等奖 4 项 • “ 十二五”期间获国家科学技术奖 13 项 • 国防科学技术奖 234 项 • 被中国企业评价协会评为“中国企业自主创 新 100 强”第一名，创新指数最高 • 荣获中国企业自主创新研发创造特别奖、 组织管理奖 航天科工集团公司 —— 历史机遇：创新驱动国家战略 航天科工集团公司 —— 历史机遇：创新驱动国家战略 航天科工集团公司创新元素 军民融合国家战略 把军民融合发展上升为 国家战略，是党中央从国家 安全和发展战略全局出发作 出的重大决策，是在全面建 成小康社会进程中实现富国 和强军相统一的必由之路 中国制造 2025 到 2025 年，制造业两化（工 业化和信息化）融合迈上新台阶。 形成一批具有较强国际竞争力的 跨国公司和产业集群，在全球产 业分工和价值链中的地位明显提 升 互联网 + 行动计划 制定“互联网 +” 行动计 划，推动移动互联网、云计 算、大数据、物联网等与现 代制造业结合，促进电子商 务、工业互联网和互联网金 融（ ITFIN ）健康发展 大数据行动计划 数据迅猛增长，已成为 国家基础性战略资源，大数 据正日益对全球生产、流通、 分配、消费活动以及经济运 行机制、社会生活方式和国 家治理能力产生重要影响。 军民融合国家战略 工业大数据实践 制造强国 网络强国 工信部战略全局 航天科工集团公司 —— 战略机遇：完美匹配国家战略 航天科工集团公司 —— 战略机遇：完美匹配国家战略 目前集团共 650 家各级单位，其中共 22 家二级单位（其中经营性单位 18 家） 中国航天科工集团公司 中 国 航 天 科 工 集 团 第 一 研 究 院 中 国 航 天 科 工 集 团 第 二 研 究 院 中 国 航 天 科 工 集 团 第 三 研 究 院 中 国 航 天 科 工 集 团 第 四 研 究 院 中 国 航 天 科 工 集 团 第 六 研 究 院 中 国 航 天 建 设 集 团 有 限 公 司 中 国 航 天 科 工 集 团 〇 六 一 基 地 中 国 航 天 科 工 集 团 〇 六 八 基 地 航 天 科 工 深 圳 （ 集 团 ） 有 限 公 司 河 南 航 天 工 业 总 公 司 航 天 科 工 财 务 有 限 责 任 公 司 中 国 华 腾 工 业 有 限 公 司 中 国 航 天 汽 车 有 限 责 任 公 司 航 天 精 工 有 限 公 司 航 天 科 工 资 产 管 理 有 限 公 司 中 国 航 天 科 工 集 团 公 司 培 训 中 心 航 天 工 业 机 关 服 务 中 心 航 天 信 息 股 份 有 限 公 司 （ 上 市 公 司 ） 航 天 通 信 股 份 有 限 公 司 （ 上 市 公 司 ） 航 天 晨 光 股 份 有 限 公 司 （ 上 市 公 司 ） 航 天 工 业 发 展 股 份 公 司 （ 上 市 公 司 ） 航 天 云 网 科 技 发 展 有 限 责 任 公 司 22 家二级单位 2015.6.15 揭牌成立 航天云网 —— 应运而生 航天云网 —— 应运而生 中国制造 2025- 航天云网 中国产业互联网（符合我国特 色） 美国工业互联网（标杆通用电 气） 德国工业 4.0 计划（标杆西门子） 全球第一批、国内第一个工业互联网平台 航天云网 —— 公司定位 航天云网 —— 公司定位 突出企业智能化改造 突出复杂设备联网 突出制造资源共享 李伯虎 院士，航天云网首席科学家 研 发 力 量 社 会 认 可 专家团队：航天云网智能制造系统研究由著名计 算机仿真与计算机集成制造专家李伯虎院士领衔 国家重点实验室：全国首个复杂产品智能制造系 统技术国家重点实验室将落户航天云网 工业互联网产业联盟：成员单位包括工业和信息 化部直属中国信息通信研究院、中国电信、阿里 巴巴、华为、大唐等１４３家企业，航天云网为 第一副理事长单位 航天云网公司航天智造公司：工信部评为首批 46 家智能制造试点示范项目之首 倪光 南 院士，航天云网顾问 邬贺铨 院士，航天云网顾问 航天云网公司 —— 专家团队 航天云网公司 —— 专家团队 • 2016 年 2 月 1 日，工业互联网产业联盟成立大会在北京举行，航天科工以排名第一身份当选副理事长单位，集团魏毅寅副总 经理当选联盟副理事长，李伯虎院士担任联盟专家委员会副主任。航天云网技术骨干深 度参 与标准组、总体组等相关工作。 航天云网公司 —— 产业联盟 航天云网公司 —— 产业联盟 工信部工业互联网产业联盟 工信部中国信息通信研究院 航天科工 中国电信 海尔集团 华为公司 副 理 事 长 单 位 理 事 长 单 位 阿里巴巴 中国电子 大唐集团 中国一汽 • 2016 年 7 月，航天云网联合航天测控公司、国机集团、哈尔滨电汽集团、中兴通讯等企业，共同承担国家发改委“大型复杂 装备工业大数据平台建设及产业化”项目，并将以此项目为依托，打造国家级工业创新中心，并落地地方。 • 该项目将能够为大中型企业建设具有完善数据资产管理能力的大数据平台，并通过汇聚海量高价值制造过程和资源数据，优 化制造流程；通过联网管理高价值的重要装备，汇聚大量实时机器数据，引领制造业服务化的转型。 航天云网公司 —— 国家级工业创新中心 航天云网公司 —— 国家级工业创新中心 中国机械工业集团有限公司 中兴通讯股份有限公司 哈尔滨电汽集团公司 共同参与单位 工信部中国信息通信研究院 航天云网公司 —— 国家级工业创新中心 航天云网公司 —— 国家级工业创新中心 • 国家级工业创新中心依托直接 挂靠于教育部的中国大数据应 用学会 内 容 一、云网介绍 二、工业大数据建设背景及思路 三、工业大数据平台技术架构 四、工业大数据平台案例 制造 电力 航空 石油 • 智能工厂 • 智能联网产品运维服务 • 绿色制造 • 广域电网测量 WAMS • 能源装备的远程运维 • 新能源分析与优化 • 停电预测和过载预警 • 飞行安全监控 • 航空器维护 • 航路管理，能耗优化 • 物探大数据管理和共享 • 油气生产物联网 • 管道完整性管理、能耗优化 轨道交通 • 列车运维 • 行车安全 • 环境安全 船舶 • 设备综合保障 • 降低船舶能耗 • 航海安全数据服务 工业大数据 —— 智能制造和制造服务化的重要组成部分 工业大数据 —— 智能制造和制造服务化的重要组成部分 工业 4.0 系统可以被看作是数据、 硬件、软件和智能的流通与互动。 从智能设备和网络中获取数据，然 后利用大数据和基于机器所在行业 的分析工具进行存储、分析和可视 化。最终的“智能信息”可以供决策 者（在必要时实时）使用，或者作 为各工业系统中更广泛的资产优化 或战略决策流程的一部分。 各种产生数据的机器 工业大数据 循环体系 机器数据采集 专有机器数据流 提取存储 基于机器 特征的算 法和数据 分析 可视远程和集 中数据以及智 能信息 优化机器 的数据流 返回机器 各种基于机器以 及机器上下文的 分析模型 机器数据系统 工业大数据的核心：机器数据 工业大数据的核心：机器数据 海量高速 机器 24*7 产生，产 生速度快，数据量大 独特数据类型 机器产生的时间序列， 时空序列，或者数组阵 列数据，多种类型 实时深 度分析 基于复杂数值算法的实 时和历史分析 一个典型的大规模机器大数 据应用系统（如工程机械物 联网、油气生产物联网、智 能电网、车联网、地质勘探 等），每天产生的数据量是 淘宝交易的 100 倍，且要在 这些数据上实时做复杂的领 域相关分析 机器大数据的特点 机器大数据的特点 工业大数据 - 实现路径 从海量产品数据中挖掘出对用户有价值的 信息，以直观，有效的表现形式，为用户 决策提供商业支持和服务 数据产品化 将计算机的逻辑功能嵌入到机器上，用数 据的方式描述机器制造和运行过程中产生 的大量信息。 产品数据化 通用电气 - Predix 工业互联网平台 航空 医疗 制造 采矿 石油 配电 发电 铁路 灌溉 风电 航天数据 - 发展方向 大数据软件专业厂商 大 数 据 技 术 专 业 能 力 低 高 低 高 制造业行业积累和能力 工业企业 大型信息化企业 工业大数据领先者 内 容 一、云网介绍 二、工业大数据建设背景及思路 三、工业大数据平台技术架构 四、工业大数据平台案例 工业大数据平台 - 数据业务逻辑 价值 客户 企业数据 机器数据 历史数据 CRM 、 ERP 数据安全 数据管理 Storm 、 Kafka 数据清洗 数据实时、批 量接入 非结构化数据 半结构化数据 数据索引 数据融 合 结构化数据 APIs 分析 处理 技术 数据 1 2 数据源 数据接入 3 4 数据管理 数据分析 5 数据展示 数据分类 流计算 WEB Tablet Phone 数据 处理 层 工业设备 工业设备 工业传输协议 DATA Collector DATA Collector 网络传输协议议 ERP ERP CRM CRM OA OA 设 备 数 据 增量数据导入 增量数据导入 批量数据导入 批量数据导入 系 统 数 据 DATA AGENT DATA AGENT ETL ETL 离线计算 引擎 离线计算 引擎 分布系统 文件 分布系统 文件 工业流数据实时分析 工业流数据实时分析 通用 SQL 分析引擎 通用 SQL 分析引擎 工业级算法分析引擎 工业级算法分析引擎 通用搜索引擎 通用搜索引擎 消息队列 消息队列 内存存储 Redis 内存存储 Redis NO-SQL HBase NO-SQL HBase TSDB 数据 存储 层 资产管理 / 服务 资产管理 / 服务 数据管理 / 服务 数据管理 / 服务 数据分析 数据分析 数据安全 数据安全 航天数据工业大数据平台 - 技术架构 全文搜索 SearchSQL&API 全文搜索 SearchSQL&API 数 据 采 集 大数 据基 础 技术 平台 应 用 层 工业大数据平台 - 云技术 航天数据公司与金山云紧密合 作，全面共享、定制云能力：  全面集成大数据生态组件，无缝 对接云端数据；  主节点和元数据高可用保障，稳 定安全；  快速部署，弹性扩展；  专业漏洞扫描，保障服务器安全；  专家咨询，专业服务。 云接入：复杂事件实时处理 云储存：数据可靠安全 云分析：处理海量数据 容量型可达 40MB/s 吞 吐 量 ， 访 问 时 延 5- 10ms ， ， 单 盘 最 高 20000IOPS 、 256MB/ S 吞吐性能，访问时延 0.5-2ms 每台云服务器最大支 持 3 块 EBS 盘，普通 云盘单块最大支持 4T ，高性能云盘单块最 大支持 2T 高性能 大储存 工业数据 处理专区 实现复杂事件处理 （ CEP ） 、可视化 实时数据流管理等 功能 1. 数据采集 - 设备数据 关键 组件 解决 方案 水轮机叶片 推力轴承 连轴螺栓 油膜温度测量系 统 声发射测量系 统 水轮机叶片缺陷分析 声呐 水轮机叶片 对比分析 声呐检测系统 信号 传感器 声发射波 · 测量 · 诊断 · 追踪 · 评价 · 决策 声发射仪 被测件 传播 传播 声发射信号测量系统  外加传感器 利用关键测量技术，将 外部传感器加装于原有 复杂装备上，实现设备 数据化；  内置传感器 利用设备内置传感器， 解析复杂装备原有工业 传输协议  Kafka/Flume • 一般用于日志 数据 / 传感器 数据 / 用户行 为数据的接入 • 业务系统数据 库的增量实时 接入采用 CDC 、 binlog 方案，实现采 用数据库日志 的方式无负荷 接入 1. 数据采集 - 实时数据接入处理 kafka 、 flume 数据接入 流式计算引擎 (storm 、 spark-streaming) Hadoop 分布式数据库 内存数据库 Gobblin/Kettle/Sqoop • 支持到多种数据源，支持到各种关系型数据以及 MongoDB/HBase 等 NoSQL • 支持全量 / 增量 / 定时各种传输模式 • 采用 ETL 方式接入数据，数据接入的过程中可以进行清洗和整合 1. 数据采集 - 批量数据接入处理 2. 大数据基础平台 - 数据分析能力  历史数据分析，通过对历史数据进行整合和分析，建立工业级 的预测模型，以进行更有效的生产和运营。  实时数据处理，通过分析实时数据检测设备状态、预防设备故 障、优化生产过程。 主要数据分析类型： 1. 描述性分析 2. 规定性分析 3. 预测性分析 基于对数据的统计分析，描 述数据表现出的现象与客观 规律 利用历史数据建立分析模型 和规范的分析流程，建立数 据到信息的输入输出关系， 实现对连续数据流的实时分 析 通过对数据的深层挖掘建立 预测模型，实现对不可见因 素当前和未来状态的预测 航天数据公司数据分析的三个发展阶段 2. 大数据基础平台 - 分布式计算引擎 Spark 2. 大数据基础平台 - MPP 数据库与 Hadoop 相结合 核心目标：资产建模，连接资产和数据源 资产分类原则：属性分类（质量、压强等）或用户自定义（位置信息、资产供应商等） 资产模型是工业大数据平台的关键，是连接平台所有服务的中枢，能帮助应用开发者更好的理解、分析和 处理数据  图形数据库 • 资产服务数据存储是一个 图形数据库 • 将元数据描述成数据模型  查询引擎 • 利用图形表达式语言 （ GEL ）检索数据  API 接口层 • 支持资产分层、属性分类和 自定义建模对象 • 终端访问域对象建模层 • 转换数据格式，便于数据库 存储和查询。 资产管理服务 3. 大数据应用 - 资产管理服务 常用的数据管理与服务：对各种类型数据进行接入、处理和储存。 数据接入 数据处理 数据储存 对数据进行处理，例如 对传感器数据进行标签 处理、资产数据与 ERP 数据相结合等。 支持多渠道多类型的 数据接入，包括实时 数据接入和批量数据 接入。 可根据需求选择存储方式： 时间序列存储传感器实时数据 BLOB 数据库存储图片式数据 关系型数据库存储其他数据 3. 大数据应用 - 数据管理与服务 实时数据分析 通过对历史数据 进 行 整 合 和 分 析，建立工业级 的预测模型，以 进行更有效的生 产和运营 1. 异常检测（ Anomaly Detection ） 2. 事件流处理（ Event Stream Processing ） 3. 分析运行环境（ Analytics Runtime ） 4. 分析界面（ Analytics User Interface ） 5. 分析日志（ Analytics Catalog ） 迭代提升 通过分析实时数据检测 设备状态、预防设备故 障、优化生产过程 历史数据分析 常用数据分析服务 3. 大数据应用 - 数据分析服务  满足企业互联网端对端的安全需求  建立企业互联网应用，安全性问题关键依赖授权和身份验证两个环节。 主要目标： 1. 租户管理 2. 用户账户和身份验证 为租户提供特定服务实体及注册 表，完成租户和服务实体间的完 美映射，在确保客户数据信息安 全的基础上，实现服务生命周期 管理。 在传统用户信息验证方法的基 础上，增加多种验证方法完善 身份验证系统。 3. 访问控制 建立资源访问限制，增强用户账 户信息验证的权威性，同时不断 提升和优化网络访问信息安全， 实现复杂条件下的访问控制。 3. 大数据应用 - 数据安全服务 多维数据分析展示 • 基于 R 语言的交互式数据探索 • 对接后台海量数据 • 用于数据分析师各种分析，挖掘， 预测等场景 3. 大数据应用 - 数据