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       工业大数据技术的潜力和前景

数据是工业互联网的核心，即通过工业数据全周期的感知、采集和集成应用，形
成基于数据的系统性智能，实现机器弹性生产、运营管理优化、生产协同组织与商业
模式创新，推动工业智能化发展。
面向工业互联网的大数据相关应用系统，从功能视角看，主要由数据采集与交换、
数据预处理与存储、数据建模、数据分析和数据驱动下的决策与控制应用四个层次五
大部分组成。
数据采集与交换层主要实现工业各环节数据的采集与交换，数据源既包含来自传感
器、SCADA、MES、ERP 等内部数据，也包含来自企业外部的数据，主要包含对象感
知、实时采集与批量采集、数据核查、数据路由等功能。
数据预处理与存储层的关键目标是实现工业互联网数据的初步清洗、集成，并将工
业系统与数据对象进行关联，主要包含数据预处理、数据存储等功能。
数据建模层根据工业实际元素与业务流程，在数据基础上建构用户、设备、产品产
线、工厂、工艺等数字模型，并结合数据分析层提供数据报表、可视化、知识库、数
据分析工具及数据开放功能，为各类决策的产生提供支持。
决策与控制应用层主要 ...