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打造数据全生命周期管理的工业大数据实训平台

基于工业大数据理念与大数据集群体系架构，利用设备接入、数据接入、数据开发等，实现数据接入、存储、分析、建模开发、可视化和结果输出，验证工业大数据实训平台整体架构和关键技术的正确性、有效性和先进性，解决工业数据上云、预处理、分析、可视化等难题，也为教育人才培养提供一个高性能、高可用、可实验、可验证的线上教学环境，展示现代产业学院与在工业大数据领域的合作成果。

构建基于工业大数据的教学、科研体系

通过工业大数据实训平台的搭建，构建现代产业学院基于工业大数据的科研、教学体系，开设基于数据接入、数据标识、数据存储、数据分析、数据建模和数据可视化的工业大数据全流程管理应用，基于工业机理中的生产过程优化、设备运行故障诊断和设备故障预测等机理模型的教学培训课程，重点围绕工业大数据应用等重点方向进行科研突破，形成具有现代产业学院特色的科研教学体系，打造差异化人才培养模式，更好适应未来企业转型升级需求，提高学生就业水平。

探索基于工业大数据实训平台的应用服务模式

建设工业大数据实训平台可以将高性能计算、机器学习、人工智能、模式识别、统计学、数据可视化、数据库技术和专家系统等多个范畴的理论和技术融合在一起，形成从数据采集、存储、分析和落地应用的闭环服务，帮助现代产业学院建立适当的工业大数据体系，利用技术人才不断地优化，提高重点产业、重点企业间的协同和制造能力；最终，构建结构合理、智能配套的工业体系与产业体系。

集中实训：

结合曲靖师范学院的特色，建设工业大数据实训平台，为学生集中实训提供基础环境与实验平台。

大数据课程教学：

面向曲靖师范学院数科专业大数据学科教学，提供考评管一体化的教学管理平台，帮助教师完成日常的教学管理工作。

科研创新：

平台共用设备接入工具，具有数据库接入的数据采集层功能，丰富了多种分布式、列式、时序数据存储功能，实现批处理、SQL查询和机器学习等离线分析、内存分析、实时分析的数据分析引擎功能，含数据管理、可视化分析、数据挖掘分析的数据开发功能，提供数据查询组件，依托整套门户系统，支撑工业大数据的全生命周期管理。

工业数据的接入

工业大数据实训平台的建设，将大规模的数据接入，包含文本数据、音频数据、视频数据等，一部分是通过设备接入工具实现设备数据的统一采集和管理共享，一部分是通过数据接入工具实现不同存储资源的数据接入，通过数据采集层接入到大数据平台，避免功能数据重复、数据不通、使用不便、数据孤岛等问题，有利于构建良性的数据生态体系。

海量数据存储与管理

随着工业互联网产业的普及，设备智能化水平的提高，未来3-6年将会有大量设备通过平台接入，上万级并发需求，数据量达到TB/PB；平台的数据存储功能基于分布式存储方式可实现PB级多种结构数据类型的存储需求。

大数据分析引擎

设备通过设备接入工具上云后，会有庞大的设备数据流实时传输至大数据基础平台，海量的原始数据的应用价值还有待挖掘，平台可帮助企业用户充分利用设备数据做常用的数据分析，包含实时数据分析和历史数据分析及音视频数据分析，分析结果可通过页面或接口的方式展示给用户。实时数据分析包含在线设备统计，设备状态实时更新等；历史数据分析包含设备级利用率、开机率、OEE、企业级开机率、关机率等；音视频数据分析可对音视频内容进行智能化识别，并实现内容的标签化管理，为用户的设备检测、报警、智能业务终端提供支撑。通过高效的数据分析引擎，可充分利用采集数据，提供智能控制、分析和决策功能。

智能数据建模、可视化应用

数据的建模分析作为数据应用的一个重要组成部分，是辅助人类进行有效的数据挖掘过程的基础，通过可视化的、易操作的界面，快速对数据信息中的价值进行提取。通过对提取到的价值进行有效的分析，可以帮助解决更多的社会性、企业性问题，包括健康医疗、交通优化、各类问题的预测等。