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1、 工业边缘数据管理与分析技术工业边缘数据管理与分析技术 白皮书白皮书 工业互联网产业联盟工业互联网产业联盟2023年年 6 月月 声声 明明 本报告所载的材料和信息，包括但不限于文本、图片、数据、观点、建议，不构成法律建议，也不应替代律师意见。本报告所有材料或内容的知识产权归工业互联网产业联盟所有（注明是引自其他方的内容除外），并受法律保护。如需转载，需联系本联盟并获得授权许可。未经授权许可，任何人不得将报告的全部或部分内容以发布、转载、汇编、转让、出售等方式使用，不得将报告的全部或部分内容通过网络方式传播，不得在任何公开场合使用报告内相关描述及相关数据图表。违反上述声明者，本联盟将追究其相关

2、法律责任。工业互联网产业联盟 联系电话：010-62305887 邮箱： 前前 言言 在工业大数据分析指南中，从理论的角度对通用的工业大数据分析方法和分析流程进行归纳总结，对其关键共性进行辨识、抽象和提升。随着以制造业转型升级为首要任务的工业变革的不断深入，工业大数据成为引领这场变革的主要驱动力，工业互联网逐渐成为工业大数据的核心应用、重要场景之一。工业互联网为了解决工业制造业“智能化生产”、“个性化定制”、“网络化协同”、“服务化转型”的需求，需要建立一个基于海量数据采集、汇聚、分析的数据管理与分析的服务体系。在工业互联网的边缘，即工业边缘，通过大范围、深层次的数据采集，以及异构数据的边缘处

3、理，通过构建精准、实时、高效的管理与分析体系，建立面向工业大数据存储、集成、访问、分析、管理的工业互联网平台环境，才能实现工业技术、经验、知识的模型化、标准化、软件化、复用化，才能不断优化研发设计、生产制造、运营管理等资源配置效率，才能形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的制造业新生态。为此，在工业互联网产业联盟的指导下，工业大数据特设组主持编写了这本工业边缘数据管理与分析技术白皮书。本书由工业互联网产业联盟编写，在编写过程中得到了信通院领导的悉心指导和相关参编单位的鼎力支持。编写组成员（排名不分先后）：王建民、于辰涛、王晨、魏凯、李铮、王子涛、刘薇、闫君、任磊、李霏、尹作重、孙晓田、董

4、松伟、赵大力、牛建伟、林杨、任继顺、汪洋、陈旭、曹予飞、韩涛、张镇、杨扬、何琪、冯振飞、吕晨阳、李波、徐心平、李志国、刘廉如、尹震宇、于碧辉、佟琨、项楠、尹作重、谭文哲、余笑寒 参与编写单位：北京航空航天大学中国信息通信研究院北京天地和兴科技有限公司中国科学院沈阳计算技术研究所北京中元瑞讯科技有限公司东方电气集团东方电机有限公司杭州东信北邮信息技术有限公司北京博华信智科技股份有限公司北京机械工业自动化研究所有限公司三六零科技有限公司山东省科学院新一代技术标准化研究院上海大制科技有限公司深圳得一智科技有限公司苏芯物联技术（南京）有限公司新华三技术有限公司牵头编写单位：清华大学联想（北京）有限公司

5、宜通世纪科技股份有限公司工业互联网产业联盟公众号 目 录 前言前言.1 1工业边缘数据管理与分析的内涵与意义工业边缘数据管理与分析的内涵与意义.2 1.1 工业边缘数据的定义.2 1.2 工业边缘数据的特点和挑战.3 1.3 工业边缘数据管理与分析的难点与挑战.4 2现状及场景分析现状及场景分析.10 2.1 边缘数据管理与分析技术发展现状.10 2.1.1边缘数据管理与分析的国内发展现状.11 2.1.2边缘数据管理与分析的海外发展现状.12 2.2 产业应用场景分析.14 2.2.1 汽车制造行业.14 2.2.2 石油化工行业.20 2.2.3 电子制造行业.24 3关键技术研究关键技术

6、研究.35 3.1 边缘数据管理与分析的平台技术架构.35 3.2 边缘数据管理与分析技术.37 3.2.1 边缘数据的灵活接入管理与数据管理.37 3.2.2 边缘数据的批流融合灵活计算.39 3.2.3 面向边缘设备数据的组态化应用服务.40 3.2.4 边缘数据管理与分析的微服务化访问技术.43 3.2.5 面向边缘数据综合分析的人工智能技术.44 3.2.6 边缘计算数据流通的协同安全技术.46 3.3 工业边缘和公有云的数据协同处理.48 4展望展望.51 1 前 言 工业制造业是一个国家的基石。当前，工业制造业全球性产能过剩，市场竞争激烈，制造业正在从大批量和规模化生产，转向小规模