一、平台介绍
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。工业大数据以产品数据为核心构建数字孪生系统，极大拓展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。
二、研究主要聚焦问题
(1) 工业生产关键设备的预测性维护与故障诊断问题，包括基于预测性维护与诊断的关键设备数据监测、预测性维护与故障诊断系统的构架、理论研究与具体实施问题等。
(2) 工业生产线的生产最优化问题包括柔性生产线的调度最优化问题以及工业生产中的能量与时间最优化问题等。
三、设备预维护与故障诊断
考虑设备预维护与故障诊断的现实需求，研究院设计与部署数据采集分析系统，并以大数据为核心，建立数字孪生系统，为设备预维护与故障诊断提供足够的数据支撑。工业数据采集分析系统主要由三部分构成:1.各类工业传感器2.工业数据采集智能设备 3.工业数据测试分析软件。
工业数据测试分析软件经由工业数据采集智能设备获取到各类工业传感器数据，进行信号特征分析，包括 FFT频谱分析、阶次分析、总量值分析、频率计权、倍频程分析、心理声学指标分析等功能，发掘信号中的规律，获取被测整机及零部件的特性，从而为设备零部件故障分析以及老化分析提供数据支撑。
基于上述工作，研究院根据具体的应用场景，实现对整体工业系统的各个机器设备与部件进行预测性维护与故障诊断。
四、企业最优化生产
研究院在企业最优化生产主要聚焦于以下两个方向：
(1) 基于柔性生产线的调度优化策略
柔性生产线面向个性化、小批量生产的场景下，具有特定的结构优势，如图5所示。多 AGV复合机器人复杂环境下路径规划与调度控制方法是柔性生产线调度优化的关键科学问题。基于工厂各个工位的布局，构建复杂条件生产流程数字孪生模型，精确计算和规划 AGV复合机器人路径，实现多AGV 复合机器人路线调度最优化目标。通过柔性生产线调度优化算法，实现 AGV 复合机器人自动化生产调度，提高整体生产设备的平均使用效率，最终达到产能提升的目的。
(2) 企业能源管理解决方案
通过对企业进行能源输入策划、能源评审和能源输出策划，分析能源使用和消耗，识别重大能源使用和消耗环节，并进行能源使用改进和优化，降低整体耗能水平，助力并赋能工业。
建立能源管理平台，进行能源数据采集及可视化将基础能源分析自动化，同时建立能耗参数标杆模型，关键绩效指标模型。针对重点耗能工段、设备进行实时监测;依托基础能源管理平台聚焦重点耗能工序、设备、可复制性效果好、收益大的设备进行能源优化管理，助力企业实现双碳目标。
