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一种工业互联网数据采集和分类处理的方法

本发明公开了一种工业互联网数据采集和 分类处理的方法,属于工业互联网或工业物联网 领域,解决了工业网关采集数据类型和种类固 定,不灵活,增加新数据源,可能需要修改工业网 关,每增加一种工业网关或数据种类,数据处理 平台可能需要修的问题。其技术要点是:以相应 采集点为进行数据的采集,将采集点数据由配置 后台获取,配置后台通过工业网关将数据采集到 传到数据处理平台进行处理,工业网关采集点信 息被修改后,只需同步配置信息到数据处理平 台,数据处理平台处理软件无需修改;能够实现 工业网关采集数据可灵活配置,工业网关通用 化,节约开发和维护网关成本;数据处理平台根 据配置灵活处理数据,节约开发和维护数据处理 平台成本。

  • 2021-06-22
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一种工业互联网标识解析方法

本发明公开了一种工业互联网标识解析方 法,包括:主动标识载体发起身份认证请求;安全 接入管控平台向企业节点发起注册请求;企业节 点得到唯一标识注册信息 ,并通过行业二级节点 存储在国家顶级节点;安全接入管控平台将标识 注册信息写入主动标识载体;智能数据采集器采 集注塑模具的各类数据,并生成数据库发送至主 动标识载体;主动标识载体将数据库发送至模具 管理云平台;通过客户端向递归节点发起查询请 求,递归节点向二级节点发送寻址请求,国家顶 级节点为客户端提供标识注册信息;递归节点向 企业节点发送标识解析请求,企业节点为客户端 提供数据库。本发明一种工业互联网标识解析方 法,有效提高了注塑模具的监控力度,实现其全 生命周期管理。

  • 2021-06-22
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一种面向工业互联网时序数据预测的云端-边缘协同深度学习装置

本发明提供了一种面向工业互联网时序数 据预测的云端边缘协同深度学习装置,旨在解 决由传输延迟和海量数据传输导致的云计算非 实时相应问题,通过包含两种数据驱动的预测模 型边缘层预测模型和云端预测模型以及三个数 据处理层面工业设备层边缘层及云层。本发明 通过基于分布式云端边缘协同的工业设备时序 数据预测方法,在硬件条件有限的边缘设备中进 行算力需求较少的初步数据处理并将结果实时 反馈,用来满足特定工业领域的实时性要求。

  • 2021-06-22
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工业互联网中基于优先级的多业务实时编排方法

本发明涉及工业互联网中基于优先级的业 务实时调度方法,该方法中首先将业务进行分 类,然后根据优先级的高低让通信双方发送带时 间戳的报文,从而根据时间戳实时计算工业互联 网中端到端延时。该方法操作简单,容易实现,且 适用范围广。

  • 2021-06-21
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一种基于工业互联网的供应链管理系统

本发明适用于互联网技术领域,提供了一种 基于工业互联网的供应链管理系统,该系统记录 产品从原料到成品各阶段的监测或检测数据,包 括原料生长监测、原料质检、加工程序监测、成品 质检,仓储监测,实现成产品供应链数据的完整 追踪,当流入市场的成品出现质量问题时,通过 产品供应链数据的追踪和分析,即可获知产品质 量问题的根源,为后期产品质量的改善提供依据 和方向。

  • 2021-06-21
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一种基于工业互联网的云控系统

本发明公开了一种基于工业互联网的产品 周期控制方法,所述方法具体包括如下步骤:S1、 基于产品的存储时间来确定销售价格;S2、周期 性的基于各生命周期内的盈利额对销售价格进 行调整,售出产品的存储时间即为该产品的生命 周期。基于产品的存储周期来确定销售价格,存 储时间越长,销售价格越低,一方面较满足了高 端客户对新鲜食品的需求,另一方面,通过对存 储时间相对长的产品进行逐级降价,以达到缩短 产品生命周期的目的。

  • 2021-06-21
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基于边缘计算的工业互联网优化系统

本发明提供一-种基于边缘计算的工业互联网优化系统,属于通信技术领域。本发明的基于边缘计算的工业互联网优化系统,包括:边缘接入层,用于采集实时监测的工业数据,以及传输工业互联网优化请求;工业互联边缘平台层,用于根据部分所述工业互联网优化请求,对所采集的部分工业数据进行优化,并将优化结果返回所述边缘接入层;以及,传输未处理的工业互联网优化请求和工业数据;核心云,用于根据未处理的工业互联网优化请求,对未处理的工业数据进行处理,并通过所述工业互联边缘平台层返回至所述边缘接入层。

  • 2021-06-21
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面向智能电网应用的电力大数据关键技术研究_任景

针对电力大数据规模的不断增大,传统的电力数据处理平台已经无法满足电力业务的数据存储和处理需求,该研究结合云计算和智能电网技术,设计一个基于云计算的电力大数据处理平台,主要从三个方面进行了改进,数据检索、数据存储和语言翻译,引入网格文件和分布式哈希表设计出一个多维度信息检索平台来提高检索效率,拓展Hive的功能来实现数据的读取和更新以及开发自动翻译工具代替人工翻译。该研究的数据处理方法能够根据数据更新进行实时处理,区别于常规技术的互联网数据处理。试验表明,该研究系统的数据处理速度是传统系统的8~11倍,存储容量是传统系统的200倍左右。

  • 2021-06-21
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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