丁世来，罗剑武，葛智君，曹宇，李浩波

（1.工业和信息化部电子第五研究所，广东 广州 511370 2.工业装备质量大数据工业和信息化部重点实验室，广东 广州 511370）

0 引言

近年来，全球掀起以智能制造为主导的工业革命新浪潮，工业智能化将成为未来工业体系的关键点。数据作为工业智能化时代新驱动要素的作用日益凸显，对海量异构的工业现场数据和信息进行智能分析并处理，可以推动制造业企业向基于工业大数据分析与应用智能化的产品需求、设计、制造、销售和服务的转型[1]。

在工业互联网环境下，对于工业大数据的处理与分析中仍存在着数据建模难度系数高，建立的模型在精度、适用范围和知识面等方面不尽人意，模型的投入率低等问题，因此其容易很快地被边缘化，甚至被放弃。

围绕上述问题与挑战，亟需开展工业互联网大数据处理与分析平台技术研究，提出一种基于大数据平台的可视化建模分析机制，充分地挖掘工业大数据的价值，结合行业知识，构建可移植、可扩展的知识型大数据分析平台，赋能面向“双跨” “行业” “区域”和“特定领域”的工业互联网平台，支撑工业智能化升级改造，为企业由传统制造业向数字化、智能化、网络化的工业企业战略转型提供驱动力，实现资源优化配置。

1 国内外技术发展现状

随着工业互联网平台的发展初具雏形，国内外很多行业开展了大数据处理与分析技术，结合工业互联网平台，形成基于工业互联网平台的大数据处理与分析技术研究工作。……