成果简介
    本平台针对工业终端资源受限及工业任务计算实时性要求高等问题，实现了端边云协同制造场景下的资源部署与任务调度，提高了边缘资源部署效率，降低了工业计算任务时延；针对生产过程中海量多源异构数据的管理与应用问题，引入模式识别和机器学习领域的新理论、新方法，从多源异构、复杂内联和动态演化角度构建了新的生产过程知识发现策略与方法，实现了面向资源的观测数据服务方案，提升了工业制造企业的决策质量与管理效率；实现了面向工业互联网的生产数据处理微服务架构，提供了动态、精准、可伸缩的工业服务，定义了面向工业互联网多源异构数据服务模型，建立了业务与底层数据资源映射关系，提高了用户数据服务请求匹配的成功率。

多源异构工业大数据处理及智能服务平台成果图片1


多源异构工业大数据处理及智能服务平台成果图片2


计算机学院-工业大数据分析与智能处理创新团队