CN112165391A - 基于工业互联网标识解析的大数据决策分析系统及方法 - Google Patents

Abstract

一种基于工业互联网标识解析的大数据决策分析系统，包括前端硬件设备和工业云服务平台，前端硬件设备包括信息采集终端，信息采集终端将产品或者设备信息通过互联网实施上传至工业云服务平台；工业云服务平台包括边缘层、IAAS层、通用PAAS层、企业云平台应用模块、数据接入模块、数据融合模块、WEB端或者手机端接入模块、应用层、网络接入模块和网络安全防火墙。本发明还提供一种基于工业互联网标识解析的大数据决策分析方法。本发明在边缘层主要完成了产品赋码和标识接入工作，结合5G网络技术，快速高效的将标识数据纳入整个工业互联网标识解析体系中，为基于标识解析大数据决策分析应用服务平台提供基础数据支撑。

Description

基于工业互联网标识解析的大数据决策分析系统及方法

技术领域：

本发明涉及工业生产标识解析产品追溯技术领域，特别涉及一种基于工业互联网标识解析的大数据决策分析系统及方法。

背景技术：

基于工业互联网标识解析的大数据决策分析应用服务平台是一款跨行业、跨领域的双跨平台，以推动企业创业创新要素数字化、系统集成化、业务协同化为重点，面向企业和产业链上下游的“双创”要素汇聚平台。平台与工业互联网标识解析体系紧密集成，基于若干二级节点标识解析系统进行标识的注册量已达27314个。但是，相对来讲，目前在工业互联网领域的平台建设及标识解析注册方面还处在起步阶段，相关工作比较滞后。

在基于标识解析的大数据应用方面，关于数据治理很多行业、企业还未将标识数据应用提升到企业发展战略的高度，尚未建立基于标识解析的大数据管理体系。在企业日常经营活动所产生的的数据，出现数据标准不统一，数据规范不健全的现象。在数据采集方面，数据采集不充分，数据质量碎片化，不能进行数据血缘分析和数据语义识别，没有通过数据治理实现与业务的关联。在标识解析应用方面，很多企业缺乏有效的标识解析大数据分析决策应用平台，对行业及企业产生的数据深度挖掘和分析还比较浅显，综合数据利用率和共享度不高。

总体而言，当前基于标识解析的大数据分析决策应用仍然处于发展初期，标识解析的建设也急需发力，技术水平依然处于劣势。而基于工业互联网标识解析的大数据决策分析应用服务平台也急需在当前背景下，服务于各行业、企业，助推企业进行数字化转型的同时，还能帮助企业解决行业共性问题，助推企业稳步增长。

发明内容：

有鉴于此，有必要提供一种基于工业互联网标识解析的大数据决策分析系统。

还有必要提供一种基于工业互联网标识解析的大数据决策分析方法。

一种基于工业互联网标识解析的大数据决策分析系统，包括前端硬件设备和工业云服务平台，

前端硬件设备包括信息采集终端，信息采集终端将产品或者设备信息通过互联网实施上传至工业云服务平台；

工业云服务平台包括边缘层、IAAS层、通用PAAS层、企业云平台应用模块、数据接入模块、数据融合模块、WEB端或者手机端接入模块、应用层、网络接入模块和网络安全防火墙；

边缘层，用于工业数据接入以及边缘智能；前端硬件设备的采集终端将产品数据信息接入边缘层；

IAAS层，用于提供所需的基础云服务资源；

通用PAAS层，用于工业数据管理、建模分析和资源配置，支撑应用开发；

企业云平台应用模块，用于对企业的进行管理；

数据接入模块，用于提供标识解析接口；

数据融合模块，对产品追溯进行管理；

应用层，用于接入工业企业或者服务企业，实现工业价值转化，驱动应用创新生态构建；

WEB端或者手机端接入模块，用于将WEB端或者手机端与工业云服务平台接入连接；

网络接入模块和网络安全防火墙用于向工业云服务平台的运行提供网络和安全防护。

优选的，信息采集终端包括标识载体、封装打印设备、读写设备或者感知设备、测试设备和5G集成设备，标识载体为条码、二维码、RFID电子标签、智能IC卡或者芯片；封装打印设备为将标识数据与计算单元、存储单元、通信单元融合设备；读写设备或者感知设备为与标识载体进行标识数据交互的设备；测试设备为对所述的标识载体、封装打印设备、读写设备或者感知设备的功能、性能、安全指标进行检查和测试的设备；5G集成设备为利用5G网络完成以上标识载体、封装打印设备、读写识别或者感知设备的智能化设备。

优选的，边缘层包括标识载体模块、封装打印模块、读写设备模块、感知设备模块和5G集成设备模块，标识载体模块、封装打印模块、读写设备模块、感知设备模块和5G集成设备模块分别与采集终端互通互联。

优选的，IAAS层包括弹性计算模块、大数据存储模块、5G网络模块、CND模块和云基础设施模块，弹性计算模块、大数据存储模块、5G网络模块、CND模块和云基础设施模块把IT基础设施作为一种服务通过网络对外提供，并根据用户对资源的实际使用量或占用量进行计费，弹性计算模块通过互联网向工业云服务平台提供服务器的计算分析服务，大数据存储模块通过互联网向工业云服务平台提供存储服务，5G网络模块向工业云服务平台提供网络通信服务，CND模块提供网络发布服务，云基础设施模块提供虚拟化操作系统，虚拟化操作系统从物理底层交付环境中分离资源和服务。

优选的，通用PAAS层包括工作流引擎模块、开发环境模块、运营支持模块、协同工作模块和OLAP引擎模块，工作流引擎模块、开发环境模块、运营支持模块、协同工作模块和OLAP引擎模块向工业云服务平台提供一个基础平台。

优选的，企业云平台应用模块包括财务应用模块、运营管理模块、销售管理模块、生产制造模块、网站应用模块和市场营销模块，财务应用模块包括总账、出纳、应付和应收的管理单元，运营管理模块包括采购管理、库存管理、项目管理、服务台的管理单元，销售管理模块包括销售管理、CRM、POS和订阅管理单元，生产制造模块包括生产管理、质量管理和物料管理单元，网站应用模块包括网站、博客和电子商城管理单元，市场营销模块包括营销自动化、邮件营销和在线活动管理单元。

优选的，数据接入模块为标识解析二级节点综合服务平台，包括标识编码模块、标识解析模块和数据服务模块，数据融合模块为产品追溯管理平台。

优选的，标识编码模块赋予机器或者产品或者零部件物理资源和算法、工序虚拟资源的唯一标识编码，使得机器或者产品或者零部件成为标识载体；标识解析模块通过每一个对象的唯一标识编码，借助工业互联网标识解析系统，实现异构、异主、异地的信息查询和共享，促进形成基于标识的信息互联世界；数据服务模块用于借助标识编码资源和标识解析系统开展工业标识数据管理和跨企业、跨行业、跨地区、跨国家的数据共享共用。

一种基于工业互联网标识解析的大数据决策分析方法，包括以下步骤：

步骤一，通过采集终端进行大数据采集；

步骤二，大数据预处理和存储；

步骤三，数据分析；

步骤四，通过移动端或者操控端对数据进行决策分析，大数据决策分析包括大数据可视化、工业场景可视化和决策分析。

优选的，步骤一中，通过采集终端对工厂数据、设备运行数据、客户数据、物流信息、生产制造数据、监控数据和非结构化数据进行采集，并将上述数据通过网络层和安全层上传至追溯解析用服务器进行大数据预处理和存储；

步骤二中，大数据预处理，首先建设分布式系统基础架构，建立操作数据库，处理经营管理数据、产品数据、生产设备数据、视频数据、财务数据，通过数据清洗和汇聚，进行数据建模，组成设备数据模型、产品数据模型、经营管理数据模型、销售数据模型和采购数据模型，数据建模完成后通过大数据分析技术、通用数据处理算法和工业领域专业算法进行步骤三中的数据分析；数据分析后通过网络层和安全层上传数据进行步骤四中的大数据决策分析。

本发明提供的基于工业互联网标识解析的大数据决策分析系统，在边缘层主要完成了产品赋码和标识接入工作，结合5G网络技术，快速高效的将标识数据纳入整个工业互联网标识解析体系中，为基于标识解析大数据决策分析应用服务平台提供基础数据支撑，本发明针对装备制造、能源化工、新材料、生物医药、红酒行业、乳品饮料、现代农业、汽车服务、信息技术等9大行业进行决策分析。通过大数据决策分析深度挖掘工业互联网标识解析在云边协同、在云ERP中的应用场景，推出行业、企业智能化产品追溯、产品全生命周期管理、供应链优化管理、设备故障预测及健康管理、5G应用云边协同、工业云平台应用方面的解决方案。全过程、全方位掌握产品的数据，促进企业内部各系统之间、企业之间、企业和客户之间信息数据的互联互通，实现企业资源优化配置，提高产品质量、生产效率和企业的核心竞争力。本发明基于标识解析大数据决策分析应用服务连接标识解析相关的中间件，通过与提供SaaS模式的工业互联网平台进行对接，大数据决策分析可为行业、企业提供解决方案，提炼标识解析能够解决的行业、企业共性问题。本发明可以与产品全生命周期管理、产品供应链管理、产品远程运维管理、5G+云边协同等创新要素融合推进万物互联，利用标识解析形成万物数字互联的大趋势。以企业为主体，标识解析大数据可以推动行业、企业数据资源高效汇聚、协同开发及合理利用，降低企业间开展数据共享和交换的难度。通过对行业、企业的大数据分析、决策，可将行业、企业共性问题提炼成标识解析能够解决的问题，用大数据决策分析的方式，通过数据分析，可视画像，将决策信息推送给企业。为行业、企业提供有效的解决方案，助推企业数字化转型。

附图说明：

为了更清楚地说明本发明施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为工业云服务平台架构结构示意图。

图中：边缘层1、IAAS层2、通用PAAS层3、企业云平台应用模块4、数据接入模块5、数据融合模块6、WEB端或者手机端接入模块7、应用层8、网络接入模块9、网络安全防火墙10。

具体实施方式：

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

请参阅图1，基于工业互联网标识解析的大数据决策分析系统，包括前端硬件设备和工业云服务平台，

前端硬件设备包括信息采集终端，信息采集终端将产品或者设备信息通过互联网实施上传至工业云服务平台；

工业云服务平台包括边缘层1、IAAS层2、通用PAAS层3、企业云平台应用模块4、数据接入模块5、数据融合模块6、WEB端或者手机端接入模块7、应用层8、网络接入模块9和网络安全防火墙10；

边缘层1，用于工业数据接入以及边缘智能；前端硬件设备的采集终端将产品数据信息接入边缘层；

IAAS层2，用于提供所需的基础云服务资源；

通用PAAS层3，用于工业数据管理、建模分析和资源配置，支撑应用开发；

企业云平台应用模块4，用于对企业的进行管理；

数据接入模块5，用于提供标识解析接口；

数据融合模块6，对产品追溯进行管理；

应用层8，用于接入工业企业或者服务企业，实现工业价值转化，驱动应用创新生态构建；

WEB端或者手机端接入模块7，用于将WEB端或者手机端与工业云服务平台接入连接；

网络接入模9块和网络安全防火墙10用于向工业云服务平台的运行提供网络和安全防护。

信息采集终端包括标识载体、封装打印设备、读写设备或者感知设备、测试设备和5G集成设备，标识载体为条码、二维码、RFID电子标签、智能IC卡或者芯片；封装打印设备为将标识数据与计算单元、存储单元、通信单元融合设备；读写设备或者感知设备为与标识载体进行标识数据交互的设备；测试设备为对所述的标识载体、封装打印设备、读写设备或者感知设备的功能、性能、安全指标进行检查和测试的设备；5G集成设备为利用5G网络完成以上标识载体、封装打印设备、读写识别或者感知设备的智能化设备。

边缘层1包括标识载体模块、封装打印模块、读写设备模块、感知设备模块和5G集成设备模块，标识载体模块、封装打印模块、读写设备模块、感知设备模块和5G集成设备模块分别与采集终端互通互联。

IAAS层2包括弹性计算模块、大数据存储模块、5G网络模块、CND模块和云基础设施模块，弹性计算模块、大数据存储模块、5G网络模块、CND模块和云基础设施模块把IT基础设施作为一种服务通过网络对外提供，并根据用户对资源的实际使用量或占用量进行计费，弹性计算模块通过互联网向工业云服务平台提供服务器的计算分析服务，大数据存储模块通过互联网向工业云服务平台提供存储服务，5G网络模块向工业云服务平台提供网络通信服务，CND模块提供网络发布服务，云基础设施模块提供虚拟化操作系统，虚拟化操作系统从物理底层交付环境中分离资源和服务。

通用PAAS层3包括工作流引擎模块、开发环境模块、运营支持模块、协同工作模块和OLAP引擎模块，工作流引擎模块、开发环境模块、运营支持模块、协同工作模块和OLAP引擎模块向工业云服务平台提供一个基础平台。

通用PAAS层3将现有各种业务能力进行整合，具体归类为工作流引擎、开发环境接入、运营支持、协同工作和OLAP引擎，向下根据业务能力需要测算基础服务能力，通过IAAS层提供的API调用硬件资源，向上提供业务调度中心服务，实时监控平台的各种资源，并将这些资源通过API开放给SAAS用户。通用PAAS层由专门的平台服务提供商搭建和运营该基础平台，并将该平台以服务的方式提供给应用系统运营商；通用PAAS层运营商所需提供的服务，不仅仅是单纯的基础平台，而且包括针对该平台的技术支持服务，甚至针对该平台而进行的应用系统开发、优化等服务。通用PAAS层保证应用系统在以后的运营中得以长期、稳定运行的重要因素；通用PAAS层的实质是将互联网的资源服务化为可编程接口，为第三方开发者提供有商业价值的资源和服务平台。有了通用PAAS层平台的支撑，云计算的开发可获得了大量的可编程元素，这些可编程元素有具体的业务逻辑，这就为开发带来了极大的方便，不但提高了开发效率，还节约了开发成本。有了通用PAAS层的支持，WEB应用的开发变得更加敏捷，能够快速响应用户需求的开发能力，也为最终用户带来了实实在在的利益。

企业云平台应用模块4包括财务应用模块、运营管理模块、销售管理模块、生产制造模块、网站应用模块和市场营销模块，财务应用模块包括总账、出纳、应付和应收的管理单元，运营管理模块包括采购管理、库存管理、项目管理、服务台的管理单元，销售管理模块包括销售管理、CRM、POS和订阅管理单元，生产制造模块包括生产管理、质量管理和物料管理单元，网站应用模块包括网站、博客和电子商城管理单元，市场营销模块包括营销自动化、邮件营销和在线活动管理单元。

数据接入模块5为标识解析二级节点综合服务平台，包括标识编码模块、标识解析模块和数据服务模块，数据融合模块6为产品追溯管理平台。

标识编码模块赋予机器或者产品或者零部件物理资源和算法、工序虚拟资源的唯一标识编码，使得机器或者产品或者零部件成为标识载体；标识解析模块通过每一个对象的唯一标识编码，借助工业互联网标识解析系统，实现异构、异主、异地的信息查询和共享，促进形成基于标识的信息互联世界；数据服务模块用于借助标识编码资源和标识解析系统开展工业标识数据管理和跨企业、跨行业、跨地区、跨国家的数据共享共用。

企业云平台应用模块4实现了标识数据资产可用化：标识数据盘点极大的提升了数据资产的可用性，通过对接企业、行业的标识数据，周期性更新数据，对标识数据资产进行管理；通过速查分析、决策分析等技术归纳展示不同行业、不同企业的数据情况；高效利用各种标识数据资产。

企业云平台应用模块4实现了标识数据质量标准化：通过对标识数据的标准化、规范化，建立符合规范的数据管控标准体系。标识解析大数据分析决策应用平台可以利用丰富的数据指标，统计分析各行业、各企业的标识数据内容。为产品全生命周期管理、供应链管理等提供数据标准化支撑，行业的综合展示数据状态及趋势的分布，能够方便企业进行数据质量管控，加强企业产品质量管控。

企业云平台应用模块4实现了标识数据展示直观化：多维度的标识解析大数据决策分析应用可以全面多维的展示行业、企业等数据指标情况。大屏展现更直观。提供PC、大屏两种展示形式，根据显示终端的不同设计不同的展示效果；标识数据展现更全面。完整统计多个统计指标，对行业、企业标识数据实时掌控。

工业云服务平台以提升企业发展能力、解决实际业务问题为出发点，通过将业务与信息化应用相结合，实现信息系统升级，促进业务创新、流程重构、管理变革，加速了企业数字化、网络化、智能化转型，切实提高企业管理水平和综合竞争力。工业云服务平台为用户提供便捷服务的同时，也提供标识接入服务，将标识解析深入于企业业务中去深入挖掘数据价值。

大部分企业虽然规模不大，但发展快、业务多变，要求信息化建设成本投入低、能够按需扩展，快速构建企业创新能力。工业云服务平台着眼企业未来的成长性，适应快速上线、快速见效的管理需求，从部署模式的弹性化和产品功能的延展性两个维度持续优化产品的可扩展能力：

在部署模式上：采用SaaS模式，按需部署和付费；客户端免安装，支持多种浏览器登录，支持PC端、平板电脑、手机等多种终端使用且界面智能自适应。在产品功能上：工业云服务平台产品功能极大丰富，财务管理支持多种维度的辅助核算，可任意设置核算项目数量；库存管理采用复式薄记法，简化传统单据操作提高工作效率；销售管理支持同一产品不同的价格折扣策略，更加方便灵活；产品追溯同时支持批次号、序列号管理，通过产品批次号实现对大批量，多批次原材料的跟踪，通过序列号实现对产成品的追溯或售后跟踪服务；IoTBox支持物联网应用，为智能制造和工业互联网应用奠定坚实基础。

本发明的工业云服务平台具有五大亮点：一是功能更强大，如：会计中心可实现业务单据转化为凭证，并批量一键生成；自定义平台studio强大的配置功能，让用户通过拖拉拽自由构建APP和新应用；开源通用PAAS层开发平台支持个性化定制，实现企业云端个性化开发。二是符合国内会计和国际会计双准则，伴随成长型企业发展，提供业财一体化智能处理平台和一站式云ERP解决方案。三是新UI新体验，全新互联网风格，可自由定制背景、图标，桌面内容更丰富、更便捷。四是与标识解析体系的结合，该平台自设计研发之初即融入了工业互联网体系架构，将标识解析体系的规范融合到每个模块的功能应用中，便于平台用户快速接入标准的工业互联网体系。五是与5G技术的融合，平台的特定应用场景会涉及企业的车间数字化改造，与5G的融合，将方便企业快速接入网络，减少时延、提高效率、节约成本。

本发明的工业云服务平台的数据接入模块是针对标识的统一管理系统，主要功能包括标识编码、标识解析、标识数据服务等三个部分：一是标识编码，能够唯一识别机器、产品等物理资源和算法、工序、标识数据等虚拟资源的身份符号；二是标识解析系统，能够根据标识编码查询目标对象网络位置或者相关信息的系统；三是标识数据服务，能够借助标识编码资源和标识解析系统开展工业标识数据管理和跨企业、跨行业、跨地区、跨国家的数据共享共用。这些功能通过工业云服务平台的管理来进行应用。

本发明的工业云服务平台的追溯服务器安装终端APP，终端APP提供更多基于标识解析的服务功能，包括以下要素：

工业互联网企业标识注册移动端系统，在产品全生命周期的管理中，通过在各阶段中设置的5G标识注册一体化设备可完成对产品的标识的注册，针对每个产品生成唯一标识码。5G标识注册一体化设备由5G通信模块、智能识别模块、智能打印模块及企业标识注册工业APP组成，完成产品从边缘识别到云端注册的工作。为标识解析大数据决策分析应用平台提供数据支撑。

工业互联网企业标识解析移动端系统，在产品全生命周期管理中，或者供应链管理中，通过各阶段设置的5G标识解析一体化设备可完成对产品的标识解析。5G标识注册一体化解析设备由5G通信模块、智能识别模块、智能打印模块及企业标识解析工业APP组成，完成云端访问到边缘识别的工作。

工业互联网标识数据管理移动端系统，通过边缘侧标识数据管理工业APP或云端标识解析数据管理平台实现产品信息实时与现有ERP、MES等系统的数据共享，在数据安全性和所有权可控的情况下，实现数据的智能“串门”。

工业互联网标识解析中间件系统，在产品生产环节中，5G标识注册一体化设备将绑定的标识码以不同的方式打印到产品上。打印方式根据标识载体可分为主动载体和被动载体,主动载体通过RFID、NFC或其他技术完成标识码的读写操作，被动载体通过一维码或二维码的形式完成标识码的打印，对于特殊的产品也可以通过激光打印完成产品的赋码。

本发明的工业云服务平台所用的基础环境建设所需的基础服务器、网络、前端通信等资源均申请政务云资源或租用运营商云资源。

本发明的实施例中，还提供一种基于工业互联网标识解析的大数据决策分析方法，包括以下步骤：

步骤一，通过采集终端进行大数据采集；

步骤二，大数据预处理和存储；

步骤三，数据分析；

步骤四，通过移动端或者操控端对数据进行决策分析，大数据决策分析包括大数据可视化、工业场景可视化和决策分析。

步骤一中，通过采集终端对工厂数据、设备运行数据、客户数据、物流信息、生产制造数据、监控数据和非结构化数据进行采集，并将上述数据通过网络层和安全层上传至追溯解析用服务器进行大数据预处理和存储；

步骤二中，大数据预处理，首先建设分布式系统基础架构，建立操作数据库，处理经营管理数据、产品数据、生产设备数据、视频数据、财务数据，通过数据清洗和汇聚，进行数据建模，组成设备数据模型、产品数据模型、经营管理数据模型、销售数据模型和采购数据模型，数据建模完成后通过大数据分析技术、通用数据处理算法和工业领域专业算法进行步骤三中的数据分析；数据分析后通过网络层和安全层上传数据进行步骤四中的大数据决策分析。

本发明提供的基于工业互联网标识解析的大数据决策分析系统，在边缘层主要完成了产品赋码和标识接入工作，结合5G网络技术，快速高效的将标识数据纳入整个工业互联网标识解析体系中，为基于标识解析大数据决策分析应用服务平台提供基础数据支撑，本发明针对装备制造、能源化工、新材料、生物医药、红酒行业、乳品饮料、现代农业、汽车服务、信息技术等9大行业进行决策分析。通过大数据决策分析深度挖掘工业互联网标识解析在云边协同、在云ERP中的应用场景，推出行业、企业智能化产品追溯、产品全生命周期管理、供应链优化管理、设备故障预测及健康管理、5G应用云边协同、工业云平台应用方面的解决方案。全过程、全方位掌握产品的数据，促进企业内部各系统之间、企业之间、企业和客户之间信息数据的互联互通，实现企业资源优化配置，提高产品质量、生产效率和企业的核心竞争力。本发明基于标识解析大数据决策分析应用服务连接标识解析相关的中间件，通过与提供SaaS模式的工业互联网平台进行对接，大数据决策分析可为行业、企业提供解决方案，提炼标识解析能够解决的行业、企业共性问题。本发明可以与产品全生命周期管理、产品供应链管理、产品远程运维管理、5G+云边协同等创新要素融合推进万物互联，利用标识解析形成万物数字互联的大趋势。以企业为主体，标识解析大数据可以推动行业、企业数据资源高效汇聚、协同开发及合理利用，降低企业间开展数据共享和交换的难度。通过对行业、企业的大数据分析、决策，可将行业、企业共性问题提炼成标识解析能够解决的问题，用大数据决策分析的方式，通过数据分析，可视画像，将决策信息推送给企业。为行业、企业提供有效的解决方案，助推企业数字化转型。

Claims (10)

1.一种基于工业互联网标识解析的大数据决策分析系统，其特征在于：基于工业互联网标识解析的大数据决策分析系统包括前端硬件设备和工业云服务平台，

前端硬件设备包括信息采集终端，信息采集终端将产品或者设备信息通过互联网实施上传至工业云服务平台；

工业云服务平台包括边缘层、IAAS层、通用PAAS层、企业云平台应用模块、数据接入模块、数据融合模块、WEB端或者手机端接入模块、应用层、网络接入模块和网络安全防火墙；

边缘层，用于工业数据接入以及边缘智能；前端硬件设备的采集终端将产品数据信息接入边缘层；

IAAS层，用于提供所需的基础云服务资源；

通用PAAS层，用于工业数据管理、建模分析和资源配置，支撑应用开发；

企业云平台应用模块，用于对企业的进行管理；

数据接入模块，用于提供标识解析接口；

数据融合模块，对产品追溯进行管理；

应用层，用于接入工业企业或者服务企业，实现工业价值转化，驱动应用创新生态构建；

WEB端或者手机端接入模块，用于将WEB端或者手机端与工业云服务平台接入连接；

网络接入模块和网络安全防火墙用于向工业云服务平台的运行提供网络和安全防护。

2.如权利要求1所述的基于工业互联网标识解析的大数据决策分析系统，其特征在于：信息采集终端包括标识载体、封装打印设备、读写设备或者感知设备、测试设备和5G集成设备，标识载体为条码、二维码、RFID电子标签、智能IC卡或者芯片；封装打印设备为将标识数据与计算单元、存储单元、通信单元融合设备；读写设备或者感知设备为与标识载体进行标识数据交互的设备；测试设备为对所述的标识载体、封装打印设备、读写设备或者感知设备的功能、性能、安全指标进行检查和测试的设备；5G集成设备为利用5G网络完成以上标识载体、封装打印设备、读写识别或者感知设备的智能化设备。

3.如权利要求2所述的基于工业互联网标识解析的大数据决策分析系统，其特征在于：边缘层包括标识载体模块、封装打印模块、读写设备模块、感知设备模块和5G集成设备模块，标识载体模块、封装打印模块、读写设备模块、感知设备模块和5G集成设备模块分别与采集终端互通互联。

4.如权利要求3所述的基于工业互联网标识解析的大数据决策分析系统，其特征在于：IAAS层包括弹性计算模块、大数据存储模块、5G网络模块、CND模块和云基础设施模块，弹性计算模块、大数据存储模块、5G网络模块、CND模块和云基础设施模块把IT基础设施作为一种服务通过网络对外提供，并根据用户对资源的实际使用量或占用量进行计费，弹性计算模块通过互联网向工业云服务平台提供服务器的计算分析服务，大数据存储模块通过互联网向工业云服务平台提供存储服务，5G网络模块向工业云服务平台提供网络通信服务，CND模块提供网络发布服务，云基础设施模块提供虚拟化操作系统，虚拟化操作系统从物理底层交付环境中分离资源和服务。

5.如权利要求4所述的基于工业互联网标识解析的大数据决策分析系统，其特征在于：通用PAAS层包括工作流引擎模块、开发环境模块、运营支持模块、协同工作模块和OLAP引擎模块，工作流引擎模块、开发环境模块、运营支持模块、协同工作模块和OLAP引擎模块向工业云服务平台提供一个基础平台。

6.如权利要求5所述的基于工业互联网标识解析的大数据决策分析系统，其特征在于：企业云平台应用模块包括财务应用模块、运营管理模块、销售管理模块、生产制造模块、网站应用模块和市场营销模块，财务应用模块包括总账、出纳、应付和应收的管理单元，运营管理模块包括采购管理、库存管理、项目管理、服务台的管理单元，销售管理模块包括销售管理、CRM、POS和订阅管理单元，生产制造模块包括生产管理、质量管理和物料管理单元，网站应用模块包括网站、博客和电子商城管理单元，市场营销模块包括营销自动化、邮件营销和在线活动管理单元。

7.如权利要求6所述的基于工业互联网标识解析的大数据决策分析系统，其特征在于：数据接入模块为标识解析二级节点综合服务平台，包括标识编码模块、标识解析模块和数据服务模块，数据融合模块为产品追溯管理平台。

8.如权利要求7所述的基于工业互联网标识解析的大数据决策分析系统，其特征在于：标识编码模块赋予机器或者产品或者零部件物理资源和算法、工序虚拟资源的唯一标识编码，使得机器或者产品或者零部件成为标识载体；标识解析模块通过每一个对象的唯一标识编码，借助工业互联网标识解析系统，实现异构、异主、异地的信息查询和共享，促进形成基于标识的信息互联世界；数据服务模块用于借助标识编码资源和标识解析系统开展工业标识数据管理和跨企业、跨行业、跨地区、跨国家的数据共享共用。

9.一种基于工业互联网标识解析的大数据决策分析方法，其特征在于：基于工业互联网标识解析的大数据决策分析方法包括以下步骤：

步骤一，通过采集终端进行大数据采集；

步骤二，大数据预处理和存储；

步骤三，数据分析；

步骤四，通过移动端或者操控端对数据进行决策分析，大数据决策分析包括大数据可视化、工业场景可视化和决策分析。

10.如权利要求9所述的基于工业互联网标识解析的大数据决策分析方法，其特征在于：步骤一中，通过采集终端对工厂数据、设备运行数据、客户数据、物流信息、生产制造数据、监控数据和非结构化数据进行采集，并将上述数据通过网络层和安全层上传至追溯解析用服务器进行大数据预处理和存储；

步骤二中，大数据预处理，首先建设分布式系统基础架构，建立操作数据库，处理经营管理数据、产品数据、生产设备数据、视频数据、财务数据，通过数据清洗和汇聚，进行数据建模，组成设备数据模型、产品数据模型、经营管理数据模型、销售数据模型和采购数据模型，数据建模完成后通过大数据分析技术、通用数据处理算法和工业领域专业算法进行步骤三中的数据分析；数据分析后通过网络层和安全层上传数据进行步骤四中的大数据决策分析。

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