研制背景：企业数据处理与数据分析需求在扩大，数据投入在持续增加；数据种类多，数据量大，潜在价值高；使用者难以有效地操作使用；业务复杂，调参静态组合参数过程繁琐； 平台技术： 微服务的构建方式，微服务、前后端完全分离。 分布式开发框架——SpringCloud Web开发框架——SpringBoot 、VUE（ELE） 机器学习算法框架——R、Spark集群计算 数据存储工具——Mysql、JPA、Hadoop（集群） 中间件: RabbitMQ

项目成果/简介:研制背景：企业数据处理与数据分析需求在扩大，数据投入在持续增加；数据种类多，数据量大，潜在价值高；使用者难以有效地操作使用；业务复杂，调参静态组合参数过程繁琐；平台技术：微服务的构建方式，微服务、前后端完全分离。分布式开发框架——SpringCloudWeb开发框架——SpringBoot 、VUE（ELE）机器学习算法框架——R、Spark集群计算数据存储工具——Mysql、JPA、Hadoop（集群）中间件: RabbitMQ应用范围:智能装备预测性维护：滕州机床设备在线监测云，实现设备状态监测、关键参数监测、能效管理、异常报警等服务。有效降低设备非计划停机和能耗，协助技术人员评估关键设备的实时性能，实现设备全生命周期健康管理。矿井工业视频联动：引入大数据对工业视频存储、管理提供支持，工业视频与各业务系统联动，调阅视频，存储视频。依托合作伙伴在正通煤业、鲁花集团、软控股份、山东省计算中心、斯木信息、西山煤电等企业进行应用示范。技术成熟度:可以量产

【技术领域】 光电子技术、智能制造 【痛点问题】 我国目前正在进行智能制造的数字化转型，智能制造的基础工业互联网，工业互联网要求工业设备进行互联互通，工业设备互联协议主要被国外垄断，包括美国的MTConnect和欧洲的OPC UA。NC-Link是具有自主知识产权的国产工业设备互联协议，是中国国家标准(智能工厂数控机床互联接口规范GB/T 41970-2022)，基于NC-Link进行工业大数据采集将会打破基于国外协议的工业数据采集设备的垄断。 【成果介绍】 项目研制NC-Link适配器和代理器。NC-Link适配器外接在工业控制系统的主机上（例如数控系统、机器人、PLC）等，自动把工业系统的生产数据（电压、电流等）和设备的属性数据采集后转换成NC-Link格式，然后传送到NC-Link代理器，再传送到产线服务器或云端数据中心，供工业应用软件，例如MES、ERP、远程运维、质量检测、数字孪生等系统使用。项目采样周期可以到毫秒级，支持工业大数据和双向数据传输。项目可用在工业互联网领域，用来统一数据采集标准，可以实现自主可控，解决卡脖子难题。 本项目研发基于自主知识产权的工业互联协议NC-Link采集设备，用来对工业设备生产的大数据进行采集，拟解决的核心技术问题和主要研究内容如下： 1）研究NC-Link与其他国内外工业协议的适配技术，建立NC-Link装备模型。 2）研发NC-Link适配器，NC-Link适配器可适配国内主要的工业设备和支持国外工业协议的工业设备。 3）研发NC-Link代理器，用来在NC-Link适配器和工业应用系统之间进行数据缓存和转发。 4）研发NC-Link数据接口，用来连接NC-Link代理器和NC-Link适配器，同时连接工业应用系统和NC-Link代理器。 5）研发NC-Link安全可信模块，支持可信计算、数据安全、网络安全、基于身份的接入认证。 6）研究基于NC-Link的数据采集技术，研发基于NC-Link的工业大数据采集设备。 【技术优势】 NC-Link目前是国家标准（GB/T 41970-2022），产品基于该国家标准，与同类产品相比是自主知识产权的产品，是解决卡脖子的技术。在技术上优势包括：支持毫秒级数据采集，支持数据安全和网络安全，集成了可信3.0技术。 【技术指标】 a) 最小采样周期≤1ms； b) 适配工业协议种类≥30； c) 支持全双工数据传输； d) 支持身份认证，传输加密，访问控制等安全功能； e) 支持可信3.0技术。 【技术成熟度】 原理样机/验证。 【发展规划】 1）2023年，研制原理样机，在智能制造场景展开应用验证。 2）2024年，研制工程样机，进行工程验证；成立公司进行融资。 3）2025年，进行产品定型和销售，销售额500万。 4）2026年，销售额2000万-5000万。 【知识产权】 团队拥有多项自主知识产权。

一、平台概况 数字农业大数据平台（以下简称“平台”），是面向各地农业农村局及其相关科室的数字农业大数据产品。 平台以农业信息化数据大集中为原则，通过整合全区农业数据资源及农业信息化设施，统一管理、统一部署、统一规划，搭建起包含“底层数据+业务系统+终端应用+分析系统+可视化系统”的区域数字农业产品体系，为实现区域农业信息汇集、区域农业现状掌握、农业发展指导及监管提供了有力的信息化支撑。 二、产品简介 平台涵盖GIS、产业结构、农业社会化服务、农机信息、乡村振兴、美丽乡村、科技农业、质量安全、综合预警、农村经济、品牌农业、一卡通12个模块，针对区域农业中重点关注的内容，从多个维度对相关数据进行可视化分析，结合当地农业特色，全面展示当地的农业发展面貌。 三、详细介绍

1）将产品分散在各制造单元不同系统中的质量信息统一集中到一体化质量管控系统中，实现上下游工序全流程质量信息的贯通。以产品质量为中心，收集、整合系统的生产过程数据，实现信息全流程质量信息共享。（2）在全流程数据采集基础上，通过对全流程过程数据的监控、质量异常管理、过程评级、质量追溯、质量分析、质量预测等，保证全流程生产过程受控，促进产品质量持续改进，实现产品质量一贯制；通过数据挖掘算法和数理分析，获取海量数据中蕴含的知识模型和工艺规律，对产线工艺模型进行优化。

鹏博士深耕云计算、网络SDN、自然语言处理、情感分析、图像理解，专注大数据的采集存储和信息挖掘，致力于提升各行业的大数据技术创新能力，通过全面的信息可视化、精准营销、新媒体数据挖掘、人群画像等为政务、工业、金融、医疗、交通、建筑、公安等各行业的合作伙伴提供一揽子的大数据解决方案，帮助企业实现增效降损，提高业务能力

采用层次化、模块化设计，整个系统由数据采集控制模块、数据传输系统、自动反馈系统和显示系统组成。服务器整合数据存入数据库，采用大数据分析技术建立专家系统， 并以此作为自动调控的标准。在自动反馈系统里采用三级自动控制技术，分别是单片机控制的模块级、嵌入式网关级和服务器级，三者相互独立，互为保险，并且均可以根据实时环境状况做出调节，并自动下达控制指令。显示系统由三部分组成，一是位于农业现场的显示屏，二是 PC 终端，三是基于安卓系统的移动终端，从而实现环境参数值的实时观测和控制，并实时指导农业生产。系统可

技术优势 智慧水利大数据平台项目成果包括- -套软件产品“水文与水库大坝安全监测大数据平台”和两类算法，即“水库入库流量预测算法”和“智能水库防洪调度算法”。 1)水文与水库大坝安全监测大数据平台:该平台基于传感器网络采集水库水文信息和大坝的各个核心区域的压力、位移、沉降等信息，基于大数据分析技术和可视化方法，设计实现了一种面向水库大坝安全监测的可视分析软件平台。 2)水库入库流量预测算法:水库入库流量预测是精细化水库调度的基础，现有的基于水文模型的库流量预测方法对流域的适应能力较弱，预测精度难以满足精细化调度的应用需求。该项目基于历史水文数据，采用深度学习技术，对水库的入库流量进行滚动预测。结合智能化的时间序列决策方法，能够实现对水库的智能化管理调度。 3)智能水库防洪调度算法:汛期的水库防洪调度是水库管理中面临的重要问题。该项目针对水库防洪调度中的上下游安全问题建立多目标优化模型，采用计算智能方法对模型求解获得精细化的水库防洪调度方案。与现有工程实践中基于规则的水库防洪调度不同，该方法不依赖于水利专家的经验，能够提供更加精细化的水库防洪调度方案。 智慧水利大数据平台——功能模块图 大坝安全检测指挥中心数据大屏——水库大坝一张图 系统主要功能模块

技术优势智慧水利大数据平台项目成果包括- -套软件产品“水文与水库大坝安全监测大数据平台”和两类算法，即“水库入库流量预测算法”和“智能水库防洪调度算法”。1)水文与水库大坝安全监测大数据平台:该平台基于传感器网络采集水库水文信息和大坝的各个核心区域的压力、位移、沉降等信息，基于大数据分析技术和可视化方法，设计实现了一种面向水库大坝安全监测的可视分析软件平台。2)水库入库流量预测算法:水库入库流量预测是精细化水库调度的基础，现有的基于水文模型的库流量预测方法对流域的适应能力较弱，预测精度难以满足精细化调度的应用需求。该项目基于历史水文数据，采用深度学习技术，对水库的入库流量进行滚动预测。结合智能化的时间序列决策方法，能够实现对水库的智能化管理调度。3)智能水库防洪调度算法:汛期的水库防洪调度是水库管理中面临的重要问题。该项目针对水库防洪调度中的上下游安全问题建立多目标优化模型，采用计算智能方法对模型求解获得精细化的水库防洪调度方案。与现有工程实践中基于规则的水库防洪调度不同，该方法不依赖于水利专家的经验，能够提供更加精细化的水库防洪调度方案。智慧水利大数据平台——功能模块图大坝安全检测指挥中心数据大屏——水库大坝一张图系统主要功能模块应用前景随着水利信息化的发展，物联网技术、人工智能技术和大数据技术的广泛应用，智慧水利逐渐成为可能，智慧水利大数据平台的建设正处于蓬勃发展的历史时期。该研究成果面向水库管理中的信息化和智能化问题展开研究，提供了基于物联网的大坝数据采集，基于大数据处理和可视分析技术的大坝安全监测和基于计算智能技术的水库入库流量预测与智能水库防洪调度解决方案。项目研究成果包括科研成果论文和软件产品，研究成果成熟度较高,具备良好的市场转化潜力。