智慧数字孪生 云服务/云平台 软件定制 案例

物联数据采集展示系统，针对建材行业、仓储管理行业、生产制造行业等提供工业现场数据采集及展示的平台，以满足企业（工厂）在不同时段、不同场景条件下的使用需求。功能模包含：企业管理、系统用户、筒仓档案、设备档案、系统管理、统计报表。将企业（工厂）现场的设备数据，通过边缘网关采集到数据平台，通过图形化方式展现。

一、立项背景和目标​ （一）立项背景​ 物联网设备爆发式增长带来多源异构接入混乱、数据孤岛严重、应用迭代低效等痛点。传统定制化方案兼容性差，难以应对百万级设备高并发、亚秒级处理的需求，且数据分散导致决策滞后，需统一平台打通感知层至应用层的协同壁垒。​ （二）立项目标​ 技术目标：构建边缘-云协同架构，支持百万级设备并发接入，数据处理延迟≤1 秒，设备接入标准化率达95%以上。​ 业务目标：降低设备接入成本40%，缩短应用上线周期50%，通过数据驱动实现预测性维护等场景价值。​ 生态目标：打造开放API体系，实现多厂商设备与应用无缝集成。​ 二、软件功能及核心功能介绍​ （一）整体功能框架​ 涵盖设备接入与管理、数据采集与存储、处理与分析、规则编排与场景联动、API服务五大模块，配套安全与运维支撑。​ （二）核心功能​ 多协议接入引擎：支持MQTT、Modbus等主流协议及自定义协议，通过向导式工具与物模型模板实现设备快速接入，兼容直连、网关代理等方式，降低供应商切换成本。​ 设备全生命周期管理：覆盖注册、监控、运维全流程，支持OTA远程升级（差分/灰度策略），通过设备影子技术保障弱网状态一致性，断网72小时数据不丢失。​ 实时数据处理：基于Flink引擎实现数据清洗与实时计算，采用“数据湖 + 数据仓库”架构，支持冷热存储分离，兼顾成本与查询效率。​ 可视化规则编排：基于TCA模型（触发器-条件-动作），提供拖拽式工具与30余种运算函数，可配置温度超标自动调温等场景联动，自动化处理80%常规事件。​ 应用使能服务：提供REST/GraphQL API及SDK，集成低代码工具，支持公有云、私有云等多模式部署，适配不同企业需求。​ 三、核心业务流程 传感器通过MQTT将数据传至边缘网关，过滤无效数据并聚合为5分钟均值；​ 数据经Kafka队列传输至中台，接入引擎转换为标准格式；​ 流式引擎实时计算，若温度超标触发规则引擎生成告警；​ 数据存入数据湖与仓库，元数据同步至管理系统；​ 中台推送告警至MES系统，同时下发指令至空调设备；​ 管理人员通过仪表板监控状态，运维人员处置形成闭环。​ 四、功能路径描述​ 设备接入：登录后台→进入“设备接入”→选协议与方式→配参数与物模型→注册鉴权→设备上线。​ 规则配置：进入“规则编排”→新建任务→拖拽配置触发条件（如 “温度 > 35℃”）→设执行动作（如 “启动空调”）→启用规则。​ 数据查询：进入“数据可视化”→选设备与时间范围→配查询条件→生成图表并支持导出。​ 设备运维：进入“设备管理”→查设备状态→上传固件→选升级策略→监控升级进度。

1. 是个完整的机器学习应用落地项目 2. 后台实现了机器学习的多种算法 梯度提升机 (Gradient Boosting Machine)， I-BRT， SALP， RE-BET， 多层线性模型 (HLM)，AHP 层次分析法 3. 实现了模型管理的前后端 4. 实现了数据集管理的前后端 5. 统一的机器学习模型接口框架，可以接入不同的机器学习模型 6. 软件地址 https://github.com/9DemonFox/simpleLearning/blob/master/README.md

实现环境数据全面实时采集、智能分析处理，支撑科学决策，强化环境监管，促进生态可持续发展: A.UI前端设计内容：对系统前后端及上云数据大屏进行UI设计； B.管理后端开发：角色权限管理、用户管理、场站管理、API、系统设置、采集源管理的功能模块开发； C.指标体系数据源运算及展示内容：气象要素、土壤要素、植被要素、大气环境要素； D.监测模块数据运算及展示内容:50万千瓦风电场 1套、5万瓦光热电站、10万千瓦光伏场； E.数据看板大屏展示内容：汇总看板、分站看板； F.技术支持内容：常规维护、操作培训、Bug修复； G.设备厂商技术要素内容：数据存储位置及方式、数据存储格式、数据格式对照表、数据字段说明、数据存储周期、命名规则。

项目主要包括了部署在城市政务云的智慧社区平台、社区数字孪生和态势感知的运行中心、社区工作人员办公的管理平台以及服务居民群众的小程序端。平台主要实现：一、来自不同业务系统的数据自动比对融合和线下采集更新；二、所有延申到社区的业务事项统一到社区平台办理；三、所有下发到社区的工作和任务通过城运和社区运行中心流转；四、社区作为城市细胞单元实现了数字孪生态势感知，有利于韧性社区、韧性城市建设发展。

平台侧构建“智慧大脑”，利用大数据、人工智能等技术提升应急广播的响应能力和播发效果的分析能力。传输侧打造“韧性神经网络”，通过多网融合覆盖多种资源，满足多场景下的播发需求。终端侧建设“自主神经系统”，保证“三断”情况下，能够可靠运行，能自主播发和自主反馈播发情况，能够把好最后一道安全关。多源数据融合算法，整合气象、地质、水文等各类灾害监测数据，提高灾害预测的精准度和时效性

1. 采用Java+Spring Cloud构建微服务架构，使用Kafka、Redis、MQTT实现10万+/秒的实时数据流处理。 2. 参与数字孪生模块架构优化，通过分层式设备接入架构、服务拆分、动态线程池调优，将系统延迟从500ms降至100ms内，服务器资源利用率提升30%，支撑日均百万级数据处理。 3. 使用skywalking追踪链路，快递定位诊断服务异常。 4. 使用postgis拓展，进行地图的分析以及车辆轨迹的追踪。

(1)本系统具备实时远程监控功能，无需监测人员到达现场，即可完成数据收集、参数设定和运行维护等工作，大大增强了污染源监控和管理的主动性和时效性。 (2)本系统利用大数据分析技术，以监测数据工作流程为主线进行设计开发，基本覆盖监测数据的采集、处理及污染源监测各项业务范围，功能完善，性能良好。 (3)本系统将地理信息系统（GIS）融入其中，利用GIS的地理信息分析功能，结合环境数学模型，实现基于地理空间拓扑的数据查询、统计、制图和显示等功能，以及污染源分析、区域评价、自动预警、应急处置、决策管理等。 (4)本系统适应性和扩展性强，不仅可用于污染源在线监测，同时还适用于水质、空气、生态等各种环境要素的远程自动监测。

本系统是卡口系统对业务数据处理过程的具体实现，也是使用人员与前端硬件设备之间的交互媒介： 面向业务：实现数据接收、放行判断、日志记录等。 面向设备：完成配置管理、通信传输、命令推送及状态记录等的处理逻辑。 面向用户：提供参数设置、设备控制、日志查询及状态查询等的操作界面。 面向监管：实现自动验放、实时响应、远程运维、异常警报等的高级功能。