随着企业的生产力竞争日益扩大以及老龄化所带来的工作人口数量不断的降低、劳动力成本的不断上升和用户需求的不断更替,传统的制造企业面临了巨大的产业升级压力,这些企业只有通过不断提高产品的生产效率和质量才能够在竞争中取得优势。为了能够更有效地实现对传统制造企业进行产业升级,就必须在这些企业中利用现代的一些智能信息技术,比如,大数据、云计算、人工智能等技术,通过这些技术手段以科学的方式帮助它们完成向智能制造方向的改革,在传统工业向智能制造方向改革的进程中,工业大数据成了一个重要的研究课题,通过对工业大数据的利用,可以帮助企业察觉到生产进程中的瓶颈和工艺缺陷等等,通过对这些因素的不断优化可以使得产品的生产效率和质量得到提高。工业大数据涵盖了工业企业的供应链、物流、仓库、生产现场、售后等多方面的数据,这些数据最终将会形成一个闭环,通过对这个闭环数据的分析可以不断的对产品进行迭代升级从而优化产品的质量。本课题主要是针对工业大数据中的生产现场的数据的处理,通过利用可视化等分析方法和手段帮助企业完成对生产数据可视化的改造工作,加快向智能制造方向的推进。论文主要围绕以下几个方面进行展开:(1)设计并实现了一套基于TCP的传输协议,解决了TCP在传输过程中的粘包等问题,同时设计并实现了一套设备登录认证和动态加密等流程和手段解决设备在连接和数据传输的安全问题。(2)提出了以时序数据库、消息中间件等方式和手段解决了工业大数据在存储、推送方面的难题,同时为了满足工业大数据在可视化方面的性能问题设计并实现了一套基于新一代的界面框架的可视化程序。(3)通过RFID等手段实现了对产品生产过程的关键环节进行数据标记和数据关联,并以此为基础实现了面向制造行业的质量回溯系统,通过该系统可以将产品生产过程中的一些关键阶段的数据进行回溯展示。(4)通过以系统在线缆行业中的应用证明了系统的可行性,同时设计并实现了后台管理系统,对对企业的物料、人员、工艺参数等进行统一的管理,通过系统与MES系统的对接完成排产任务监控等功能。