随着计算机和互联网技术的发展,企业对设备管理提出了新的需求,而设备制造商也希望逐渐从单纯的制造销售向设备服务提供商转型升级。课题基于校企合作企业对数据服务的技术需求,探索云计算、机器学习等新技术手段,研究具有云加端特征的设备数据服务相关技术及其平台构建方法,实现数据本地采集、云端存储、远程云端处理等所涉及的技术应用验证,形成机台端、印刷企业云和制造商服务云所构成的技术验证的测试软件。机台端由数据采集客户端和机台数据处理模块构建,数据采集客户端实现了对设备中的数据进行实时采集及存储。其中数据采集客户端使用OPC技术实现。机台设备数据处理系统主要实现了数据库还原、提取以及机台实时综合效率分析。在印刷企业云上主要研究了机台端到企业云的数据通信模式,选择了基于Blob存储的端到云的技术并进行了实现,达到了稳态可靠的效果;另外研究和实现了基于云端数据下的月度和年度设备综合效率的计算。在制造商服务云上主要研究了实现服务云数据分析所需要的基础分析技术和基础软件架构,通过对比分析,课题选择了使用机器学习开源框架作为平台,构建了从数据获取、机器学习流程、分类器分析和结果模拟显示等模块,实现了基本的数据学习和分析功能,同时通过模拟套准数据使用支持向量机算法搭建了一个测试平台,达到了对基础技术及其软件流程的综合效果测试,实现了预期目标,并为下一步的开发提供了基础平台;另外研究了企业云到制造商服务云之间的通信模式,选择使用ServiceBus队列技术,达到了服务云对企业云之间有效的通讯和服务效果。