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Industrial Big Data

工业大数据

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  • 大数据基础平台

    Hadoop架构分布式的大数据基础平台可以有效降低数据采集存储的成本,快速提升数据分析、处理效率,并具备海量数据、高并发场景的支撑能力,助力企业实现生产管理信息化、数据应用可视化。

     

    数据集成系统

    通过数据集成系统对所有工位业务操作所产生的海量数据进行快速、实时采集,可实现对多种通讯协议和数据格式的数据进行采集与存储,并生成适合数据资源层进一步加工和利用的规整数据。

     

    分析决策系统

    通过分析决策系统,高效并行处理实时数据,比普通的数据分析软件快100倍以上,实现设备诊断、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障、影响质量的因素)等,通过数据建模与仿真技术使预测动态性成为可能,质量问题提前预警。

     


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  • 通过数据采集系统
    通过数据采集系统对所有工位业务操作所产生的海量数据进行快速、实时采集;可实现对多种通讯协议和数据格式的数据进行采集与存储,并生成适合数据资源层进一步加工和利用的规整数据;


    通过挖掘与分析系统
    通过挖掘与分析系统,高效并行处理实时数据,比普通的数据分析软件快100倍以上;实现设备诊断、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障、影响质量的因素)等,通过数据建模与仿真技术使预测动态性成为可能,质量问题提前预警;只需简单操作,便能制作出丰富多样的可视化数据信息,方便进行分析和探索。



     

     

    通过决策应用系统中的产品全追溯系统

    通过决策应用系统中的产品全追溯系统,对车间生产现场人、机、料、法、环、测量5M1E的实时感知,通过环境追溯、制程追溯和检测追溯三个管理模块,记录产品在流转过程中与之相关的所有信息,管理者不但可以实时追踪产品生产过程的最新信息,也可以及时应对用户投诉而采取有效措施。

    另外,工业大数据的典型应用还包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等各个方面。





  • 通过工业大数据平台(IBDS)的建设,可以产生如下效益。





    资源投入方面

    ■   支持异构数据源复用,支持多种行业标准协议,可实现多元数据快速接入;
    ■   具有强大的扩展性能,数据免迁移,减少企业重复投资;
    ■   可灵活运行在任意标准配置的PC服务器上,按需部署,大大降低大数据运维成本;
    ■   分析决策系统能自动生成表现形式丰富的各类报表、完美地实现各种终端自适应。
     

     

    生产管理方面

    ■   生产管理信息化,实现统一监控,高效预警,发现能耗或生产异常,立即产生报警信号,及时通知相关责任人;
    ■   有效解决信息孤岛问题,对企业数据进行深度挖掘、分析,有助于生产工艺改进、流程优化,显著缩短产品开发周期,降低开发成本;
    ■   质量管控方面除了分析原因、预警信号外还可以做到产品信息全追溯。

     

    企业信息化建设方面 

    ■   可通过对设备及生产全过程数据采集;
    ■   可完成结构化数据、非结构化数据的海量存储及管理;
    ■   实时追踪产品生产过程的最新信息,也可以及时应对用户投诉而采取有效措施;
    ■   用信息化工具建模分析,从数据中得到决策支持,让工作更科学,更有保证;
    ■   提供数据的冗余存储及恢复机制,基于用户和角色的安全认证体系,以及重要数据的加密策略,保障了数据安全可靠。




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