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    Industrial Big Data

    工業大數據

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    • 大數據基礎平臺

      Hadoop架構分布式的大數據基礎平臺可以有效降低數據采集存儲的成本,快速提升數據分析、處理效率,并具備海量數據、高并發場景的支撐能力,助力企業實現生產管理信息化、數據應用可視化。

       

      數據集成系統

      通過數據集成系統對所有工位業務操作所產生的海量數據進行快速、實時采集,可實現對多種通訊協議和數據格式的數據進行采集與存儲,并生成適合數據資源層進一步加工和利用的規整數據。

       

      分析決策系統

      通過分析決策系統,高效并行處理實時數據,比普通的數據分析軟件快100倍以上,實現設備診斷、能耗分析、質量事故分析(包括違反生產規定、零部件故障、影響質量的因素)等,通過數據建模與仿真技術使預測動態性成為可能,質量問題提前預警。

       


      下載資料

    • 通過數據采集系統
      通過數據采集系統對所有工位業務操作所產生的海量數據進行快速、實時采集;可實現對多種通訊協議和數據格式的數據進行采集與存儲,并生成適合數據資源層進一步加工和利用的規整數據;


      通過挖掘與分析系統
      通過挖掘與分析系統,高效并行處理實時數據,比普通的數據分析軟件快100倍以上;實現設備診斷、能耗分析、質量事故分析(包括違反生產規定、零部件故障、影響質量的因素)等,通過數據建模與仿真技術使預測動態性成為可能,質量問題提前預警;只需簡單操作,便能制作出豐富多樣的可視化數據信息,方便進行分析和探索。



       

       

      通過決策應用系統中的產品全追溯系統

      通過決策應用系統中的產品全追溯系統,對車間生產現場人、機、料、法、環、測量5M1E的實時感知,通過環境追溯、制程追溯和檢測追溯三個管理模塊,記錄產品在流轉過程中與之相關的所有信息,管理者不但可以實時追蹤產品生產過程的最新信息,也可以及時應對用戶投訴而采取有效措施。

      另外,工業大數據的典型應用還包括產品創新、產品故障診斷與預測、工業生產線物聯網分析、工業企業供應鏈優化和產品精準營銷等各個方面。





    • 通過工業大數據平臺(IBDS)的建設,可以產生如下效益。





      資源投入方面

      ■   支持異構數據源復用,支持多種行業標準協議,可實現多元數據快速接入;
      ■   具有強大的擴展性能,數據免遷移,減少企業重復投資;
      ■   可靈活運行在任意標準配置的PC服務器上,按需部署,大大降低大數據運維成本;
      ■   分析決策系統能自動生成表現形式豐富的各類報表、完美地實現各種終端自適應。
       

       

      生產管理方面

      ■   生產管理信息化,實現統一監控,高效預警,發現能耗或生產異常,立即產生報警信號,及時通知相關責任人;
      ■   有效解決信息孤島問題,對企業數據進行深度挖掘、分析,有助于生產工藝改進、流程優化,顯著縮短產品開發周期,降低開發成本;
      ■   質量管控方面除了分析原因、預警信號外還可以做到產品信息全追溯。

       

      企業信息化建設方面 

      ■   可通過對設備及生產全過程數據采集;
      ■   可完成結構化數據、非結構化數據的海量存儲及管理;
      ■   實時追蹤產品生產過程的最新信息,也可以及時應對用戶投訴而采取有效措施;
      ■   用信息化工具建模分析,從數據中得到決策支持,讓工作更科學,更有保證;
      ■   提供數據的冗余存儲及恢復機制,基于用戶和角色的安全認證體系,以及重要數據的加密策略,保障了數據安全可靠。




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