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设备,PLC,水电蒸汽

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青岛弯弓信息技术有限公司

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    服务类型 - 设备管理

     工业数据分析软件-通过对大数据挖掘和分析,融合云计算、移动互联等新兴技术,构建大数据驱动的新型产业模式,帮助企业更深入、更广泛的洞察业务模式和发展趋势,提高运营效率和竞争优势。

    特点

           大数据模型的构建过程非常便捷,可根据客户实际情况灵活配置

           轻松部署大数据模型和进行维护,降低应用成本

           可通过手机等移动方式发布和展现数据分析结果

           提供多种可视化技术,包括交互式数据可视化等

           严格的数据访问和安全认证机制,保证数据资源的安全性

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    解决方案:

        工业大数据分析解决方案整体上利用大数据分析技术和智能采集来对企业智能生产管理和智能产品运行过程进行预测分析。首先,在整个过程质量和设备运行过程中会产生大量的各式各样的数据,如流式数据、结构化数据、非结构化数据、质量数据、日志数据、设备数据。因此,首先需要明确需要采集的数据点和数据的种类。对于设备数据等流式数据利用PLC、传感器等进行数据的收集,将传感器等合理的安装到设备上,设定时间间隔进行数据的收集。对于质量数据等结构化数据而言,利用ERP、MES等系统进行收集。ERP、MES中包含质量数据模块,可以采集过程质量数据。

        其次是数据的存储、分析、建模和预测。数据存储是大数据技术中必不可少环节,数据的存储受多种因素干扰,如数据库容量、数据冗余、数据类型是否合理以及数据库的安全策略。数据分析是大数据中的重点环节,在已有数据的基础上,必须对数据进行利用,因此数据分析就是数据的利用与产出环节。将从不同节点采集到的不同类型的数据进行存储,然后根据不同设备的实际情况,按需求提取数据。对提取的数据进行清洗,消除其中的缺失数据、不一致数据,并且按需要对数据量进行简约处理。对进行处理后的数据进行探索性初步分析,根据初步分析结果选择较为合适的模型,利用据建模技术对数据进行建模分析,得到关于过程质量和设备故障的预测模型。大数据建模技术中包含多种运算过程,根据模型结果我们可以对模型进行参数调优和修正来确定最终的模型和分析结果。最后通过最终的预测模型,对设备数据进行动态预测,及时将问题出现的时间点及类型反馈给用户。在终端展示阶段,数据展示是数据分析的一部分,目的是为了让用户简单明了、直观的明白分析结果。为了实现这一目的主要通过APP展示和桌面展示两种方式来实现。桌面应用通过后台与预测分析系统相关联,通过多种图表,如折线图、柱状图、条形图、雷达图等多种图形对数据和分析结果进行展示。并且可以对未来可能出现问题的点进行提示。另一种方式是APP展示,这种方式是将系统与APP相关联,使用户可以方便的使用手机就可以看到分析结果和图表的展示结果。这种方式对企业高层管理人员十分便利,在其出差期间或者不在办公地点的时间,可以时刻关注企业过程质量和设备故障中的突发情况,及时进行指导,避免企业的损失。





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