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智能制造大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)需要哪些技術(shù)?

2022年9月21日 來源:防爆云平臺--防爆產(chǎn)業(yè)鏈服務(wù)平臺 防爆空調(diào) 防爆電氣 防爆電機 防爆風(fēng)機 防爆通訊  瀏覽 2437 次 評論(0)

智能制造大數(shù)據(jù)平臺是智能決策的基礎(chǔ)平臺。它由數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)建模、流計算和大數(shù)據(jù)應(yīng)用組成。大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)應(yīng)具備實時數(shù)據(jù)和事件捕捉、流數(shù)據(jù)處理技術(shù)、分析優(yōu)化技術(shù)、預(yù)測分析等特點。


1、智能制造數(shù)據(jù)源


利用射頻識別、嵌入式技術(shù)、無線通信、傳感技術(shù)、總線通信等信息技術(shù),通過多種傳感技術(shù)手段采集分散的設(shè)計信息、生產(chǎn)信息、供應(yīng)鏈信息、資源信息等,通過可靠的將PLM、ERP、MES、SRM、CRM等系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合到大數(shù)據(jù)中心。



結(jié)構(gòu)化的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)從原業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中獲取,智能制造運行過程中采集的文件、音頻、視頻、傳感器數(shù)據(jù)、定位數(shù)據(jù)等信息由Hadoop分布式文件系統(tǒng)HDFS進行管理。


2、智能制造數(shù)據(jù)整合


大數(shù)據(jù)平臺管理著海量數(shù)據(jù)、種類繁多的數(shù)據(jù)。需要對這些數(shù)據(jù)進行整合,適時將數(shù)據(jù)存儲在合適的介質(zhì)中,實現(xiàn)對數(shù)據(jù)生命周期的管理。制定數(shù)據(jù)生命周期的管理策略,制定完整的備份和恢復(fù)策略,對數(shù)據(jù)進行分類,分層管理存儲,根據(jù)數(shù)據(jù)類型確定存儲策略。


數(shù)據(jù)集成ETL(Extract-Transform-Load)包括數(shù)據(jù)提取、清洗、轉(zhuǎn)換和加載的過程。還提供數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換清洗、調(diào)度監(jiān)控,貫穿數(shù)據(jù)中心解決方案的全流程。數(shù)據(jù)排序是建設(shè)數(shù)據(jù)中心的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。它按照統(tǒng)一的規(guī)則整合和提升數(shù)據(jù)的價值,負(fù)責(zé)完成數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源到目標(biāo)數(shù)據(jù)中心的轉(zhuǎn)換過程。


3、智能制造數(shù)據(jù)建模


大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)提供多種數(shù)據(jù)挖掘算法,包括分類、關(guān)聯(lián)、分割等,并提供可用于在一次建模運行中嘗試各種方法、估計和比較多種不同方法的自動建模技術(shù)。建模方法。通過這樣的建模方法和算法模型設(shè)計,可以在智能制造的諸多領(lǐng)域挖掘大數(shù)據(jù)的價值。常見的模型包括聚類、決策樹、回歸模型、關(guān)聯(lián)模型、線性規(guī)劃、時間序列模型等。



建模完成后,繪制模型的評級量表,包括增益圖、響應(yīng)圖、提升圖、利潤圖和投資回報率圖。對應(yīng)的函數(shù)以交叉表的形式提供,用于評估模型的預(yù)測能力,比較一個或多個模型的不同預(yù)測值與實際目標(biāo)值的準(zhǔn)確性。


4、智能制造流計算


流式計算是一種新的計算模式,對于無處不在的移動設(shè)備、設(shè)備運行監(jiān)控數(shù)據(jù)、位置服務(wù)、傳感器等新的數(shù)據(jù)生產(chǎn)場景來說是不可或缺的。需要可擴展的計算平臺和并行架構(gòu)來處理生成的大量數(shù)據(jù)流。智能制造中會有大量的實時數(shù)據(jù),比如產(chǎn)線數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)等。


如果我們使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法,往往需要數(shù)據(jù)的收集、整合、治理、存儲、建模、挖掘和分析等一系列復(fù)雜的流程。然而,許多分析和決策需要實時做出以避免錯失機會。例如,通過實時檢測設(shè)備的工作狀態(tài)數(shù)據(jù),可以預(yù)測產(chǎn)品質(zhì)量。使用實時流計算分析方法可以有效解決此類問題。


大數(shù)據(jù)平臺需要采用流計算技術(shù)在幾分鐘到幾小時的時間內(nèi)從移動信息(數(shù)據(jù)流)中揭示有意義的模式。大數(shù)據(jù)平臺通過為時間關(guān)鍵型應(yīng)用程序提供低延遲洞察力和更好的結(jié)果來提供業(yè)務(wù)價值??梢院喜⒍鄠€流,使用戶能夠從多個流中獲取新的價值信息。

5、智能制造Hadoop架構(gòu)

大數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)要引入Hadoop架構(gòu)來處理非結(jié)構(gòu)化、海量數(shù)據(jù)的存儲、檢索和分析。Hadoop技術(shù)是經(jīng)過驗證的分布式解決方案,可以擴展到海量數(shù)據(jù)的分布式存儲,解決海量數(shù)據(jù)(半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化)的存儲和訪問問題,并且該解決方案可以構(gòu)建在低成本的機器集群上,提高性價比。

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