智能制造大數(shù)據(jù)平臺是智能決策的基礎平臺。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)應用組成。大數(shù)據(jù)平臺建設應具備實時數(shù)據(jù)和事件捕捉、流數(shù)據(jù)處理技術、分析優(yōu)化技術、預測分析等特點。
利用射頻識別、嵌入式技術、無線通信、傳感技術、總線通信等信息技術,通過多種傳感技術手段采集分散的設計信息、生產(chǎn)信息、供應鏈信息、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)構化的業(yè)務數(shù)據(jù)從原業(yè)務系統(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。
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)排序是建設數(shù)據(jù)中心的關鍵環(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,負責完成數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源到目標數(shù)據(jù)中心的轉(zhuǎn)換過程。
大數(shù)據(jù)平臺應提供多種數(shù)據(jù)挖掘算法,包括分類、關聯(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。建模方法。通過這樣的建模方法和算法模型設計,可以在智能制造的諸多領域挖掘大數(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、響應圖、提升圖、利潤圖和投資回報率圖。對應的函數(shù)以交叉表的形式提供,用于評估模型的預測能力,比較一個或多個模型的不同預測值與實際目標值的準確性。
流式計算是一種新的計算模式,對于無處不在的移動設備、設備運行監(jiān)控數(shù)據(jù)、位置服務、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,通過實時檢測設備的工作狀態(tài)數(shù)據(jù),可以預測產(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)平臺通過為時間關鍵型應用程序提供低延遲洞察力和更好的結(jié)果來提供業(yè)務價值。可以合并多個流,使用戶能夠從多個流中獲取新的價值信息。
大數(shù)據(jù)平臺的建設要引入Hadoop架構來處理非結(jié)構化、海量數(shù)據(jù)的存儲、檢索和分析。Hadoop技術是經(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)構化和非結(jié)構化)的存儲和訪問問題,并且該解決方案可以構建在低成本的機器集群上,提高性價比。
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