工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化中臺建設(shè)方案

1、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化中臺解決方案01/工業(yè)數(shù)字化中臺的價值02/格創(chuàng)數(shù)字化中臺的特點03/數(shù)字化中臺方案介紹04/應(yīng)用案例介紹C目錄ONTENTS傳統(tǒng)企業(yè)煙囪式IT架構(gòu)管理后臺用戶設(shè)備權(quán)限訂單前臺業(yè)務(wù)系 統(tǒng) A管理后臺用戶設(shè)備權(quán)限訂單前臺業(yè)務(wù)系 統(tǒng) B用戶重復模塊傳統(tǒng)IT系統(tǒng)缺點：應(yīng)用與資源綁定，資源利用率低，成本指數(shù)增長。功能重復開發(fā)，開發(fā)成本高。多個系統(tǒng)維護成本高，系統(tǒng)間很難打通系統(tǒng)不夠敏捷，響應(yīng)變換慢數(shù)據(jù)孤島，不同系統(tǒng)共享數(shù)據(jù)難海量數(shù)據(jù)帶來的查詢性能瓶頸引入ESB等方案打通系統(tǒng)，協(xié)作成本高，對接復雜MESERPPLM生產(chǎn)車間1生產(chǎn)車間2生產(chǎn)車間3生產(chǎn)管 理應(yīng)用質(zhì)量管 理應(yīng)用設(shè)備運 維應(yīng)用工業(yè)

2、數(shù)字化中臺生產(chǎn)車間1生產(chǎn)車間2生產(chǎn)車間3從系統(tǒng)到中 臺和應(yīng)用新的微服務(wù)、容器技術(shù) 新的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)新的數(shù)據(jù)分析工具ERPMESSCADA/DCS傳感器與控制設(shè)備現(xiàn)場制造設(shè)備煙囪式、獨立、難部署的信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)缺失或者不及時應(yīng)用擴展迭代慢數(shù)據(jù)價值難以挖掘定制化、難以復制靈活擴展、相互打通的信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)實時采集，多元異構(gòu)物聯(lián)快速迭代的應(yīng)用充分挖掘數(shù)據(jù)價值形成統(tǒng)一標準，容易復制工業(yè)數(shù)字化中臺應(yīng)用應(yīng)應(yīng)用用企業(yè)煙囪式IT架構(gòu)的演進制造中心供應(yīng)鏈物流銷售客戶物聯(lián)自動化制造過程人工智能產(chǎn)品設(shè)計設(shè)備運維售后服務(wù)系統(tǒng)級：智能工廠垂直一體化與網(wǎng)絡(luò)化的智能工廠過程級：數(shù)字工廠橫跨整條價值鏈的端到端工廠策略級：虛擬工廠價

3、值網(wǎng)絡(luò)的橫向一體化未來制造業(yè)的新型生態(tài)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)協(xié)同制造縮短從設(shè)計到生產(chǎn)的周期產(chǎn)品全生命周期管理PLM縱 向 集 成 生大規(guī)模生產(chǎn)高度個性化產(chǎn)品 創(chuàng) 產(chǎn)信息物理融合的網(wǎng)絡(luò)化控制 新 制鏈 造”產(chǎn)供銷 “價值鏈”橫向集成數(shù)字化中臺-端到端流程打通基于中臺的智能、虛擬、數(shù)字化工廠的商業(yè)價值系統(tǒng)級：智能工廠垂直一體化與網(wǎng)絡(luò)化的智能工廠智能制造物聯(lián)單個 工廠多個 工廠面向智能制造本身的OT/IT集 成、工業(yè)應(yīng)用集成。對生產(chǎn)的 降本、增效、提質(zhì)策略級：虛擬工廠 價值網(wǎng)絡(luò)的橫向一體化產(chǎn)銷一體物料 追溯動態(tài) 庫存產(chǎn)銷 匹配打通產(chǎn)、供、銷，對客戶需求 進行快速響應(yīng)。動態(tài)調(diào)配物料 倉儲，以匹配生產(chǎn)和銷售需求過程級

4、：數(shù)字工廠橫跨整條價值鏈的端到端工廠服務(wù)共享共享 設(shè)計設(shè)備 運維物料 供應(yīng)利用ABC技術(shù)為企業(yè)實現(xiàn)降本、增效、提質(zhì)，從而引發(fā)商業(yè)模式的變革從產(chǎn)銷一體到業(yè)務(wù)中臺化從服務(wù)共享到服務(wù)中臺化從智能制造到生產(chǎn)中臺化面向行業(yè)的服務(wù)中臺化實現(xiàn)， 包括設(shè)計、運維、物流、倉儲、 檢驗等，甚至包括制造共享基于數(shù)字化中臺智能制造的推廣工 業(yè) 互 聯(lián) 網(wǎng) 中 臺工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)應(yīng)用和服務(wù)工業(yè)數(shù)字工廠1工業(yè)數(shù)字工廠2工業(yè)數(shù)字工廠3工業(yè)數(shù)字工廠4應(yīng)用A應(yīng)用B應(yīng)用C應(yīng)用D應(yīng)用E應(yīng)用F應(yīng)用G應(yīng)用H數(shù)字工廠生態(tài)應(yīng)用和服務(wù)基于行業(yè)（集團）生態(tài)，建立行業(yè)標準，在平臺運營過程中，基于標準進行推廣，接入更多的工廠建生態(tài)結(jié)合行業(yè)生態(tài)，行業(yè)

5、平臺 可以進一步發(fā)展行業(yè)內(nèi)業(yè) 務(wù)領(lǐng)域的服務(wù)商、集成商 以及工廠企業(yè)，形成數(shù)字 產(chǎn)業(yè)化基礎(chǔ)工廠復制行業(yè)內(nèi)通過統(tǒng)一標準接入 同行業(yè)數(shù)字工廠或者工業(yè) 園區(qū)，應(yīng)用和知識能夠在 工廠間低成本復制。建標準在行業(yè)內(nèi)建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接 口標準，統(tǒng)一的行業(yè)模版標 準，實現(xiàn)行業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、工 廠模型、工藝路徑、業(yè)務(wù)應(yīng) 用、服務(wù)模型等行業(yè)標準01/工業(yè)數(shù)字化中臺的價值02/格創(chuàng)數(shù)字化中臺的特點03/數(shù)字化中臺方案介紹04/應(yīng)用案例介紹C目錄ONTENTS前臺前臺后臺后臺中臺緩沖帶企業(yè)后臺不能很好地支撐前臺快速創(chuàng)新 和響應(yīng)用戶的需求。前后臺速率失衡。中臺在前臺與后臺之間添加組“變速 輪”，將不同的速率進行匹配，解決匹配

6、失衡問題。前臺要快速響應(yīng)用戶需求，快速創(chuàng)新迭代，越快越好，求快。后臺是相對穩(wěn)定的后端資源，系統(tǒng)復雜， 越穩(wěn)定越好，求慢。數(shù)字化中臺是將企業(yè)的共性需求進行抽象，并打造為平臺化、組件化的系統(tǒng)能力，以接口、組件等形式共享給各 業(yè)務(wù)單元使用。使企業(yè)可以針對特定問題，快速靈活地調(diào)用資源構(gòu)建解決方案，為業(yè)務(wù)的創(chuàng)新和迭代賦能。數(shù)字 化中臺是企業(yè)數(shù)字能力共享平臺，是平臺的平臺。中臺以統(tǒng)一的標準和流程規(guī)范，幫助企業(yè)實現(xiàn)業(yè)務(wù)互聯(lián)互通、資源協(xié)調(diào)和信息共享。數(shù)字化中臺的理論和概念平臺數(shù)字化中臺業(yè)務(wù)支持不具備業(yè)務(wù)特征帶有業(yè)務(wù)特征響應(yīng)速度慢，缺乏柔性，離業(yè)務(wù)端 較遠快，敏捷精準，更靠近業(yè) 務(wù)端數(shù)據(jù)關(guān)系平臺間數(shù)據(jù)隔離，數(shù)據(jù)

7、重復度高全域數(shù)據(jù)通聯(lián)，降低數(shù)據(jù)重復度數(shù)據(jù)耦合 度低內(nèi)聚，高耦合高內(nèi)聚、低耦合系統(tǒng)特性偏靜態(tài)穩(wěn)定偏動態(tài)變化主要能力數(shù)據(jù)的接收、集成、清洗 存儲、計算、查詢、數(shù)據(jù)治理、資產(chǎn)管理、統(tǒng) 一服務(wù)服務(wù)形式以數(shù)據(jù)集的形式提供數(shù)據(jù) 應(yīng)用以數(shù)據(jù)API形式提供服務(wù)SAASPAASIAAS小部分API接口大部分服務(wù)接口、能力數(shù)字化 中臺數(shù)字中臺與云計算架構(gòu)關(guān)系數(shù)字中臺與平臺的區(qū)別介于PaaS和SaaS之間，包含更多的業(yè)務(wù)屬性數(shù)字化中臺的本質(zhì)iGeek BiziGeek DIiGeek EngineiGeek DevOps格創(chuàng)東智數(shù)字化中臺的特點東智中臺方案基于業(yè)務(wù)中臺、數(shù)據(jù)中臺、技術(shù)中臺三大大平臺組成，以數(shù)據(jù)中臺為

8、基礎(chǔ)，結(jié)合技術(shù)中臺產(chǎn)品提供的 平臺技術(shù)服務(wù)和基礎(chǔ)運維服務(wù)，共同驅(qū)動業(yè)務(wù)中臺產(chǎn)品為上層應(yīng)用提供API服務(wù)，實現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化平臺的管理及營 運。去重沉淀復用共享業(yè)務(wù)打通形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀數(shù)據(jù)、流程與邏輯，加速數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù) 資產(chǎn)的形成，解決數(shù)據(jù)不一致問題，發(fā)揮數(shù)據(jù)價值，進而支持業(yè)務(wù)的決策和優(yōu)化。推動業(yè)務(wù)創(chuàng)新 由于具備快速編排、組合服務(wù)的能力，可 更好地支持企業(yè)規(guī)?；瘎?chuàng)新，降低試錯成 本，使企業(yè)自身能力與用戶的需求可以持 續(xù)對接。避免重復開發(fā)企業(yè)通過抽象、梳理、整合可復用的功能 和場景，將其提煉為可被業(yè)務(wù)單元引用的 基礎(chǔ)能力并下沉，避免重復造輪子，實現(xiàn)服務(wù)快速復用。端到端打通業(yè)務(wù)，提高企業(yè)效能 打通新舊業(yè)務(wù)

9、的數(shù)據(jù)壁壘，解決了求穩(wěn) 與求變的矛盾，同時減少人員及部門間 的溝通成本，提升企業(yè)整體運營和創(chuàng)新 效能。低成本、易接入支持拖拉拽編程，支持代碼零改動 接入微服務(wù)框架數(shù)字化中臺優(yōu)秀經(jīng)驗具備豐富的數(shù)字化中臺建設(shè)經(jīng)驗， 數(shù)據(jù)中臺成熟穩(wěn)定。制造業(yè)背景格創(chuàng)東智成功為千億產(chǎn)值TCL集團服務(wù)；具有流程型和離散型的制造背景；基于開源、自主可控全面基于開源框架搭建平臺，自主 可控。國家級智能制造試點在武漢、天津、廣東幫助打造多個國 家級智能制造試點示范項目及5G智慧 工廠項目我們的優(yōu)勢創(chuàng)新中臺+微服務(wù)格創(chuàng)東智中臺產(chǎn)品超新設(shè)計、技術(shù)領(lǐng)先、在多家企業(yè)成功應(yīng)用；01/工業(yè)數(shù)字化中臺的價值02/格創(chuàng)數(shù)字化中臺的特點03/

10、數(shù)字化中臺方案介紹04/應(yīng)用案例介紹C目錄ONTENTS工業(yè)協(xié)議解析庫設(shè)備接入5G/NB-IoT/eMTC傅里葉變換服務(wù)器資源及虛擬化分布式存儲動態(tài)網(wǎng)絡(luò)多租戶管理多數(shù)據(jù)中心群集管理高頻數(shù)據(jù)采集能源儀表公有云部署IaaS邊緣端門戶場景解決方案企業(yè)客戶中心開發(fā)者(企業(yè)&個人)中心平臺訂單服務(wù)平臺運營第三方應(yīng)用中心區(qū)域子門戶多語言工藝采集私有云部署PLC網(wǎng)關(guān)安 全網(wǎng)絡(luò)安全工控安全數(shù)據(jù)安全應(yīng)用安全態(tài)勢預測法律法規(guī)物理災備基于自主技術(shù)方案構(gòu)建，打造現(xiàn)代科技供應(yīng)鏈，從全產(chǎn)業(yè)鏈視角解決企業(yè)智能制造面臨的問題，滿足企業(yè)端到端業(yè)務(wù)及管理集成需求數(shù)字化 中臺數(shù)據(jù)引擎平臺(含AI引擎)數(shù)據(jù)開發(fā)平臺數(shù)據(jù)服務(wù)平臺數(shù)據(jù)分

11、析平臺數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)倉庫可視化元數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)質(zhì)量多因子分析數(shù)據(jù)地圖數(shù)據(jù)血緣組織服務(wù)物料數(shù)據(jù)服務(wù)設(shè)備管理服務(wù)系統(tǒng)參數(shù)服務(wù)業(yè)務(wù)流程服務(wù)系統(tǒng)日志服務(wù)預警推送服務(wù)用戶服務(wù)權(quán)限服務(wù)工廠規(guī)化服務(wù)PDA管理服務(wù)工藝路線服務(wù)儲位管理服務(wù)采購審批服務(wù)APP管理服務(wù)接口管理服務(wù)C-業(yè)務(wù)中臺B-數(shù)據(jù)中臺設(shè)備接入平臺消息路由平臺規(guī)則引擎平臺設(shè)備管理平臺實時監(jiān)控服務(wù)移動應(yīng)用平臺開發(fā)社區(qū)服務(wù)微服務(wù)治理平臺微服務(wù)框架容器管理服務(wù)服務(wù)集成平臺應(yīng)用開發(fā)平臺移動推送服務(wù)CI/CD流程引擎API網(wǎng)關(guān)A-技術(shù)中臺工業(yè)應(yīng)用前臺招標競價供應(yīng)商管理市場研發(fā)SRM設(shè)備服務(wù)設(shè)備管理故障診斷WMSMES工單排產(chǎn)生產(chǎn)作業(yè)ESOP條碼管理物流合并揀貨復

12、核入庫收貨質(zhì)量管理返工、維修SPC車間看板裝車出庫盤點管理在庫管量工單發(fā)料物流路線管理TMS車輛管理司機管理收貨管理發(fā)貨管理線路管理訂單管理定位管理結(jié)算管理設(shè)備監(jiān)控故障派單數(shù)字化中臺總體解決方案SCRM精準營銷協(xié)作研發(fā)工藝仿真績效考核質(zhì)量改善Kubernetes/容器主機存儲網(wǎng)絡(luò)知識管理敏捷管理KafkaZooKeeperRedisLogstashElasticsearchKibanaPrometheusGrafanaSkyworkingSentinel服務(wù)管理JOB服務(wù)JOB服務(wù)IAM服務(wù)注冊服務(wù)Event服務(wù)網(wǎng)關(guān)配置中心認證中心ChartmuseumHygieiaGitLab/Jenkin

13、sSonarQubeHarborNexus微服務(wù)開發(fā)系統(tǒng) 資源MySQLRedis基礎(chǔ) 組件基礎(chǔ) 服務(wù)業(yè)務(wù)服務(wù)開發(fā)流水線測試管理部署流水線運營管理低代碼開發(fā)組態(tài)工具通 用微 服 務(wù)微服務(wù)組件Devops組件監(jiān)控組件技術(shù)中臺是為中臺服務(wù)提供高度模塊化零件庫和武器庫，大幅縮短業(yè)務(wù)中臺建設(shè)時間，提高業(yè)務(wù)中臺穩(wěn)定性。通過技術(shù)下沉，把最標準的東西沉淀出來，快速穩(wěn)定響應(yīng)是技術(shù)中臺一個核心能力，技術(shù)中臺的價值是高效、穩(wěn)定和低成本。技術(shù)中臺的演進路線是從領(lǐng)域化、到標準化，最后走向平臺化，相對應(yīng)的目標分別是快速、穩(wěn)定、數(shù)字化。A-技術(shù)中臺架構(gòu)技術(shù)中臺，是基于 Kubernetes 的容器編排和管理能力，整合 D

14、evOps 工具鏈、微服務(wù)和移動應(yīng)用框架，來幫助企業(yè)實 現(xiàn)敏捷化的應(yīng)用交付和自動化的運營管理，幫助企業(yè)聚焦于業(yè)務(wù)，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型。平臺通過提供精益敏捷、持續(xù)交付、 容器環(huán)境、微服務(wù)、DevOps等能力來幫助組織團隊來完成軟件的生命周期管理，從而更快、更頻繁地交付更穩(wěn)定的軟件。A-技術(shù)中臺協(xié)作架構(gòu)生產(chǎn) 服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控統(tǒng)一認證注冊中心應(yīng)用性能監(jiān)控立體化全鏈路監(jiān)控業(yè)務(wù)指標監(jiān)控應(yīng)用健康狀態(tài)告警關(guān)聯(lián)分析慢響應(yīng)統(tǒng)計服務(wù)鏈路跟蹤智能極限閾值指標異常檢測異常智能定位錯誤請求快照故障演練測試平臺故障重現(xiàn)壓力測試故障突襲故障分析服務(wù)注冊/發(fā)現(xiàn)服務(wù)熔斷服務(wù)容錯服務(wù)降級負載均衡服務(wù)路由動態(tài)配置服務(wù)限流服務(wù)審計服務(wù)監(jiān)

15、控運營 服務(wù)服務(wù)NAgentAgentAgent控制中心配置中心API鑒權(quán)API限流故障隔離API審計分析API測試業(yè)務(wù)APP測試集群聯(lián)調(diào)集群生產(chǎn)集群代碼倉庫CICD鏡 像 倉 庫DevOpsK8S容器服務(wù)API網(wǎng)關(guān)流量分流/鏡像微服務(wù)框架APMA-技術(shù)中臺-立體化的業(yè)務(wù)生命周期管理平臺工作表通過工作表把業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)在線共享，建立數(shù)據(jù)關(guān) 聯(lián)。角色權(quán)限一條數(shù)據(jù)，誰能查看，誰能修改，誰能刪除，都 能自由設(shè)定。統(tǒng)計報表快速制作各類統(tǒng)計圖表，洞察業(yè)務(wù)情況。觸發(fā)器設(shè)定一個觸發(fā)器，讓符合此條件時就會自動運行 工作流程。低 代 碼 開 發(fā)如 何 快 速 開 發(fā) 一 個 應(yīng) 用創(chuàng)建應(yīng)用名稱，主題色 和圖標等為工作

16、表分組配置用戶的角色 權(quán)限0102030405創(chuàng)建需要的工作在工作表下創(chuàng)建配置工作流 表視圖制作統(tǒng)計圖表06應(yīng)用發(fā)布A-技術(shù)中臺-低代碼應(yīng)用開發(fā)技術(shù)B-數(shù)據(jù)中臺-形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)發(fā)揮數(shù)據(jù)價值，為前臺業(yè)務(wù)賦能數(shù) 據(jù) 采 集 層數(shù)據(jù)治理層數(shù)據(jù)整合數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)沉淀數(shù)據(jù)標準管理數(shù)據(jù)模型管理數(shù)據(jù)質(zhì)量管理元數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理主數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)共享管理數(shù)據(jù)安全治理數(shù)據(jù)計算層離線計算實時處理流式計算Kafka數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)匯總ODS數(shù)據(jù)資產(chǎn)層數(shù)據(jù)目錄數(shù)據(jù)標簽數(shù)據(jù)地圖服務(wù)層API服務(wù)接口智能BI多維分析數(shù) 據(jù) 應(yīng) 用 層數(shù)倉體系數(shù)據(jù)服務(wù)集業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)化資產(chǎn)價值化數(shù)據(jù)中臺從后臺及業(yè)務(wù)中臺將數(shù)據(jù)匯入，進行數(shù)據(jù)

17、的共享融合、組織處理、建模分析、管理治理和服務(wù)應(yīng)用，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準口徑， 以API的方式提供服務(wù)，是綜合性數(shù)據(jù)能力平臺。數(shù)據(jù)中臺為前臺業(yè)務(wù)部門提供決策快速響應(yīng)、精細化運營及應(yīng)用支撐等，讓數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化，避免“數(shù)據(jù)孤島”的出現(xiàn)，提升業(yè)務(wù)效率，更好地驅(qū)動業(yè)務(wù)發(fā)展和創(chuàng)新。數(shù)據(jù)中臺包含數(shù)倉體系、數(shù)據(jù)服務(wù)集等，是一套數(shù)據(jù)運營機制，加速從數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值轉(zhuǎn)變，決策模式由“經(jīng)驗驅(qū)動”向“分析驅(qū)動”轉(zhuǎn)變。數(shù)據(jù)服務(wù)平臺B-數(shù)據(jù)中臺詳細架構(gòu)hive onspark分布式存儲數(shù)據(jù)采集hdfs/hbaseembulk數(shù)據(jù)推送sparkflink離線計算實時計算數(shù)據(jù)報表.數(shù)據(jù)交換數(shù)據(jù)下載消息訂閱微服務(wù)框架微服務(wù)治理開放服

18、務(wù)接口管理算法API&SDK數(shù)據(jù)大屏數(shù)據(jù)移動化基礎(chǔ)引擎平臺數(shù)據(jù)開發(fā)平臺任務(wù)調(diào)度機器學習jenkins深度學習時序數(shù)據(jù)庫OLAP數(shù)據(jù)庫influxdbgreenplum數(shù)據(jù)庫采集消息采集數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)權(quán)限程序執(zhí)行拖拽式任務(wù)任務(wù)調(diào)度數(shù)據(jù)庫推送分析平臺推送文本日志采集網(wǎng)絡(luò)爬蟲采集元數(shù)據(jù)管理Sql統(tǒng)計算法模塊任務(wù)預警任務(wù)監(jiān)控多維分析推送.數(shù)據(jù)分析平臺數(shù)據(jù)圖表多因子分析數(shù)據(jù)探索數(shù)據(jù)準備模型發(fā)布模型預測特征提取業(yè)務(wù)模型機理模型模型導入/出模型管理數(shù)據(jù)推送分析建模B-數(shù)據(jù)中臺-基礎(chǔ)引擎DZ-DI-DE:Data Engine Platform平臺采用高可用的大數(shù)據(jù)Hadoop 架構(gòu)設(shè)計，采用分布式文件系統(tǒng)作為

19、數(shù)據(jù)存儲，每個服 務(wù)實現(xiàn)主備切換擴展，實現(xiàn)服務(wù)的可靠性生 產(chǎn)運行可靠的平臺服務(wù)平臺中的批次處理和流式處理采用了 Spark、Flink分布式計算引擎，采用多節(jié) 點并行處理提高數(shù)據(jù)處理效率，支持PB級 數(shù)據(jù)存儲和亞秒級數(shù)據(jù)查詢強勁的 分布式計算平臺內(nèi)置強大的實時服務(wù)監(jiān)控平臺，通過對 各核心服務(wù)運行狀態(tài)指標的實時采集來監(jiān)測 平臺的健康狀態(tài)，并通過定制API來實現(xiàn)異 常服務(wù)的智能預警平臺的開發(fā)和分析采用模塊化的方式進行 熱插拔組裝。通過分層的數(shù)據(jù)流及微服務(wù) 化設(shè)計，有效解耦各模塊的相互依賴，確 保平臺良好的擴展性實時的 運行監(jiān)控靈活的 彈性擴展穩(wěn)定強勁的數(shù)據(jù)引擎平臺1讓數(shù)據(jù)更好的服務(wù)于生產(chǎn)離線/實時

20、在線分析建模大數(shù)據(jù)ETL開發(fā)利器數(shù)據(jù)服務(wù)數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)開發(fā)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺數(shù)據(jù)分析平臺數(shù)據(jù)開發(fā)平臺B-數(shù)據(jù)中臺-產(chǎn)品應(yīng)用DZ-DI-DW:Data Works Platform平臺支持MQTT、FTP、KAFKA、MYSQL、ORACLE、SQLSERVER、TEXT、CSV等各類格式數(shù)據(jù)接入和采集，完全兼容主流數(shù)據(jù)源，特殊的數(shù)據(jù)源支持定制適配器。根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫標準預先對數(shù)據(jù)進行分層治 理，包括：ODS（操作數(shù)據(jù)層）、DWD（明細數(shù)據(jù)層）、DWS（匯總數(shù)據(jù)層）、ADS（應(yīng)用數(shù)據(jù)層）共4層?？梢暬渲眉庸ち鞒蹋唵螏撞脚渲眉纯蓪?現(xiàn)海量工業(yè)級數(shù)據(jù)的ETL工作；各個任務(wù)間 的定時、依賴觸發(fā)、并行、串行等等

21、調(diào)度工 作，輕松零代碼配置實現(xiàn)。對于億級別的數(shù)據(jù)量級可以實現(xiàn)分布式查 詢并秒級極速返回結(jié)果；您只需使用熟悉 的關(guān)系數(shù)據(jù)庫SQL語句和拖拽式結(jié)合實現(xiàn) 復雜的NOSQL大數(shù)據(jù)查詢。多樣的 數(shù)據(jù)接入規(guī)范的 數(shù)據(jù)倉庫分布式 任務(wù)調(diào)度暢快的 數(shù)據(jù)探索簡單的數(shù)據(jù)的加工廠2B-數(shù)據(jù)中臺-數(shù)據(jù)開發(fā)平臺四大核心模塊數(shù)據(jù) 源數(shù)據(jù) 倉庫數(shù)據(jù) 工廠數(shù)據(jù) 探索使用簡單易懂的web端可視化 界面、拖拽式交互操作就能實 現(xiàn)PB級數(shù)據(jù)ETL開發(fā)人員不用再關(guān)心底層實 現(xiàn)，只需關(guān)注業(yè)務(wù)問題，解 決業(yè)務(wù)問題高并發(fā)，分布式計算，分布式調(diào)度，讓計算效率大幅度提升零代碼編程專注業(yè)務(wù)效率提升B-數(shù)據(jù)中臺-數(shù)據(jù)開發(fā)平臺特點平臺預置了常見的數(shù)

22、據(jù)源類型， MySQL、Oracle、SQLServer、 FTP、KAFKA等豐富的數(shù)據(jù) 類型平臺可以根據(jù)業(yè)務(wù)方的不同定制擴展數(shù)據(jù)源類型，讓數(shù)據(jù)無縫連接無縫擴展適 配外部數(shù)據(jù)的配置中心IOTSAPSRMFOAWMSCRMPLMMESAPMTMSERPB-數(shù)據(jù)中臺-數(shù)據(jù)開發(fā)平臺-數(shù)據(jù)源統(tǒng)計表1統(tǒng)計表2明細表1明細表3依賴依賴依賴中間表依賴明細表2依賴IT人員數(shù)據(jù)表新增修改列表查詢數(shù)據(jù)庫血緣關(guān)系刪除數(shù)據(jù)預覽上傳/下載優(yōu)雅的數(shù)據(jù)分層根據(jù)數(shù)據(jù)庫標準預先對數(shù)據(jù)進 行 分 層 ： ODS（ 操 作 數(shù) 據(jù) 層 ） DWD（ 明 細 數(shù) 據(jù) 層 ） DWS（ 匯 總 數(shù) 據(jù) 層 ） ADS（應(yīng)用數(shù)據(jù)層）獨

23、特的數(shù)據(jù) 管理可以查詢各個數(shù)據(jù)表的血緣管理 可以隨時隨地上傳和下載數(shù)據(jù) 可以對PB級數(shù)據(jù)實時預覽B-數(shù)據(jù)中臺-數(shù)據(jù)開發(fā)平臺-數(shù)據(jù)倉庫讓數(shù)據(jù)動起來簡單幾步配置即可實現(xiàn)工業(yè)級 數(shù)據(jù)的托拉拽ETL工作各個任務(wù)之間的、定時，依賴，并行，串行等等熟悉的SQL語句重新回到大數(shù) 據(jù)領(lǐng)域，讓統(tǒng)計更簡潔，不需 要了解大數(shù)據(jù)的開發(fā)語言可視化配置分布式調(diào)度大數(shù)據(jù)同樣 可以SQLB-數(shù)據(jù)中臺-數(shù)據(jù)開發(fā)平臺-數(shù)據(jù)工廠數(shù)據(jù)天臺這里提供數(shù)據(jù)倉庫的所有數(shù)據(jù)的統(tǒng)一查詢天臺對于億級別的數(shù)據(jù)量級可以實 現(xiàn)分布式查詢并極速返回結(jié)果使用靈活的SQL語句和拖拽式結(jié)合實現(xiàn) 復雜的數(shù)據(jù)查詢數(shù)據(jù)倉庫的天臺即席查詢簡易查詢B-數(shù)據(jù)中臺-數(shù)據(jù)開發(fā)

24、平臺-數(shù)據(jù)探索拖拽式的可視化數(shù)據(jù)建模體驗，用戶可快速 自主進行數(shù)據(jù)的探索及深度分析，根據(jù)業(yè)務(wù) 需求去構(gòu)建各類數(shù)據(jù)模型，并可以將這些模 型輕易導出或創(chuàng)建發(fā)布數(shù)據(jù)應(yīng)用。平臺提供包含特征工程、機器學習、統(tǒng)計 分析、NLP、集成學習、深度學習、自主 積累的工業(yè)機理等大數(shù)據(jù)算法，為用戶提 供全面的算法選擇。基于強勁的數(shù)據(jù)引擎基礎(chǔ)能力平臺，復雜的 算法模型運行驗證不再是漫長的等待，常規(guī) 的算法模型驗證TB級別的海量數(shù)據(jù)計算任務(wù) 更是彈指間即可完成。平臺提供豐富的大數(shù)據(jù)圖表設(shè)計組件，拖 拽式、配置式的應(yīng)用界面設(shè)計、多樣性的 數(shù)據(jù)源管理、用戶自助式的數(shù)據(jù)探索認知， 讓用戶更簡單愉快地與數(shù)據(jù)玩耍！可視化數(shù)據(jù)建模

25、豐富的算法強勁的 計算能力直觀的 數(shù)據(jù)認知DZ-DI-DI:Data Insight Platform工業(yè)極客的數(shù)據(jù)分析平臺B-數(shù)據(jù)中臺-數(shù)據(jù)分析平臺IG Series:Muti-Factor AnalyserB3-數(shù)據(jù)中臺-數(shù)據(jù)分析平臺-數(shù)據(jù)建模-MFAIG-DI-DH:Data Hub Platform提供上百個API接口，方便用戶擴展，便于與 第三方系統(tǒng)集成，縮短項目實施周期，降低 成本。提供單獨的數(shù)據(jù)門戶供第三方數(shù)據(jù)使用者 查看和申請數(shù)據(jù)資源，以API的形式提供數(shù) 據(jù)的接入和訪問全控。開發(fā)者針對某個領(lǐng)域，可發(fā)布自己的編寫的 模型，提供給其他開發(fā)者購買使用，可按模 型使用時長或模型使用次

26、數(shù)分別計費RestAPI數(shù)據(jù)發(fā)布與門戶模型市場開放靈活的賦能平臺開發(fā)者可將分析平臺生成的報表，一鍵上 架至報表市場，供用戶付費觀看報表市場B3-數(shù)據(jù)中臺-數(shù)據(jù)服務(wù)平臺隨著面板產(chǎn)能持續(xù)提升和智能制造的快速推進，大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)實時傳輸收集成為可能，如何更好的利用數(shù)據(jù)服務(wù)生產(chǎn)成為關(guān)鍵任務(wù)運用多因子分析系統(tǒng)實現(xiàn)工廠數(shù)據(jù)智能、快速、準確分析，挖掘關(guān)鍵因子，建立關(guān)鍵制程的PMQ、EHM，同時將相關(guān)模型算法內(nèi)化，提升內(nèi)部數(shù)據(jù)分析能力手動查找多因子人工查找設(shè)備工程師&制程工程師結(jié)合經(jīng)驗與異常解 析方法找到關(guān)鍵因子自動監(jiān)控FDC單因子建模FDC系統(tǒng)針對單因子狀態(tài)進行實時監(jiān)控，發(fā) 生異?？梢约皶r攔截智能分析多因子

27、分析建模針對多因子交互影響進行分析，快速找出異常因 子，協(xié)助改善生產(chǎn)良率設(shè)備參數(shù)關(guān)鍵參數(shù)品質(zhì)異 常參數(shù)異常發(fā) 生調(diào)查分 析3H異常解 析3H改善Action異常處理需6H加速異常case解析，快速分析出組合因子 影響，找出根因并進行處理和預防工業(yè)應(yīng)用-多因子分析案例-快速找出品質(zhì)異常關(guān)鍵因子USBRun time:11556hRun time:16264hRun time:27280h將外掛振動傳感器的 數(shù)據(jù)實時采集到數(shù)據(jù) 智能平臺中使用分析平臺對LUL 馬達的Run time與振 動幅度建立模型實時接入震動數(shù)據(jù)根 據(jù)模型來實時監(jiān)控設(shè) 備的運行情況分析平臺建模數(shù)據(jù)采集到平臺實時接入預測工業(yè)應(yīng)用

28、-設(shè)備壽命預測統(tǒng)一接入：接入生產(chǎn)經(jīng)營、企業(yè)運轉(zhuǎn)的關(guān)鍵指標統(tǒng)一分析：提供智能分析模型，對指標進行多維度統(tǒng)計、同環(huán)比分析、預測性分析、線性關(guān)系挖掘、預測偏離分 析等智能分析模型，提供通過二次分析形成高維指標的 可視化定義統(tǒng)一呈現(xiàn)：提供統(tǒng)一可視化KPI智能報表統(tǒng)一訂閱：提供告警信息的訂閱推送功能生產(chǎn)經(jīng)營產(chǎn)供研銷企業(yè)運轉(zhuǎn)流程、效率、服務(wù)設(shè)備運營異常監(jiān)控KPI指標多維度智能分析預警可視化工業(yè)應(yīng)用-數(shù)據(jù)分析預警C-業(yè)務(wù)中臺安 全網(wǎng)絡(luò)安全工控安全數(shù)據(jù)安全應(yīng)用安全態(tài)勢預測法律法規(guī)物理災備API網(wǎng)關(guān)API鑒權(quán)API限流流量分流/鏡像故障隔離API測試API審計分析統(tǒng)一認證應(yīng)用 前臺市場供應(yīng)商系 統(tǒng)招標競價供應(yīng)商管理研發(fā)EHM設(shè)備管理故障診斷倉儲應(yīng)用制造應(yīng)用工單排產(chǎn)生產(chǎn)作業(yè)ESOP條碼管理物流合并揀貨復核入庫收貨質(zhì)量管理返工、維修SPC車間看板裝車出庫盤點管理在庫管量工單發(fā)料物流路線管理物流應(yīng)用車輛管理司機管理收貨管理發(fā)貨管理線路管理訂單管理定位管理結(jié)算管理故障維修故障派單SCRM精準營銷實驗管理績效考核質(zhì)量改善倉儲中心制造中心維保中