工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)方案

工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)方案目錄1智能制造背景3工業(yè)大數(shù)據(jù)建模2智能企業(yè)與工業(yè)大數(shù)據(jù)4預測與優(yōu)化5主要業(yè)務規(guī)劃第一章智能制造背景介紹制造業(yè)數(shù)字孿生應用發(fā)展前景廣闊。被應用于航空航天、電力、船舶、離散制造、能源等行業(yè)領(lǐng)域，應用場景如研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、營銷服務、運營管理、規(guī)劃決策等環(huán)節(jié)。在智能制造領(lǐng)域，數(shù)字孿生被認為是一種實現(xiàn)制造信息世界與物理世界交互融合的有效手段，通過數(shù)字孿生技術(shù)的使用，將大幅推動產(chǎn)品在設(shè)計、生產(chǎn)、維護及維修等環(huán)節(jié)的變革?；谀Ｐ?、數(shù)據(jù)、服務方面的優(yōu)勢，數(shù)字孿生正成為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動力。第一章智能制造背景介紹制造業(yè)數(shù)字孿生基礎(chǔ)和關(guān)鍵技術(shù)待提升。數(shù)字孿生作為綜合性集成融合技術(shù)，涉及跨學科知識綜合應用，其核心是模型和數(shù)據(jù)基于高效數(shù)據(jù)采集和傳輸、多領(lǐng)域多尺度融合建模、數(shù)據(jù)驅(qū)動與物理模型融合、動態(tài)實時交互連接交互、數(shù)字孿生人機交互技術(shù)呈現(xiàn)等數(shù)字孿生基礎(chǔ)支撐核心技術(shù)，有助于探索基于數(shù)字孿生的數(shù)據(jù)和模型驅(qū)動型工藝系統(tǒng)變革新路徑，促進集成共享，實現(xiàn)數(shù)字孿跨企業(yè)、跨領(lǐng)域、跨產(chǎn)業(yè)的廣泛互聯(lián)互通，實現(xiàn)生產(chǎn)資源和服務資源更大范圍、更高效率、更加精準的優(yōu)化。第一章智能制造背景介紹1、實現(xiàn)生產(chǎn)流程可視化提高生產(chǎn)管控數(shù)字孿生技術(shù)通過滿足制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)需求，制定全方位數(shù)字孿生服務，形成生產(chǎn)流程可視化、生產(chǎn)工藝可預測優(yōu)化、遠程監(jiān)控與故障診斷在生產(chǎn)管控中高度集成，提升企業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量，提高對生產(chǎn)制造的管控水平。2、建設(shè)企業(yè)數(shù)字業(yè)務化降本增效數(shù)字孿生技術(shù)，通過深化改革、技術(shù)改造和現(xiàn)代管理，實現(xiàn)企業(yè)數(shù)字業(yè)務化以數(shù)據(jù)流帶動技術(shù)流、資金流、人才流、物資流，實現(xiàn)降本增效。3、打造高度協(xié)同生產(chǎn)制造價值鏈釋放價值數(shù)字孿生技術(shù)打造高度協(xié)同的上下游企業(yè)間生產(chǎn)制造鏈條，優(yōu)化資源配置，提高企業(yè)效率，協(xié)同研發(fā)制造，推動企業(yè)釋放更大的增值。4、構(gòu)筑數(shù)字孿生運營模式賦能轉(zhuǎn)型升級數(shù)字孿生創(chuàng)造以產(chǎn)業(yè)升級、業(yè)務創(chuàng)新、全數(shù)字化個性化定制為導向的新的運營模式，擺脫舊商業(yè)模式束縛，觸發(fā)新型生產(chǎn)模式和商業(yè)模式的演進，助力企業(yè)升級改造，為傳統(tǒng)制造轉(zhuǎn)型升級賦能。第一章智能制造背景介紹1、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集成技術(shù)智能制造數(shù)字孿生依托統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準，采集人員、設(shè)備、物料、方法、環(huán)境等要素的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行歸集與標簽化，在信息空間中建立數(shù)字工廠的鏡像融合了企業(yè)的人、機、料、法、環(huán)等全域數(shù)據(jù)。2、多模型構(gòu)建及互操作技術(shù)數(shù)字孿生模型具有多要素、多維度、多領(lǐng)域、多尺度模型特點，以生動、形象的方式展示數(shù)字孿生對象“幾何—物理—行為—規(guī)則”模型結(jié)構(gòu)屬性，實現(xiàn)數(shù)字孿生對象模型構(gòu)建刻畫。3、多動態(tài)高實時交互技術(shù)智能制造數(shù)字孿生以數(shù)據(jù)和模型為驅(qū)動，利用工業(yè)機理算法，驅(qū)動生產(chǎn)執(zhí)行與精準決策，以3D數(shù)字化呈現(xiàn)的方式將生產(chǎn)過程中的人、機、料、法、環(huán)、測的各項數(shù)據(jù)融入虛擬空間，將物理實體和信息虛體連接為一個有機的整體，使信息與數(shù)據(jù)得以在各部分間交換傳遞，實現(xiàn)數(shù)字孿生全閉環(huán)優(yōu)化。第一章智能制造背景介紹關(guān)鍵支撐技術(shù)---軟件與網(wǎng)絡(luò)服務MES-制造執(zhí)行系統(tǒng)（manufacturingexecutionsystem）MES能通過信息傳遞對從訂單下達到產(chǎn)品完成的整個生產(chǎn)過程進行優(yōu)化管理。當車間發(fā)生實時事件時，MES能對此及時做出反應、報告，并用當前的準確數(shù)據(jù)對它們進行指導和處理。第一章智能制造背景介紹經(jīng)濟下行招工難B2BB2CO2O機器人智能制造社交化營銷轉(zhuǎn)型組織輕盈合伙人部落精益表象與實際的差別……其實質(zhì)仍然是高質(zhì)量、精益管理、激活團隊、管理及業(yè)務的創(chuàng)新！客戶受到的影響要素實際的價值要素第一章智能制造場景介紹目錄1智能制造背景3工業(yè)大數(shù)據(jù)建模2智能制造與工業(yè)大數(shù)據(jù)4預測與優(yōu)化5主要業(yè)務規(guī)劃技術(shù)愿景工業(yè)4.0的九大技術(shù)支柱虛擬現(xiàn)實人工智能視覺系統(tǒng)工業(yè)機器人工業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全知識工作自動化工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云計算工業(yè)大數(shù)據(jù)兩大硬件工具/兩大軟件支持基于分布式連接的三大基礎(chǔ)面向未來的兩大牽引技術(shù)優(yōu)化與智能技術(shù)建模與仿真技術(shù)云計算與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)如何轉(zhuǎn)型？《中國制造2025》-中國的“工業(yè)4.0”規(guī)劃

用三個10年完成從制造業(yè)大國向制造業(yè)強國轉(zhuǎn)變第一階段（2025年）2025年中國制造業(yè)可進入世界第二方陣，邁向制造強國行列。第二階段（2035年）2035年中國制造業(yè)將位居第二方針前列，成為名副其實的制造業(yè)強國。第三階段（2045年）2045年中國制造業(yè)可望進入第一方針，成為具有全球影響力的制造強國.010203工業(yè)強國先易后難逐步實現(xiàn)如何轉(zhuǎn)型？先易后難逐步實現(xiàn)工業(yè)轉(zhuǎn)型的任務全面提高生產(chǎn)自動化水平和裝備制造水平，走完工業(yè)3.0的路程。走完工業(yè)3.0節(jié)能減排，堅持綠色制造。節(jié)能減排，保護環(huán)境根據(jù)《中國制造2025》規(guī)劃，我國工業(yè)邁入制造強國行列。緊跟國家規(guī)劃在基礎(chǔ)較好的工廠，先易后難，過程中積累經(jīng)驗，逐步實現(xiàn)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)化、智能化，綠色化，邁入工業(yè)4.0.部分工廠先邁入工業(yè)4.0如何轉(zhuǎn)型？逐步構(gòu)建智能工業(yè)智能工廠藍圖車間事物設(shè)備/人力/時間/材料/工藝基礎(chǔ)自動化設(shè)備

計劃與決策C3P

MES系統(tǒng)ERPSCMCRM協(xié)作工廠10%100%供應商原材料響應時間因子1%計劃層執(zhí)行層控制層客戶產(chǎn)品Stepbystep逐步構(gòu)建逐步升級物聯(lián)網(wǎng)傳感器執(zhí)行器控制器移動設(shè)備智能物料系統(tǒng)應用程序平臺智能產(chǎn)品應用程序平臺智能工廠應用程序平臺信息物理系統(tǒng)服務互聯(lián)網(wǎng)PLMSCMCRMQMSERP智能企業(yè)必須具備的基本功能和技術(shù)三種智能化功能互聯(lián)互通的信息化技術(shù)新一代信息技術(shù)行之有效的執(zhí)行方法正確的思維判斷能力靈敏準確的感知能力能按照所形成的處理方案自動完成執(zhí)行任務的技術(shù)。靈敏準確的感知能力能自動、靈敏準確地感知（測量）生產(chǎn)過程的各種參數(shù)和變量并轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)信息的技術(shù)。正確的思維判斷能力能根據(jù)相關(guān)信息自動思維判斷并給出處理方案發(fā)送至相關(guān)執(zhí)行部門的技術(shù)。行之有效的執(zhí)行方法面向工業(yè)智能化的關(guān)鍵共性技術(shù)八大關(guān)鍵技術(shù)DCS過程控制MCS控制QCS控制及優(yōu)化傳動控制在線監(jiān)測系統(tǒng)云數(shù)據(jù)中心…………用戶倉庫管理系統(tǒng)工廠1應用服務器工廠2應用服務器車間1暫存服務器……在線潤滑系統(tǒng)WMS-斷紙分析系統(tǒng)WIS-紙病檢測系統(tǒng)發(fā)展/技術(shù)部門支持銷售工廠其他人員用戶防火墻點檢儀路由器企業(yè)資源計劃產(chǎn)品生命周期管理專家遠程診斷1.設(shè)備維護管理2.車間作業(yè)管理3.車間物料管理4.質(zhì)量管理5.績效管理6.系統(tǒng)集成1.智能設(shè)備與過程自動化技術(shù)2.數(shù)據(jù)信息的采集與傳輸技術(shù)3.大數(shù)據(jù)的采集與存儲技術(shù)4.數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)5.建模與智能模擬技術(shù)6.預測與協(xié)調(diào)優(yōu)化技術(shù)7.數(shù)據(jù)安全技術(shù)8.新一代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)云計算平臺關(guān)鍵共性技術(shù)—云計算平臺云計算平臺分為三個層次，提供不同的服務內(nèi)容SaasPaasiaas服務內(nèi)容：應用軟件、流程、信息…云軟件服務（Softwareasaservice）服務內(nèi)容：中間開發(fā)軟件、數(shù)據(jù)庫…云平臺服務（Platformasaservice）服務內(nèi)容：數(shù)據(jù)存儲、計算、網(wǎng)絡(luò)...云設(shè)備服務（Infrastructureasaservice）云計算平臺并不是一個單獨的服務，而是一個服務集合。組成框架智能企業(yè)的三層架構(gòu)頂層(管理決策層)：把與生產(chǎn)計劃、物流、能耗和經(jīng)營管理相關(guān)的ERP、SCM、CRM等系統(tǒng)，以及與產(chǎn)品設(shè)計技術(shù)相關(guān)的PLM系統(tǒng)放在一起并與服務互聯(lián)網(wǎng)緊密相聯(lián)。中間層(生產(chǎn)管理層)：以智能工廠為核心，通過信息物理系統(tǒng)實現(xiàn)生產(chǎn)設(shè)備和生產(chǎn)線的控制、調(diào)度、優(yōu)化等相關(guān)功能。從智能物料供應，到智能產(chǎn)品的產(chǎn)出，貫通整個產(chǎn)品生命周期管理。底層(生產(chǎn)操作層)：通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，完成各種傳感、控制、執(zhí)行任務，實現(xiàn)智能制造。物聯(lián)網(wǎng)傳感器執(zhí)行器控制器移動設(shè)備智能物料系統(tǒng)應用程序平臺智能產(chǎn)品應用程序平臺智能工廠應用程序平臺信息物理系統(tǒng)服務互聯(lián)網(wǎng)PLMSCMCRMQMSERP1

工業(yè)能否加入智能化行列？2

發(fā)展智能企業(yè)需要哪些基礎(chǔ)？3

如何轉(zhuǎn)型？幾點思考4

智能能量管理平臺有那些功能？5

如何逐步構(gòu)建智能工業(yè)？需要哪些基礎(chǔ)？基礎(chǔ)：自動化與信息化是企業(yè)智能化的基礎(chǔ)（Valmet案例）以MES為核心的，企業(yè)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)診斷分析專家遠程技術(shù)支持與服務智能化倉庫質(zhì)量檢驗與分析備品及易損件管理現(xiàn)場執(zhí)行器和測量儀表現(xiàn)場SCADA系統(tǒng)預知檢修MOM/MES制造運營（執(zhí)行）系統(tǒng)ERP企業(yè)資源計劃人力資源管理物料管理財務管理生產(chǎn)計劃管理采購管理銷售管理ShopFloor現(xiàn)場控制系統(tǒng)數(shù)字化產(chǎn)品設(shè)計生命周期管理3D仿真PLM產(chǎn)品生命周期管理WMS倉庫管理系統(tǒng)自動化立體庫輸送系統(tǒng)AGV小車計劃、物料主數(shù)據(jù)、……生產(chǎn)BOM、工單、……出庫申請單、物料配送計劃庫存、……產(chǎn)量、物料消耗、……物料主數(shù)據(jù)、……庫存、……設(shè)備狀態(tài)、參數(shù)、……產(chǎn)品BOM、工藝指導生產(chǎn)BOM實際工藝數(shù)據(jù)產(chǎn)品BOM、工藝路線、……研發(fā)項目過程管理、配方/包裝設(shè)計、小樣分析檢驗PLM產(chǎn)品生命周期管理基礎(chǔ)：自動化與信息化是企業(yè)智能化的基礎(chǔ)（Siemens案例）需要哪些基礎(chǔ)？人力資源管理、財務管理、物料管理、生產(chǎn)計劃管理、采購管理、銷售管理等ERP企業(yè)資源計劃自動化立體庫、輸送系統(tǒng)、AGV小車等WMS自動化倉庫管理系統(tǒng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理、技術(shù)信息管理、生產(chǎn)計劃管理、生產(chǎn)調(diào)度管理、質(zhì)量管理、物料管理、設(shè)備管理、能源管理、看板管理、制造智能MES制造執(zhí)行系統(tǒng)DCS、MCS、傳動、QCS及其附屬執(zhí)行機構(gòu)和現(xiàn)場測量儀器儀表。Automation現(xiàn)場控制系統(tǒng)基本內(nèi)容能源管理智能化

實時感知、監(jiān)測、預警、控制用能，實時優(yōu)化能源效益。設(shè)備智能化設(shè)備具有感知、接受、自律、智能功能。供應鏈智能化

構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)式供應鏈，對由供應商、制造商、分銷商及最終顧客構(gòu)成的供應鏈系統(tǒng)中的物流、資金流、控制和優(yōu)化，以降低物流成本，縮短制造周期。生產(chǎn)智能化信息化與生產(chǎn)深度融合，實現(xiàn)生產(chǎn)操作、生產(chǎn)管理、管理決策三個層面全部業(yè)務流程閉環(huán)優(yōu)化管理。供應鏈智能化設(shè)備智能化生產(chǎn)智能化能源管理智能化智能企業(yè)智能產(chǎn)品芯片、條碼技術(shù)的載體，賦予產(chǎn)品身份特征，便于產(chǎn)品的搬運、存儲、信息查詢與反饋。電子紋身滿足不同區(qū)域、不同消費群體的個性化需求，實現(xiàn)精準化營銷。個性化定制（精準化營銷）具有產(chǎn)品的信息查詢及客戶意見反饋平臺，個性化、區(qū)域化消費數(shù)據(jù)的采集和存儲功能。查詢與信息收集平臺智能AI進行大數(shù)據(jù)計算，對所采集的數(shù)據(jù)進行挖掘與分析，實現(xiàn)對產(chǎn)品需求的精準定位，從而優(yōu)化產(chǎn)品。云數(shù)據(jù)庫計算（智能AI）01030402智能物料系統(tǒng)智能倉庫管理系統(tǒng)通過實時采集物資周轉(zhuǎn)過程中各節(jié)點的詳細信息，實現(xiàn)產(chǎn)品從運輸?shù)截攧沼涃~的全周期管理，并與ERP系統(tǒng)無縫集成，實現(xiàn)統(tǒng)一平臺。系統(tǒng)基于供應鏈管理總成本最優(yōu)的理念進行設(shè)計，充分利用物聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)技術(shù)，通過標簽/條碼及RF設(shè)備的應用，對物資進行智能標記和感知，提高收發(fā)貨作業(yè)效率和準確度，實現(xiàn)物資倉儲管理智能化。智能預警智能補庫智能操作自動控制自動過賬自動提醒自動跟蹤智能分析自動定位智能感知智能化自動化在線監(jiān)測系統(tǒng)及其數(shù)據(jù)的應用專業(yè)診斷和分析基于云數(shù)據(jù)庫的可視化和預知性分析能源優(yōu)化，設(shè)備、工藝參數(shù)優(yōu)化A優(yōu)化Valmet數(shù)據(jù)應用診斷預知效率提升提高能效，節(jié)約用能在優(yōu)勢企業(yè)構(gòu)建智能能量管理平臺工業(yè)智能能量管理平臺的功能預測能源效率瓶頸與用能瓶頸的識別協(xié)調(diào)與優(yōu)化用能設(shè)備協(xié)調(diào)與優(yōu)化（智能）管理運營數(shù)據(jù)收集和分析能源信息的收集與分析工業(yè)大數(shù)據(jù)特點供應商數(shù)據(jù)產(chǎn)品質(zhì)量服務信息信用數(shù)據(jù)位置數(shù)據(jù)渠道依賴原料來源Web信息業(yè)務信息行為信息機器數(shù)據(jù)多種類型時間序列數(shù)據(jù)真實數(shù)據(jù)海量并發(fā)較高控制數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)多樣時間戳程序數(shù)據(jù)結(jié)果數(shù)據(jù)人員數(shù)據(jù)基本信息行為信息物料數(shù)據(jù)基本信息計量信息位置信息物流信息加工信息裝配信息追蹤信息質(zhì)量數(shù)據(jù)檢驗數(shù)據(jù)隨機性概率特征相關(guān)性客戶數(shù)據(jù)需求數(shù)據(jù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)位置數(shù)據(jù)競爭對手信用數(shù)據(jù)業(yè)務數(shù)據(jù)Web信息行為信息物流數(shù)據(jù)位置數(shù)據(jù)計量數(shù)據(jù)時間數(shù)據(jù)多樣、實時、海量的數(shù)據(jù)需要依賴大數(shù)據(jù)技術(shù)進行數(shù)據(jù)管理并產(chǎn)生價值大數(shù)據(jù)智能工廠規(guī)劃設(shè)備及傳感器網(wǎng)絡(luò)工業(yè)云平臺應用系統(tǒng)溫度閥門控制企業(yè)網(wǎng)絡(luò)IPWMSERPPLMMESTMSEMSCRM云數(shù)據(jù)中心能源數(shù)據(jù)位置數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)管理平臺產(chǎn)品數(shù)據(jù)托盤AGV掃描設(shè)備RFID/WiFi能源監(jiān)控儀表換算采集Zigbee/RS485濕度原料監(jiān)控Zigbee物流跟蹤設(shè)備管理平臺以太網(wǎng)132原材料、成分溫度、濕度、成分

計量、換算閥門開關(guān)權(quán)限管理安全策略&QoS應用適配器操作門戶API終端管理數(shù)據(jù)管理網(wǎng)絡(luò)連接管理平臺基于機器學習的工業(yè)大腦設(shè)備1設(shè)備2設(shè)備3設(shè)備4設(shè)備5設(shè)備6設(shè)備7設(shè)備8設(shè)備9設(shè)備…預測性維修異常監(jiān)控人機協(xié)同過程優(yōu)化EMS數(shù)據(jù)ERP數(shù)據(jù)MES數(shù)據(jù)檢驗數(shù)據(jù)設(shè)備數(shù)據(jù)傳感器數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)源DCS數(shù)據(jù)工業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)大數(shù)據(jù)應用大數(shù)據(jù)處理工藝優(yōu)化質(zhì)量提升產(chǎn)線故障預測預測性維修效率提升可視化監(jiān)控事務型數(shù)據(jù)MPP數(shù)據(jù)庫HADOOPOLTP數(shù)據(jù)倉庫元數(shù)據(jù)索引列存儲粗粒度索引數(shù)據(jù)壓縮SQL優(yōu)化動態(tài)拓展資源管理大表關(guān)聯(lián)并行加載半結(jié)構(gòu)化非結(jié)構(gòu)構(gòu)化HDFSMap/ReduceHivePig事務處理數(shù)據(jù)完整性鎖機制索引機制SQL優(yōu)化SQL執(zhí)行備份恢復斷點處理監(jiān)控管理流處理（Storm、SparkStreaming）智能制造大數(shù)據(jù)藍圖工藝人員物料設(shè)備質(zhì)量歷史數(shù)據(jù)當前數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)當前數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)當前數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)當前數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)當前數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)平臺業(yè)務系統(tǒng)實時查詢服務批量檢索服務數(shù)據(jù)分享服務數(shù)據(jù)下載服務數(shù)據(jù)倉庫和分析型應用ODS/DSA–面向主題、當前DW–面向主題、歷史和匯總DMDMAPI接口供應鏈優(yōu)化作業(yè)行為優(yōu)化設(shè)備預測性維修SparkML交互查詢批查詢機器學習實時分析設(shè)備傳感器質(zhì)量物料人員事件設(shè)備傳感器質(zhì)量人員事件ETL工具定義的主題查詢結(jié)果呈現(xiàn)關(guān)系型數(shù)據(jù)LOB應用物料元數(shù)據(jù)及關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)預處理報表展示機器學習結(jié)果展示數(shù)據(jù)源定義數(shù)據(jù)預處理工業(yè)數(shù)據(jù)湖行為人員生產(chǎn)線信息系統(tǒng)ERPMESEMS智能化數(shù)據(jù)可視化流程優(yōu)化產(chǎn)線建模知識庫自助式BI信息管理事件處理

數(shù)據(jù)分類數(shù)據(jù)工廠

機器學習/數(shù)據(jù)分析HADOOP/Spark技術(shù)流處理信息基于數(shù)據(jù)湖分析機器學習大數(shù)據(jù)存儲SQL數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)湖其他數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)湖與價值發(fā)現(xiàn)目錄1工業(yè)大數(shù)據(jù)藍圖3工業(yè)大數(shù)據(jù)建模2智能企業(yè)與工業(yè)數(shù)據(jù)湖4預測與優(yōu)化5主要業(yè)務規(guī)劃工業(yè)大數(shù)據(jù)建模目標制造價值提升1、原因分析的工藝優(yōu)化；2、設(shè)備預測性維修；3、產(chǎn)線異常監(jiān)控；4、產(chǎn)品質(zhì)量控制；供應商管理提升1、風險預測與分析；2、交付時間與路徑優(yōu)化；3、供應商評價與信用管理；客戶需求管理提升1、客戶行為的需求挖掘；2、準確個性化的產(chǎn)品定價；3、產(chǎn)品的預測性保養(yǎng)與維修；4、更好的產(chǎn)品體驗；運營價值提升1、更好的管理資產(chǎn)；2、合理的資源消耗；3、避免人為的錯誤；4、實時推薦技術(shù)工具；5、增強用戶高效與便捷01020304如上圖顯示的機器學習算法，多級算法分析引擎可以根據(jù)對工廠已安裝設(shè)備的數(shù)據(jù)采集和工藝流程，自動繪制內(nèi)在的邏輯關(guān)系，并顯示哪個工藝流程和數(shù)據(jù)流之間直接或間接的相互關(guān)系，以及這種關(guān)系存在的原因。這種深層和獨特的分析提供了一個高等級的平臺來偵測異常，通過行為和運營表現(xiàn)來標記質(zhì)量與效率，并進行微觀辯證性的根源問題分析。生產(chǎn)過程建模設(shè)備數(shù)據(jù)建模結(jié)果的相似和關(guān)聯(lián)性產(chǎn)線數(shù)據(jù)建模模型算法-DNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一組模擬人腦進行模式識別的算法組合，通過聚類或者標記原始數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)感知，它可以識別真實世界包含在向量中的數(shù)據(jù)，如圖片、聲音、文本等。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別是數(shù)據(jù)通過了多步模式識別的隱藏層處理，傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習算法依賴于一個輸入一個輸出一個隱藏的淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習，而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在一個以上的隱藏層學習。模型與數(shù)據(jù)異常檢測事件處理環(huán)境分析人機協(xié)同能效增強質(zhì)量強化實時數(shù)據(jù)處理歷史數(shù)據(jù)處理模型分析實時數(shù)據(jù)檢測設(shè)備狀態(tài)、預防設(shè)備故障、優(yōu)化生產(chǎn)過程、提升產(chǎn)品質(zhì)量、能效增強、人機協(xié)同。通過對歷史數(shù)據(jù)清洗整合，進行模型的訓練，優(yōu)化模型參數(shù)，進行更加有效的生產(chǎn)和運營。強化模型目錄1工業(yè)大數(shù)據(jù)藍圖3工業(yè)大數(shù)據(jù)建模2智能企業(yè)與工業(yè)數(shù)據(jù)湖4預測與優(yōu)化5主要業(yè)務規(guī)劃設(shè)備預測性維修預測與優(yōu)化生產(chǎn)過程優(yōu)化設(shè)備預測性維修質(zhì)量提升人機協(xié)同異常檢測時間單元對于故障警告日志進行時間單元劃分，將故障或警告視為事件，事件到下一個事件發(fā)生時間間隔超過一定時間的視為不同單元。伴隨概率對于同一個時間單元里的故障和警告進行聯(lián)合概率分析，計算任意兩個事件在單元里同時發(fā)生的概率。故障事件對于某一種故障的前序事件進行觀察，事件與上一次事件間隔時間以內(nèi)或上一次相同故障發(fā)生之間的故障或警告視為前序事件，統(tǒng)計不同前序事件發(fā)生的次數(shù)。關(guān)聯(lián)分析通過伴隨發(fā)生概率分析，了解任意事件之間的關(guān)聯(lián)性，尋找同時發(fā)生概率高的事件。通過故障的前序事件分析，了解故障前序發(fā)生的事件，了解前序事件與故障的關(guān)系。異常檢測預測與優(yōu)化生產(chǎn)過程優(yōu)化異常檢測設(shè)備預測性維修人機協(xié)同質(zhì)量提升時間序列將采集到的底層設(shè)備數(shù)據(jù)進行時間序列分析，生成時間序列數(shù)據(jù)圖形，將圖像特征按時間段進行觀察。聚類分析對建模后時間序列數(shù)據(jù)的按照時間端特征進行提取并聚類，聚類的結(jié)果對應到采集到的生產(chǎn)國產(chǎn)數(shù)據(jù)。關(guān)聯(lián)分析對于不同分類數(shù)據(jù)的相關(guān)性，通過拉長時間軸的長度進行分析。行為分析對采集到的事件和分類數(shù)據(jù)的進行關(guān)聯(lián)性分析，并對應到產(chǎn)線運營行為上。生產(chǎn)過程優(yōu)化預測與優(yōu)化設(shè)備預測性維修生產(chǎn)過程優(yōu)化質(zhì)量提升人機協(xié)同異常檢測能力平衡通過分析工序的Cycletime，工序瓶頸以及相應的等待事件，該出每一步工序所需要能力平衡的建議。異常事件