工业大数据平台方案.pptx
- 文档编号:98629
- 上传时间:2022-10-03
- 格式:PPTX
- 页数:40
- 大小:3.72MB
工业大数据平台方案.pptx
《工业大数据平台方案.pptx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《工业大数据平台方案.pptx(40页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
,工业大数据复杂装备远程运维综合解决方案,内容,一、公司介绍二、工业大数据建设背景及思路三、工业大数据平台技术架构四、工业大数据平台案例,制造,电力,航空,石油,智能工厂智能联网产品运维服务绿色制造,广域电网测量WAMS能源装备的远程运维新能源分析与优化停电预测和过载预警,飞行安全监控航空器维护航路管理,能耗优化,物探大数据管理和共享油气生产物联网管道完整性管理、能耗优化,轨道交通,列车运维行车安全环境安全,船舶,设备综合保障降低船舶能耗航海安全数据服务,工业大数据智能制造和制造服务化的重要组成部分,工业4.0系统可以被看作是数据、硬件、软件和智能的流通与互动。
从智能设备和网络中获取数据,然后利用大数据和基于机器所在行业的分析工具进行存储、分析和可视化。
最终的“智能信息”可以供决策者(在必要时实时)使用,或者作为各工业系统中更广泛的资产优化或战略决策流程的一部分。
各种产生数据的机器,工业大数据循环体系,机器数据采集,专有机器数据流提取存储,基于机器特征的算法和数据分析,可视远程和集中数据以及智能信息,优化机器的数据流返回机器,各种基于机器以及机器上下文的分析模型,机器数据系统,工业大数据的核心:
机器数据,海量高速机器24*7产生,产生速度快,数据量大,独特数据类型机器产生的时间序列,时空序列,或者数组阵列数据,多种类型,实时深度分析基于复杂数值算法的实时和历史分析,一个典型的大规模机器大数据应用系统(如工程机械物联网、油气生产物联网、智能电网、车联网、地质勘探等),每天产生的数据量是淘宝交易的100倍,且要在这些数据上实时做复杂的领域相关分析,机器大数据的特点,工业大数据-实现路径,从海量产品数据中挖掘出对用户有价值的信息,以直观,有效的表现形式,为用户决策提供商业支持和服务,数据产品化,将计算机的逻辑功能嵌入到机器上,用数据的方式描述机器制造和运行过程中产生的大量信息。
产品数据化,通用电气-Predix工业互联网平台,航空医疗制造采矿石油,配电发电铁路灌溉风电,航天数据-发展方向,大数据软件专业厂商,大数据技术专业能力,低,高,低,高,制造业行业积累和能力,工业企业,大型信息化企业,工业大数据领先者,内容,一、公司介绍二、工业大数据建设背景及思路三、工业大数据平台技术架构四、工业大数据平台案例,工业大数据平台-数据业务逻辑,价值,客户,企业数据,机器数据,历史数据,CRM、ERP,数据安全数据管理,数据实时、批量接入,非结构化数据半结构化数据,数据索引,数据融合,结构化数据,APIs,分析,处理,技术,数据,12,数据源数据接入,数据管理数据分析,5数据展示,流计算Storm、Kafka数据分类数据清洗,WEB,Tablet,Phone,数据处理层,工业设备,工业传输协议,DATACollector,网络传输协议议,ERP,CRM,OA,设备数据,增量数据导入,批量数据导入,系统数据,DATAAGENT,ETL,离线计算引擎,分布系统文件,工业流数据实时分析,工业级算法分析引擎,通用搜索引擎,通用SQL分析引擎消息队列,内存存储Redis,NO-SQLHBase,TSDB,数据存储层,资产管理/服务,数据管理/服务,数据分析,数据安全,工业大数据平台-技术架构,全文搜索SearchSQL&API,数据采集,大数据基础技术平台,应用层,工业大数据平台-云技术,航天数据公司与金山云紧密合作,全面共享、定制云能力:
全面集成大数据生态组件,无缝对接云端数据;主节点和元数据高可用保障,稳定安全;快速部署,弹性扩展;专业漏洞扫描,保障服务器安全;专家咨询,专业服务。
云接入:
复杂事件实时处理云储存:
数据可靠安全云分析:
处理海量数据,容量型可达40MB/s吞吐量,访问时延5-10ms,单盘最高20000IOPS、256MB/S吞吐性能,访问时延0.5-2ms,每台云服务器最大支持3块EBS盘,普通云盘单块最大支持4T,高性能云盘单块最大支持2T,高性能,大储存,工业数据处理专区实现复杂事件处理(CEP)、可视化实时数据流管理等功能,1.数据采集-设备数据,关键组件,解决方案,水轮机叶片,推力轴承,连轴螺栓,油膜温度测量系统,声发射测量系统,声呐检测系统,外加传感器利用关键测量技术,将外部传感器加装于原有复杂装备上,实现设备数据化;,内置传感器利用设备内置传感器,解析复杂装备原有工业传输协议,Kafka/Flume一般用于日志数据/传感器数据/用户行为数据的接入,业务系统数据库的增量实时接入采用CDC、binlog方案,实现采用数据库日志的方式无负荷接入,1.数据采集-实时数据接入处理,kafka、flume数据接入,流式计算引擎(storm、spark-streaming),Hadoop,分布式数据库,内存数据库,Gobblin/Kettle/Sqoop支持到多种数据源,支持到各种关系型数据以及MongoDB/HBase等NoSQL支持全量/增量/定时各种传输模式采用ETL方式接入数据,数据接入的过程中可以进行清洗和整合,1.数据采集-批量数据接入处理,2.大数据基础平台-数据分析能力,主要数据分析类型:
历史数据分析,通过对历史数据进行整合和分析,建立工业级的预测模型,以进行更有效的生产和运营。
实时数据处理,通过分析实时数据检测设备状态、预防设备故障、优化生产过程。
1.描述性分析,3.预测性分析,基于对数据的统计分析,描述数据表现出的现象与客观规律,利用历史数据建立分析模型和规范的分析流程,建立数据到信息的输入输出关系,实现对连续数据流的实时分析,通过对数据的深层挖掘建立预测模型,实现对不可见因素当前和未来状态的预测,航天数据公司数据分析的三个发展阶段2.规定性分析,2.大数据基础平台-分布式计算引擎,Spark,2.大数据基础平台-MPP数据库与Hadoop相结合,核心目标:
资产建模,连接资产和数据源资产分类原则:
属性分类(质量、压强等)或用户自定义(位置信息、资产供应商等),资产模型是工业大数据平台的关键,是连接平台所有服务的中枢,能帮助应用开发者更好的理解、分析和处理数据,图形数据库资产服务数据存储是一个图形数据库将元数据描述成数据模型,查询引擎利用图形表达式语言(GEL)检索数据,API接口层支持资产分层、属性分类和自定义建模对象终端访问域对象建模层转换数据格式,便于数据库存储和查询。
资产管理服务,3.大数据应用-资产管理服务,常用的数据管理与服务:
对各种类型数据进行接入、处理和储存。
数据接入数据处理数据储存,对数据进行处理,例如对传感器数据进行标签处理、资产数据与ERP数据相结合等。
支持多渠道多类型的数据接入,包括实时数据接入和批量数据接入。
可根据需求选择存储方式:
时间序列存储传感器实时数据BLOB数据库存储图片式数据关系型数据库存储其他数据,3.大数据应用-数据管理与服务,实时数据分析,通过对历史数据进行整合和分析,建立工业级的预测模型,以进行更有效的生产和运营,异常检测(AnomalyDetection)事件流处理(EventStreamProcessing)分析运行环境(AnalyticsRuntime)分析界面(AnalyticsUserInterface)分析日志(AnalyticsCatalog),迭代提升,通过分析实时数据检测设备状态、预防设备故障、优化生产过程,历史数据分析,常用数据分析服务,3.大数据应用-数据分析服务,主要目标:
满足企业互联网端对端的安全需求建立企业互联网应用,安全性问题关键依赖授权和身份验证两个环节。
1.租户管理,为租户提供特定服务实体及注册表,完成租户和服务实体间的完美映射,在确保客户数据信息安全的基础上,实现服务生命周期管理。
2.用户账户和身份验证在传统用户信息验证方法的基础上,增加多种验证方法完善身份验证系统。
3.访问控制建立资源访问限制,增强用户账户信息验证的权威性,同时不断提升和优化网络访问信息安全,实现复杂条件下的访问控制。
3.大数据应用-数据安全服务,基于R语言的交互式数据探索对接后台海量数据用于数据分析师各种分析,挖掘,预测等场景多维数据分析展示,3.大数据应用-数据展示工具,内容,一、公司介绍二、工业大数据建设背景及思路三、工业大数据平台技术架构四、工业大数据平台案例,服务型制造案例,健康状态管理系统PHM国产C919大飞机装配有我国自主研制的故障预测与健康管理系统(PHM),为国产大飞机安全护航。
通过传感器获取设备状态信息,借助多种智能算法,监测、分析、诊断设备的健康状态,已实现对3万多项飞机数据中涉及飞行安全的4600多个关键数据进行实时监控、故障诊断、维修控制决策、飞机运行管理、发动机监控、健康状态评估以及维修品质分析等功能,建立了我国国产大型客机的数据中心。
监控积累数据健康状态管理系统PHM,商飞健康状态管理系统PHM,服务型制造案例远程运行中心,服务型制造案例数据传输,服务型制造案例飞行中实时数据,服务型制造案例,直升飞机旋翼PHM系统中国航天科工集团为直升机装配有我国自主研制的直升机旋翼和传统系统故障预测与健康管理系统(PHM),为直升机安全护航。
通过传感器获取设备状态信息,借助多种智能算法,监测、分析、诊断设备的健康状态。
服务型制造案例直升飞机旋翼PHM系统,服务型制造案例直升飞机旋翼PHM系统,服务型制造案例直升飞机旋翼PHM系统,哈尔滨电气集团-已有主要成果,基于远程数据采集的数字资产管理监控,基于知识库及故障分类的健康状态管理,通过实行统一数据治理,可以实现更高层次的数字资产抽象,从而实现新机型、新设备的简单扩展,哈尔滨电气集团-数据治理框架升级,哈尔滨电气集团公司现有的远程运维系统中,仅考虑了水轮机一种数字资产,在考虑汽轮机时水平扩展性上存在很大的缺陷,水轮机模型,汽轮机模型,锅炉模型,航空医疗制造采矿石油,基于机械抽象模型的数据结构基类设计,利用航天数据与金山云合作开发的公网工业数据专用云系统,适应工业数据的采集特点,能够实现弹性扩展的数据高并发接入、复杂流数据处理、分布式存储、高性能计算能力。
哈尔滨电气集团-数据云处理能力升级,现有系统数据库通过前端数据采集系统,以8秒为一个采集传输周期,每个周期进行16000多组数据传输,包括温度、流量、电参量、压力及振动摆度等数据,形成7个独立的关系型数据库,数据关联分析效率低下且不灵活。
通过将原有的数据库升级为Hadoop大数据生态系统,能够打破关系型数据库的缺陷,实现数据的融合分析。
哈尔滨电气集团-大数据处理能力升级,哈尔滨电气集团-大数据分析能力升级,现有系统数据库通过建立基于专家设计知识、制造知识的标准样本及故障样本,并对比两者的差异,实现故障主题、子题、故障因子的预设性分析,功能较为单一,且扩展性较差,仅能针对单种水轮机产品分析,开发基于大数据的通用工业故障分析算法及通用数据分析算法,为各种产品的实际应用提供可公共调用的函数接口,实现具有扩展性的工业大数据分析,哈尔滨电气集团-数据应用能力升级,利用现代软件设计理念,从用户体验出发,利用新型BI呈现方式,实现更加美观及具有灵活性的用户交互界面。
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 工业 数据 平台 方案
![提示](https://static.bdocx.com/images/bang_tan.gif)