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大数据

大数据

随着工业4.0概念的引入,工业产业进入了新一轮的全球性革命,新型工业体系最核心的特征就是互联网、大数据与工业的融合应用。工业大数据是工业4.0的核心支撑之一,将带来工业生产与管理环节的极大的升级和优化,其价值已经得到了全球的认可,但是反观我国的工业发展现状,工业数据的价值利用极其有限,如何采集、应用、管理工业大数据,快速跟进工业4.0的步伐,是传统的工业企业转型升级中必须要解决的问题。
工业大数据是“云、移、物、大、智”深度融合的体现,使得产品与生产设备之间、不同的生产设备之间以及数字世界和物理世界之间能够互联,可以打破传统工业生产中企业、地域、操作习惯、生产经验等多重限制,在此平台上快速高效地完成工业操作制度的决策、工业大数据的云端数学建模计算、工业信息和标准的快速获取、工业问题的互动咨询。

 

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工业大数据特点

供应商数据

  • 产品质量
  • 服务信息
  • 信用数据
  • 位置数据
  • 渠道依赖
  • 原料来源
  • Web信息
  • 业务信息
  • 行为信息

机器数据

  • 多种类型
  • 时间序列
  • 数据真实
  • 数据海量
  • 并发较高

控制数据

  • 数据多样
  • 时间戳
  • 程序数据
  • 结果数据

控制数据

  • 基本信息
  • 行为信息

物料数据

  • 基本信息
  • 计量信息
  • 位置信息
  • 物流信息
  • 加工信息
  • 装配信息
  • 追踪信息

质量数据

  • 检验数据
  • 随机性
  • 概率特征
  • 相关性

客户数据

  • 需求数据
  • 产品数据
  • 位置数据
  • 竞争对手
  • 信用数据
  • 业务数据
  • Web信息
  • 行为信息

物流数据

  • 位置数据
    计量数据
    时间数据

多样、实时、海量的数据需要依赖大数据技术进行数据管理并产生价值

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产线数据建模

如上图显示的机器学习算法,多级算法分析引擎可以根据对工厂已安装设备的数据采集和工艺流程,自动绘制内在的逻辑关系,并显示哪个工艺流程和数据流之间直接或间接的相互关系,以及这种关系存在的原因。这种深层和独特的分析提供了一个高等级的平台来侦测异常,通过行为和运营表现来标记质量与效率,并进行微观辩证性的根源问题分析。

 
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能效管理体系

工业节能平台基于数据的实时采集,进行海量数据在线分析和挖掘,识别企业能效管理的改进点,帮助企业进行管理对标和优化,为企业能源管理、设备整体效率提升、废弃物减量化、生产计划安排等提供实时在线分析和决策支持。

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安全管理体系

工业安全管理解决方案包括安全生产事故接警系统、安全生产在线监测系统、安全生产在线监控系统、安全生产在线预报警系统和综合统计分析系统,为不同管理人员提供安全管理信息,帮助企业系统提升企业安全管理水平;提升应急反应、应急协调、重大危险源预测预警等能力。

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环保管理体系

 

环保大数据分析平台通过对区域内的空气、水、土壤等环境信息进行采集,并对污染源在线监控系统、安全生产监督执法检查系统、重点企业和重大危险源信息管理系统、企业基本信息查询系统、排污许可证管理系统、排污交易管理系统、污水处理厂管理系统进行对接,形成面向政府、企业和公众的环保大数据综合管理分析平台。

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产供销平衡体系

 

整合企业内部多系统,贯通企业上下游的供销环节数据,将以销售为基础的产业链模型链接到企业内部库存及物流管理、供应商服务、培训、事故响应和行业整体分析系统中,帮助企业实现行业信息的实时分析管理, 实现数据库信息共享、集中采购、公开展示、供应商管理、设备供应全过程管理、价格与需求平衡等目标。

 

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经营分析体系

 

市场经营分析系统可以整合企业内部经营管理信息,打破信息孤岛,形成向上融合、向下服务、横向联动的机制,实现管理的贯通,提高经济运行协调处理工作的效率,指导管理者了解企业的发展态势及经济运行状况。

 

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人员画像

 

通过整合员工、工长、销售等人员的基本信息情况、KPI指标、灾害应急指数、工龄、违章情况、绩效、工种分布、技能水平等信息,对员工的工作进行360°的画像,全方位、多维度的分析和评价,为工业生产提出改进建议,提升生产管理水平。

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