大數據平臺

 

概述

智慧工廠大數據平臺主要通過傳感器等物聯網技術進行數據采集、傳輸得來的數據,實現數據資源的集中及整合,構建統一的數據模型,提高企業數據的處理效率與共享程度;實現對企業內部數據和外部數據的分析挖掘,對內對外提供數據服務;實現為企業提供決策支持、產品創新、服務支撐、風險管控以及流程優化等支撐服務。

智慧工廠大數據平臺在Hadoop和云計算等技術的基礎上,對人員管控、設備管理、量收系統、生產系統、CRM系統、數據分析綜合服務平臺的歷史數據、數據模型、報表應用等進行移植,全面整合業務數據。數據來源涵蓋所有的生產和管理系統,并可接入同業及相關市場甚至互聯網信息,建立從業務層到管理層到決策層的智能分析體系,模擬量化風險和收益,實現對各種數據進行分類、管理、統計和分析等功能,給各級管理人員提供各類準確的統計分析預測數據,使其能夠及時掌握全面的經營狀況,為宏觀決策提供支持;為基層業務人員提供詳盡的數據,供其對各自的工作目標、當前和歷史狀況進行準確的把握,對業務活動進行有效支撐;滿足經營管理及決策支持。

功能介紹

大數據平臺_功能介紹



 

技術架構

大數據平臺_技術架構

平臺優點

Ø資產優化:數據分析平臺可通過自動化機器內物聯網傳感器的數據挖掘和數據分析來最大限度地減少停機時間,制造商可以使用大數據平臺結合物聯網查看機器的狀態及其中的部件,以確定機器是否會出現問題,高級預測分析可確保從最有價值的資產中獲得最佳生產力和正常運行時間。

Ø產品質量:大數據分析平臺捕捉機器級別的信息,以提高產量和吞吐量,可查看有產品是由多少成本和什么物料生產的。這些信息可以存儲在一個中央數據存儲中,以確保它快速地為質量系統提供信息,以識別問題區域,并基于實時數據進行根本原因分析。

Ø需求預測:用于需求預測的現代大數據分析平臺提供了跨用戶業務流程的全面數據視圖,可以應用高級分析來有效地識別數據中重復出現的趨勢和異常,并將其與客戶情緒數據結合起來,以獲得未來需求的更清晰畫面,為工廠生產提供預測性判斷。

Ø降低成本:企業范圍的大數據分析平臺可以降低預防性維護等方面的成本,及時對比歷史數據與實時數據,發現問題并進行解決,減少支持負擔,改進預測以降低庫存水平,以及自動化或機器人過程自動化,以減少任何關鍵業務流程中的手工勞動量。



 

基礎應用

工業大數據分析 處理

工業大數據分析 處理

Ø數據整合

把在不同數據源的數據收集、整理、清洗,轉換后加載到一個新的數據源,為數據消費者提供統一數據視圖的數據集成方式。工業生產數字化轉型不僅意味著企業簡單的數字化,而是把數字作為智能制造的核心驅動力需要利用數據去整合產業鏈和價值鏈。

Ø數據處理

工業數據來源于企業產業鏈的各個環節,通過RFID、工業傳感器、工業自動控制系統、工業物聯網、ERP等技術采集,工業設備所產生、采集和處理的數據量遠大于企業中計算機和人工產生的數據,生產線的高速運轉對數據的實時性要求更高,所以必須對多源、異構數據信息進行同構化處理,以構建完整的數據結構視圖。

Ø可視化分析

對數據統計分析結果按照自定義方式進行形象、直觀的可視化展視,提供靈活、易用、高性能的可視化分析能力,幫助企業或工廠快速洞察規律,及時發現生產缺陷或業務盲點;同時提供多達幾十種可視化展示效果,讓數據說話。

Ø報告分發

提供基于角色和用戶的權限控制,管理員可以為不同的角色和用戶設置相應的功能選項及權限,讓企業的每個人的工作都實現數據驅動;同時還支持多種類型終端的展示,不僅能夠在PC端使用,還支持在移動端數據展示,讓企業人員隨時隨地掌控業務情況。

建模目標

工業大數據建模目標

 

廠區管理

人員管控

Ø廠區人員分布數據分析

智慧工廠大數據平臺對監控(測)設備的數據進行收集、整理和分析,以圖表形式直觀展示廠區各區域人員分布情況,針對部分區域人員聚集,管理者可快速做出應對措施。

Ø在崗人員數據分析

大數據平臺可對在崗人員信息進行統計和分析,包括:姓名、年齡、性別、工作崗位、職稱、婚否等信息,通過餅狀圖、條形圖等形式反映在崗人員的具體情況。

Ø新進員工數據分析

大數據平臺可對新進員工信息進行統計分析,使管理者實時掌握本年度或本季度新進員工的情況,包括:姓名、性別、年齡、學歷、入職日期、轉正日期、工作崗位等,通過折線圖或矩形樹圖顯示具體信息。

Ø離職員工數據分析

大數據平臺可對離職員工信息進行統計分析,是管理者實時掌握一定時間段內離職員工的情況,包括:姓名、性別、年齡、工作崗位、離職原因等,通過折線圖或樹狀圖進行展示。

Ø員工排班數據分析

智慧工廠大數據平臺可對員工排班數據進行統計分析,包括:姓名、工作崗位、上下班時間、加班等信息,通過圖表進行直觀展示。 員工定位信息分析:大數據平臺通過監測設備可對員工進行定位統計分析,通過圖表實時掌握員工的具體位置。

Ø員工軌跡信息分析

大數據平臺通過監測設備可對員工進行軌跡統計分析,通過圖表可查看員工的運行軌跡,了解員工的具體行程。

Ø員工工資數據分析

大數據平臺可對員工工資進行統計分析,包括工作崗位、工作時間、工資水平等信息,通過圖表直觀展示廠區內員工的工資分布。

Ø訪客管理數據分析

智慧工廠大數據平臺可對訪客信息進行統計分析,包括:姓名、年齡、訪問部門、被訪人等信息,通過圖表實時展示訪客的具體信息。

綠色廠區

Ø廠區環境數據分析

智慧工廠大數據平臺通過各種傳感設備實時監控廠區環境得到當前環境的數據值,包括:CO、CO2、PH等信息,通過圖表進行展示,是管理者迅速做出應對措施。

Ø能效管控數據分析

大數據平臺通過物聯網設備對數據的采集,實時展示當前廠區能效情況,包括:用水、用電、燃氣等信息,使管理者能夠根據具體情況進行不同管控。

Ø廠區綠化數據分析

大數據平臺可通過各種傳感設備得到的數據實施監控廠區內綠地的生長情況,可展示當前區域綠地的狀態,是管理者及時有針對性的進行綠化管控。

車輛管理

工業大數據車輛管理

 

生產管控

設備管理

Ø設備采購信息分析:智慧工廠大數據平臺可對采購部門進行的設備采購進行統計和展示,包括:設備名稱、型號、供應商、采購時間等,使管理者能夠了解設備的整體情況。

Ø備品備件數據分析:大數據平臺可對備品備件進行統計和分析,包括:設備名稱、型號、數量等信息,通過圖表進行展示,使管理者了解是否需要購買設備并進行指令下發。

Ø設備狀態數據分析:大數據平臺可對設備狀態進行統計和分析,包括:設備名稱、設備使用時長、設備是否正常等信息,通過圖表的形式進行展示,便于及時了解設備的運行狀況。

Ø設備故障數據分析:大數據平臺可對設備故障進行統計和展示,包括:設備名稱、設備廠家、設備故障原因等信息,通過圖表進行展示,便于管理者針對某種設備的選型進行決策。

Ø設備巡檢數據分析:大數據平臺可對設備巡檢信息進行統計和分析展示,包括:設備名稱、型號、巡檢人員、巡檢日期等信息,通過圖表進行展示,使管理者和使用者及時了解設備動態。

Ø設備報修數據分析:大數據平臺可對設備報修數據進行統計和分析,包括:設備名稱、型號、報修人員、報修日期、是否維修等信息,使管理者及時掌握維修動向,使用者及時了解維修情況。

生產管理

工業大數據生產管理


倉庫管理

Ø物料檢驗數據分析智慧工廠大數據平臺可針對物料檢驗數據進行收集、整理和分析,得到當前物料的具體信息,通過對比使管理者快速進行決斷。

Ø收料入庫數據分析大數據平臺可對物料入庫進行統計和分析,通過圖表進行展示,使管理者實時掌握倉庫內物料的具體信息,使采購部門能夠快速做出應對。

Ø物料出庫數據分析大數據平臺可對物料出庫進行統計和分析,通過圖表進行顯示,使管理者及時了解物料的軌跡和去向,保證成本的同時可對生產過程進行優化。

Ø成品出入庫數據分析大數據平臺可對成品出入庫進行統計和分析,通過圖表的形式展示成品的種類、數量等信息,是管理者了解成品的整個生命周期的活動范圍,便于更好的進行決策。

 

運維管理

設備監控:平臺提供統一的設備運維監控服務,將設備具體成數據,通過對數據的實時監控,了解當前設備的具體信息,并對數據進行對比操作,使管理者及時應對突發情況。

資產管理:資產管理是工業大數據平臺的關鍵,是連接平臺所有服務的中樞,對資產進行建模,連接資產和數據源,將元數據描繪成數據模型,便于管理者清晰了解當前資產現狀,及時進行調整。

集群運維:可對服務器或機房等進行運維管理,實時監控動環數據,通過采集數據中心的關鍵指標數據,針對實際運行情況實現預警功能、遠程功能以及運行監測功能。

告警管理:將采集到的底層設備數據進行時間序列分析,生成時間序列數據圖形,對于某一種故障事件進行觀察,統計不同事件告警次數,了解任意事件之間的關聯性,為再次發生事故做好預測準備,做好優化方案。

資源調度:調度業務是平臺的數據流核心,調度業務讓相關的業務系統、處理系統按照一定的業務邏輯,在用戶的安排下,按照一定的依賴關系,定時觸發,依次執行,讓眾多的作業管理簡易高效。

人機協同:對機器和人員執行調度,通過對歷史操作數據進行因果關聯分析,得出相應崗位最適合的人員,并給出良好作業的關鍵行為要素,保證人機良好的協同。

生產優化:機器、數據和生產指標構成一個相互交織的網絡,通過信息的實時交互、調整,進行比對、評估,可以進一步提高設備的效率和精度,更加合理化和智能化的使用設備,使生產更具效率,更環保;同時還可減少運維環節中的浪費和成本,提高設備的可用率。

供應鏈優化:通過RFID等電子標識技術、物聯網技術以及移動互聯網技術能幫助工業企業獲得完整的產品供應鏈大數據,利用這些數據進行分析,將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降,通過供應鏈上的大數據采集和分析,企業能夠持續進行供應鏈改進和優化,保證了對客戶的敏捷響應。

 

數據可視化展示

數據可視化展示


數據可視化展示

END



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