工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的七種武器之數據分析建模

2025China.cn   2022年02月18日

  【導讀】工業(yè)大數據作為制造業(yè)數字化轉型與智能化升級的關(guān)鍵點(diǎn),引起了業(yè)界的普遍關(guān)注。其中,對工業(yè)數據的分析、挖掘、利用,更成為重中之重。 特別是隨著(zhù)大數據技術(shù)的發(fā)展,工業(yè)界通過(guò)數據分析建模系統在多個(gè)細分領(lǐng)域內,進(jìn)行了諸多值得借鑒與思考的應用實(shí)踐。

  ■ 有的企業(yè)專(zhuān)注于石油液壓升降系統的優(yōu)化和維護,不僅沉淀了人工舉升采油法中的大量現代物理學(xué)知識,而且積累了海量的油井運行數據,在此基礎上不斷訓練分析模型,更好診斷井下和地表異常,并優(yōu)化油井運行參數;

  ■ 有的企業(yè)積累了800多種工業(yè)設備、 55000種故障模式和維護策略的工業(yè)知識庫,并收集了大量工業(yè)天氣、交通模式、衛星圖像、地理空間系統等數據集,更好支持分析模型的構建;

  ■ 還有企業(yè)聚焦預測性維護領(lǐng)域,開(kāi)發(fā)了機器學(xué)習引擎,提供故障預測、噪音過(guò)濾、圖像分析、異常檢測、動(dòng)態(tài)規劃等功能,提高石油鉆井平臺、風(fēng)力渦輪機、工程機械等資產(chǎn)運行效能。

  總結來(lái)說(shuō),數據分析建模系統主要面向信息化相關(guān)人員和業(yè)務(wù)分析人員,聚焦工業(yè)領(lǐng)域的各類(lèi)數據分析場(chǎng)景,以最新的大數據、機器學(xué)習、深度學(xué)習等前沿技術(shù)為基礎,解決實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題為導向,創(chuàng )造實(shí)際價(jià)值為目的的全流程數據建模分析平臺。

  工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺

  對數據分析建模能力的要求

  數據分析的精髓在于把統計學(xué)知識、行業(yè)經(jīng)驗、數據庫技術(shù)、機器學(xué)習方法結合起來(lái),以此從數據中提取出有意義且實(shí)用的信息。

  另外,數據分析的對象通常都是需要存儲、處理和計算的大數據集,因而數據庫技術(shù)、并行計算以及分布式計算在數據分析中扮演著(zhù)重要角色。數據分析通過(guò)描述分析、行為分析及預測分析來(lái)分析過(guò)去發(fā)生了什么、正在發(fā)生什么以及將要發(fā)生什么。數據分析建模系統最終輸出的模型結果將用來(lái)進(jìn)行各個(gè)層面的優(yōu)化包括,業(yè)務(wù)優(yōu)化、設計優(yōu)化、流程優(yōu)化、運維優(yōu)化等。

  數據分析建模系統應該可以支持在工業(yè)領(lǐng)域實(shí)現廣泛應用。例如,主軸分析、軸承分析、風(fēng)機診斷、地鐵門(mén)分析、健康度/剩余壽命、虛擬量測/良率提升等優(yōu)化場(chǎng)景。

  工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟針對數據分析建模系統在工業(yè)領(lǐng)域的應用范圍和應用價(jià)值也做了梳理。據統計,目前市場(chǎng)應用的熱點(diǎn)在生產(chǎn)設備管控、生產(chǎn)質(zhì)量管理、產(chǎn)品運維等領(lǐng)域;而系統應用的核心價(jià)值主要體現在降低生產(chǎn)運營(yíng)成本、資產(chǎn)管理成本以及提升已有產(chǎn)品良率等方面;而較為常見(jiàn)的數據建模場(chǎng)景包括:設備故障分析、能耗分析、工藝參數優(yōu)化等。

  事半功倍

  工業(yè)數據分析必備系統探析

  數據是未來(lái)企業(yè)核心價(jià)值與競爭力,尤其在工業(yè)領(lǐng)域更是如此。利用工業(yè)大數據分析,構建以數據為驅動(dòng)的生產(chǎn)運營(yíng)能力、對數據進(jìn)行建模分析和價(jià)值挖掘,已成為絕大多數制造企業(yè)致力實(shí)現的目標。以廣泛應用在工業(yè)領(lǐng)域的寄云NeuSeer 數據分析模型開(kāi)發(fā)系統為例,該系統旨在幫助工程技術(shù)人員快速從繁雜的數據中,通過(guò)智能的分析建模,充分挖掘數據的潛在價(jià)值。

  聚焦工業(yè)領(lǐng)域,NeuSeer 數據分析模型開(kāi)發(fā)系統的易用性、高效率,尤其在面對海量數據的全流程分析是更能凸顯其優(yōu)勢。幫助企業(yè)快速對接各類(lèi)實(shí)時(shí)、結構化和非結構化的異構數據源,自定義跨系統的數據集,通過(guò)自帶分析組件來(lái)快速定義可視化的分析工作流,利用數據集實(shí)現分析模型的訓練、驗證和應用,支持自定義算法組件以及組件共享,提供SPC、RCA等分析模型模板,支持多種模式的分析任務(wù)和跨系統的分析模型在線(xiàn)部署,提供分析結果的圖表展示。

  五大產(chǎn)品優(yōu)勢

  支持豐富的數據源:支持對接多種不同類(lèi)型的數據源,屏蔽底層的連接細節/數據量,而將來(lái)自不同數據源的數據抽象成可直接被分析的數據對象;

  支持海量數據的全流程分析:數據降采樣、數據空值填充、數據亂序處理;

  邊云協(xié)同:端側數據管理能力、云側數據分析能力;

  支持在線(xiàn)部署:組件可擴展,支持團隊協(xié)作;用戶(hù)可上傳自己寫(xiě)好的組件,也可訂閱其他用戶(hù)公開(kāi)的組件進(jìn)行建模分析;

  低門(mén)檻,易操作:整個(gè)建模流程設計基于拖拽式布局、連線(xiàn)式流程編排和指導式參數配置,使用者根據業(yè)務(wù)需要快速完成建模分析,并且每步的操作執行結果支持可視化顯示。

  六大產(chǎn)品功能

  快速對接數據源:快速對接各類(lèi)實(shí)時(shí)、結構化和非結構化的異構數據源,支持自定義跨系統的統一數據集,利用數據來(lái)訓練和驗證模型,并實(shí)現數據的高級分析;

  豐富的分析組件:提供數百種數據分析組件,并且持續更新迭代,組件包括工業(yè)數據預處理、統計、機器學(xué)習算法、深度學(xué)習、NLP、模型評估器、建模(訓練、驗證、應用)。另外,還提供特定工業(yè)組件,包括SPC、數據平滑、PCA、FIR濾波、IIR濾波、FFT、平穩性檢驗、Apriori、WignerVill分布、Pearson相關(guān)系數、方差分析等。組件式開(kāi)發(fā)降低了建模難度,提高了建模效率;

  可視化的分析工作流:通過(guò)拖放式對選擇的組件進(jìn)行連接以構建可視化的分析工作流,分步驟運行,每一步都能及時(shí)地查看執行結果,從而方便地嘗試不同算法組合,快速實(shí)現流程化、定制化的數據分析;

  自定義算法組件:支持上傳算法代碼生成自定義的算法組件,組件發(fā)布后支持跨團隊的訂閱和共享。另外,平臺提供常用的分析模型模板助力企業(yè)快速地模型開(kāi)發(fā),包括統計過(guò)程控制(SPC),自動(dòng)根因分析(RCA),多元異常檢測,虛擬量測(VM)等等;

  多種任務(wù)部署:平臺支持模型實(shí)例發(fā)布為API任務(wù)、定時(shí)任務(wù)、實(shí)時(shí)任務(wù)、交互式任務(wù)等模式。分析模型支持發(fā)布到數據管理系統、邊緣系統以及云端,實(shí)現基于模型的實(shí)時(shí)計算、邊緣計算和云端計算。

  數據可視化:支持組件執行結果實(shí)時(shí)展示及繪圖,包括:柱狀圖、折線(xiàn)圖、雷達圖等圖形,同時(shí)提供鉆取、聯(lián)動(dòng)、縮放、篩選、鏈接等交互操作。另外,可視化場(chǎng)景可直接生成鏈接,提供其它應用系統使用。

  挖掘數據潛在價(jià)值

  工業(yè)數據分析場(chǎng)景應用豐富

  寄云科技扎根工業(yè)數據分析領(lǐng)域,始終高度專(zhuān)注于在工業(yè)領(lǐng)域的大數據建模與分析建設。目前,已在高端制造、軌道交通、石油石化、電力能源等細分領(lǐng)域多有應用。以NeuSeer數據分析模型開(kāi)發(fā)系統為例,其典型應用場(chǎng)景是為某軌道交通車(chē)輛研究所對地鐵車(chē)輛設備進(jìn)行故障診斷和健康狀態(tài)檢測。

  在該應用中,客戶(hù)通過(guò)寄云數據分析模型開(kāi)發(fā)系統對軌道交通車(chē)輛上已部署多種智能傳感、設備進(jìn)行數據分析,從而實(shí)現在軌車(chē)輛的智能管控、風(fēng)險管理和預測性維護,規避軌道列車(chē)在實(shí)際運行過(guò)程中存在的,空調溫控不均、車(chē)門(mén)不合、牽引失效等運行風(fēng)險?;谲?chē)輛的機理模型和運行業(yè)務(wù)大數據,采用混合融合數據式建模的方式完成了對空調系統、牽引系統、車(chē)門(mén)系統的故障診斷和健康狀態(tài)的監測模型的建立;為運營(yíng)決策提供依據,提升設備的可用性與生命周期,提升管理水平;通過(guò)便捷場(chǎng)景可視化,降低數據處理、分析和人工智能建模的門(mén)檻;通過(guò)引入先進(jìn)建模和分析算法,共享專(zhuān)家大腦以實(shí)現智能分析成果的共享。

  依托于豐富的典型工業(yè)場(chǎng)景應用積累,寄云NeuSeer數據分析模型開(kāi)發(fā)系統已經(jīng)深深植根于工業(yè)數據分析中,并通過(guò)充分感知工業(yè)用戶(hù)的實(shí)際需求,逐漸形成了契合工業(yè)深度應用的核心競爭實(shí)力。

  當下,寄云科技正致力于以完整和專(zhuān)業(yè)的NeuSeer工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺,通過(guò)新技術(shù)解決多源、異構、海量數據的全生命周期管理,通過(guò)大數據建模與分析釋放數據智能的力量,提供設備預測性維護,設備運行效率優(yōu)化,以及生產(chǎn)管理優(yōu)化等智能數據應用,為工業(yè)企業(yè)提升數據化、網(wǎng)絡(luò )化、智能化奠定數據基礎,持續釋放數據價(jià)值,以更好實(shí)現工業(yè)企業(yè)客戶(hù)數字價(jià)值的高效呈現。

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