工业大数据的落地选型.pptx
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工业大数据的落地选型.pptx
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,工业大数据的落地选型,技术创新,变革未来,先建平台还是先做应用?
选择新的算法还是获取新的数据?
解决老问题还是发现新价值?
大数据落地的一些疑问,大数据冰山,是什么,为什么,怎么样,未来会怎样,如何应对,数据价值,工具和方法,用户和场景,对象定义和认知,利用难度挖掘成本,统计,分析,探索,预测,决策,数据密度,大数据必须附着于业务大数据需专注于核心和盈利领域基于大数据的自动化决策是未来主要方向,如何进入良性循环?
平台:
从数据仓库到大数据应用:
预测不可测结果,实现优化调整提升识别精度,实现智能自动判定产品:
解决技术的最后一公里,具体实践,过程数据数据仓库的分析对象都是管理的结果数据、业务的状态数据,对这些数据的统计分析在一定程度上有效的帮助管理者把握企业运营态势,使决策有据可依。
然而,环境、业务、人员都处于不断的变化之中,数据呈现的状态结果并不可靠,也不全面,决策者并不具有真正敏锐的洞察力。
充分利用各领域的过程数据,挖掘潜在规律,突破固有认识,将推动商业、管理、技术跨越式创新。
结果数据,更大的数据量,(Volume)TB(1012B)PB(1015B),更及时地数据更新(Velocity)天时/分,更丰富的数据类型(Variety),结构化(传统数据)结构化、半结构化、非结构化更经济的成本(Value)高端设备低端并行,4V,上卷,下钻,切片,切块,旋转,管理费用,财务费用,销售费用,2012年2012年2012年一季度二季度三季度,帐套3帐套2,帐套1,结构化数据OLAP分析,统计分析与数据挖掘,现实世界,抽样降维,非结构化数据处理分析技术,文本数据,图像数据,语音数据,视频数据,流数据,01,适应全样本、高维度的算法模型,02,支持大规模分布式并行计算模型,面向工业对象的大数据数据模型构建,设计“亲属码”,编制物料“家谱”,在此基础上,融合每个工序的工艺信息、合同生产信息和质量判定信息等,将各个机组“孤立”信息,按照实物生产过程进行串接,并通过动态增量更新技术,构建物料信息流,形成整个项目的数据基础。
工艺,材料号,材料号,材料号,材料号,材料号,合同号,材料号,质量判定信息,生产工艺信息流,合同加工信息流,生产时间流,物料树建立,数据量大,物流产线交错,生产情况复杂多样,如回退(变号、不变号)多次,材料新增、删除、判废、修改等逻辑处理异常复杂。
物料跟踪:
聚合信息,提炼数据价值点,是物料成本计算的基石,模式一:
数据仓库和大数据平台的混合架构,模式二:
从数据湖到数据仓库的层次架构,企业大数据中心应用规划,不同缺陷在时间上的聚集性不同缺陷在不同因素上的分布倾向不同缺陷在不同成份含量上的分布倾向不同缺陷在成份含量上的共同特征过程异常与缺陷的相关性,质量缺陷大数据分析逻辑:
产品质量缺陷发生在特定的时空中,这个时空中的各类因素一定在某个微观程度上与无缺陷生产时空因素存在显著差异。
过程异常与缺陷的相关性,不同缺陷在成份含量上的共同特征,不同缺陷与特定因素间的相关性,不同缺陷在时间上的聚集性,l目标:
以未进行冷矫的子板为对象,建立预测模型,通过预测需要进行冷矫的厚板,降低冷矫率,同时减少因残余应力引起的客户质量异议。
l分析对象-牌号:
选择一个具体型号产品-时间段:
2015.012015.07-数据:
加热炉信息表/轧制信息表/热矫冷矫信息表+客户质量异议数据l厚板制造工艺流程图,加热炉,粗轧精轧加速冷却,决定是否冷矫,客户,显著因子间相关性分析,l对导出的55个候补因子进行逐步逻辑回归,按照backward方法剔除变量和按照forward方法添加变量,得到最终进入模型的变量因子,使用交叉验证,选择最优模型,良品命中率为92%,不良命中率为77.8%:
=7.063+0.02051,10.04188,218.83,3+0.0014054,+0.03035+0.003801,6+0.05597,77.1788,阈值:
0.015(大于阈值则为不良),具有上表面缺陷集中,中心线位置分布集中,长度方向分布集中,网格分布密度较小(平原)4个特征,具有上表面缺陷集中,传动侧分布集中,操作侧分布集中,长度方向分布集中,网格分布密度一般(丘陵)5个特征,具有传动侧分布集中,操作侧分布集中,长度方向分布集中,宽度方向分布集中,网格分布密度很高(高原)5个特征,3个热轧机组保护渣的缺陷特征分析时间:
缺陷记录时间201501-201505缺陷类型:
HD钢质保护渣系夹渣分析数据包含钢卷(个数):
162446、缺陷(个数):
4361904形成9个特征描述维度面别倾向性、传动侧分布集中度、操作侧分布集中度、中心线位置分布集中、头部分布集中度、尾部分布集中度、长度方向分布集中度、宽度方向分布集中度、网格密度完成16万个热卷的细化特征描述,并可提供基于特征的搜索查询,划痕,油污,过酸洗,过酸洗,硌伤,卷积(5,5),Maxpooling(2,2,2,2),卷积(5,5),Maxpooling(2,2,2,2),全连接全连接,CNN模型,测试集上准确率,1.CNN:
90.82%2.MLP:
64%3.LogisticRegression:
60%3001005,大数据平台服务,大数据应用开发框架大数据(数据及应用)管理平台,大数据平台服务,MPP存储服务,Hadoop存储服务,对象存储服务,结构化数据接入服务,半结构化数据接入服务,非结构化数据接入服务,批量计算服务,实时计算服务,流式计算服务,分析服务,展现服务,GIS服务,搜索服务,查询服务,应用,计算,存储,接入,大数据应用开发框架,统一数据访问框架,计算任务开发框架,组态展现开发框架,报表应用开发框架,自助分析开发框架,分析算法开发框架,Java,C,标准服务应用开发框架,项目应用开发框架,页面组件开发框架GIS应用开发框架搜索服务开发框架遵循服务应用开发框架的标准、规范,并在服务应用框架提供的开发环境中进行开发、管理和部署,大数据(数据及应用)管理平台,数据建模,数据安全,数据溯源,数据质量,数据接入,应用接入,运行监控,统一认证,日志分析,应用层,公共安全噱市官埋智能家居智眙交适环境监测石滋化工,平台君,五心,设备层,J大裘呻,数据玩佳基础指标,基,寸象管理,,一,杏,1,I,尸皇,I,I,玩准委据APl,第三方应用接入,今,卢必王.扫,吐,,界面演示宝信大数据平台xlnsight,立叮刁土中立主粔节气,眨沺,岭那硒Ill.-:
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- 关 键 词:
- 工业 数据 落地 选型