大数据平台

 

概述

智慧工厂大数据平台主要通过传感器等物联网技术进行数据采集、传输得来的数据,实现数据资源的集中及整合,构建统一的数据模型,提高企业数据的处理效率与共享程度;实现对企业内部数据和外部数据的分析挖掘,对内对外提供数据服务;实现为企业提供决策支持、产品创新、服务支撑、风险管控以及流程优化等支撑服务。

智慧工厂大数据平台在Hadoop和云计算等技术的基础上,对人员管控、设备管理、量收系统、生产系统、CRM系统、数据分析综合服务平台的历史数据、数据模型、报表应用等进行移植,全面整合业务数据。数据来源涵盖所有的生产和管理系统,并可接入同业及相关市场甚至互联网信息,建立从业务层到管理层到决策层的智能分析体系,模拟量化风险和收益,实现对各种数据进行分类、管理、统计和分析等功能,给各级管理人员提供各类准确的统计分析预测数据,使其能够及时掌握全面的经营状况,为宏观决策提供支持;为基层业务人员提供详尽的数据,供其对各自的工作目标、当前和历史状况进行准确的把握,对业务活动进行有效支撑;满足经营管理及决策支持。

功能介绍

大数据平台_功能介绍



 

技术架构

大数据平台_技术架构

平台优点

Ø资产优化:数据分析平台可通过自动化机器内物联网传感器的数据挖掘和数据分析来最大限度地减少停机时间,制造商可以使用大数据平台结合物联网查看机器的状态及其中的部件,以确定机器是否会出现问题,高级预测分析可确保从最有价值的资产中获得最佳生产力和正常运行时间。

Ø产品质量:大数据分析平台捕捉机器级别的信息,以提高产量和吞吐量,可查看有产品是由多少成本和什么物料生产的。这些信息可以存储在一个中央数据存储中,以确保它快速地为质量系统提供信息,以识别问题区域,并基于实时数据进行根本原因分析。

Ø需求预测:用于需求预测的现代大数据分析平台提供了跨用户业务流程的全面数据视图,可以应用高级分析来有效地识别数据中重复出现的趋势和异常,并将其与客户情绪数据结合起来,以获得未来需求的更清晰画面,为工厂生产提供预测性判断。

Ø降低成本:企业范围的大数据分析平台可以降低预防性维护等方面的成本,及时对比历史数据与实时数据,发现问题并进行解决,减少支持负担,改进预测以降低库存水平,以及自动化或机器人过程自动化,以减少任何关键业务流程中的手工劳动量。



 

基础应用

工业大数据分析 处理

工业大数据分析 处理

Ø数据整合

把在不同数据源的数据收集、整理、清洗,转换后加载到一个新的数据源,为数据消费者提供统一数据视图的数据集成方式。工业生产数字化转型不仅意味着企业简单的数字化,而是把数字作为智能制造的核心驱动力需要利用数据去整合产业链和价值链。

Ø数据处理

工业数据来源于企业产业链的各个环节,通过RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP等技术采集,工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据,生产线的高速运转对数据的实时性要求更高,所以必须对多源、异构数据信息进行同构化处理,以构建完整的数据结构视图。

Ø可视化分析

对数据统计分析结果按照自定义方式进行形象、直观的可视化展视,提供灵活、易用、高性能的可视化分析能力,帮助企业或工厂快速洞察规律,及时发现生产缺陷或业务盲点;同时提供多达几十种可视化展示效果,让数据说话。

Ø报告分发

提供基于角色和用户的权限控制,管理员可以为不同的角色和用户设置相应的功能选项及权限,让企业的每个人的工作都实现数据驱动;同时还支持多种类型终端的展示,不仅能够在PC端使用,还支持在移动端数据展示,让企业人员随时随地掌控业务情况。

建模目标

工业大数据建模目标

 

厂区管理

人员管控

Ø厂区人员分布数据分析

智慧工厂大数据平台对监控(测)设备的数据进行收集、整理和分析,以图表形式直观展示厂区各区域人员分布情况,针对部分区域人员聚集,管理者可快速做出应对措施。

Ø在岗人员数据分析

大数据平台可对在岗人员信息进行统计和分析,包括:姓名、年龄、性别、工作岗位、职称、婚否等信息,通过饼状图、条形图等形式反映在岗人员的具体情况。

Ø新进员工数据分析

大数据平台可对新进员工信息进行统计分析,使管理者实时掌握本年度或本季度新进员工的情况,包括:姓名、性别、年龄、学历、入职日期、转正日期、工作岗位等,通过折线图或矩形树图显示具体信息。

Ø离职员工数据分析

大数据平台可对离职员工信息进行统计分析,是管理者实时掌握一定时间段内离职员工的情况,包括:姓名、性别、年龄、工作岗位、离职原因等,通过折线图或树状图进行展示。

Ø员工排班数据分析

智慧工厂大数据平台可对员工排班数据进行统计分析,包括:姓名、工作岗位、上下班时间、加班等信息,通过图表进行直观展示。 员工定位信息分析:大数据平台通过监测设备可对员工进行定位统计分析,通过图表实时掌握员工的具体位置。

Ø员工轨迹信息分析

大数据平台通过监测设备可对员工进行轨迹统计分析,通过图表可查看员工的运行轨迹,了解员工的具体行程。

Ø员工工资数据分析

大数据平台可对员工工资进行统计分析,包括工作岗位、工作时间、工资水平等信息,通过图表直观展示厂区内员工的工资分布。

Ø访客管理数据分析

智慧工厂大数据平台可对访客信息进行统计分析,包括:姓名、年龄、访问部门、被访人等信息,通过图表实时展示访客的具体信息。

绿色厂区

Ø厂区环境数据分析

智慧工厂大数据平台通过各种传感设备实时监控厂区环境得到当前环境的数据值,包括:CO、CO2、PH等信息,通过图表进行展示,是管理者迅速做出应对措施。

Ø能效管控数据分析

大数据平台通过物联网设备对数据的采集,实时展示当前厂区能效情况,包括:用水、用电、燃气等信息,使管理者能够根据具体情况进行不同管控。

Ø厂区绿化数据分析

大数据平台可通过各种传感设备得到的数据实施监控厂区内绿地的生长情况,可展示当前区域绿地的状态,是管理者及时有针对性的进行绿化管控。

车辆管理

工业大数据车辆管理

 

生产管控

设备管理

Ø设备采购信息分析:智慧工厂大数据平台可对采购部门进行的设备采购进行统计和展示,包括:设备名称、型号、供应商、采购时间等,使管理者能够了解设备的整体情况。

Ø备品备件数据分析:大数据平台可对备品备件进行统计和分析,包括:设备名称、型号、数量等信息,通过图表进行展示,使管理者了解是否需要购买设备并进行指令下发。

Ø设备状态数据分析:大数据平台可对设备状态进行统计和分析,包括:设备名称、设备使用时长、设备是否正常等信息,通过图表的形式进行展示,便于及时了解设备的运行状况。

Ø设备故障数据分析:大数据平台可对设备故障进行统计和展示,包括:设备名称、设备厂家、设备故障原因等信息,通过图表进行展示,便于管理者针对某种设备的选型进行决策。

Ø设备巡检数据分析:大数据平台可对设备巡检信息进行统计和分析展示,包括:设备名称、型号、巡检人员、巡检日期等信息,通过图表进行展示,使管理者和使用者及时了解设备动态。

Ø设备报修数据分析:大数据平台可对设备报修数据进行统计和分析,包括:设备名称、型号、报修人员、报修日期、是否维修等信息,使管理者及时掌握维修动向,使用者及时了解维修情况。

生产管理

工业大数据生产管理


仓库管理

Ø物料检验数据分析智慧工厂大数据平台可针对物料检验数据进行收集、整理和分析,得到当前物料的具体信息,通过对比使管理者快速进行决断。

Ø收料入库数据分析大数据平台可对物料入库进行统计和分析,通过图表进行展示,使管理者实时掌握仓库内物料的具体信息,使采购部门能够快速做出应对。

Ø物料出库数据分析大数据平台可对物料出库进行统计和分析,通过图表进行显示,使管理者及时了解物料的轨迹和去向,保证成本的同时可对生产过程进行优化。

Ø成品出入库数据分析大数据平台可对成品出入库进行统计和分析,通过图表的形式展示成品的种类、数量等信息,是管理者了解成品的整个生命周期的活动范围,便于更好的进行决策。

 

运维管理

设备监控:平台提供统一的设备运维监控服务,将设备具体成数据,通过对数据的实时监控,了解当前设备的具体信息,并对数据进行对比操作,使管理者及时应对突发情况。

资产管理:资产管理是工业大数据平台的关键,是连接平台所有服务的中枢,对资产进行建模,连接资产和数据源,将元数据描绘成数据模型,便于管理者清晰了解当前资产现状,及时进行调整。

集群运维:可对服务器或机房等进行运维管理,实时监控动环数据,通过采集数据中心的关键指标数据,针对实际运行情况实现预警功能、远程功能以及运行监测功能。

告警管理:将采集到的底层设备数据进行时间序列分析,生成时间序列数据图形,对于某一种故障事件进行观察,统计不同事件告警次数,了解任意事件之间的关联性,为再次发生事故做好预测准备,做好优化方案。

资源调度:调度业务是平台的数据流核心,调度业务让相关的业务系统、处理系统按照一定的业务逻辑,在用户的安排下,按照一定的依赖关系,定时触发,依次执行,让众多的作业管理简易高效。

人机协同:对机器和人员执行调度,通过对历史操作数据进行因果关联分析,得出相应岗位最适合的人员,并给出良好作业的关键行为要素,保证人机良好的协同。

生产优化:机器、数据和生产指标构成一个相互交织的网络,通过信息的实时交互、调整,进行比对、评估,可以进一步提高设备的效率和精度,更加合理化和智能化的使用设备,使生产更具效率,更环保;同时还可减少运维环节中的浪费和成本,提高设备的可用率。

供应链优化:通过RFID等电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链大数据,利用这些数据进行分析,将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降,通过供应链上的大数据采集和分析,企业能够持续进行供应链改进和优化,保证了对客户的敏捷响应。

 

数据可视化展示

数据可视化展示


数据可视化展示

END