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文档简介
《工业数据处理与分析》/工业互联网系列课程
工业数据处理与分析概述>>《工业大数据白皮书(2019)》将工业数据定义为:工业数据是指在工业领域中,围绕典型智能制造模式,从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。工业和信息化部《关于工业大数据发展的指导意见》将工业数据定义为工业领域产品和服务全生命周期数据的总和,包括工业企业在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等各个环节中产生的数据,以及工业互联网平台中的数据等。工业数据概念又有其共通之处,工业数据的两个关键核心:一是覆盖工业生产与服务全生命周期过程二是强调对数据和信息处理的重要性从狭义角度来讲,工业数据是指在工业领域生产服务全环节产生、处理、传递、使用的各类海量数据的集合;从广义角度来讲,工业数据是包括以上数据及与之相关的全部技术和应用的总称,除了“数据”内涵外还有“技术与应用”内涵。工业数据呈现容量大、更新快、类型丰富、价值高的特点,推动着技术变革和优化转型,工业数据逐渐演变成一种不可或缺的新型服务类型工业数据自身并不能为企业的业务发展提供直接帮助,数据所包含的技术也不能直接推动制造业智能化水平的提升。但是,如果能够将大量的数据收集起来,将其转换成制造企业的生产和运营活动所需要的信息,才能真正地实现其价值。工业数据具有复杂性和多样性的显著特点。通过对各类数据类型的相互关系的分析,可以为企业提供更多有用的信息,以便更好地进行经营决策。工业数据的处理和分析具有十分重要的现实意义。工业数据处理与分析是采用计算机科学技术、统计学技术、工业工程科学技术等多种技术手段,基于工业互联网对人、机、物的全面互联和数据采集,通过对工业生产和服务过程中产生的数据进行处理、计算、分析,提取出有价值的信息,加速向研发、生产、管理、服务等各个环节的渗透,有效的解决企业经营管理过程中信息不透明、不对称问题,实现降本增效。工业数据处理技术体系工业数据源数据采集,数据源数据采集是通过各种联网设备,实现各种数据数字化的任务,同时也需要将数据存储起来,准备好数据上传到工业互联网平台的工作。01数据传输。数据传输是将采集的数据快速地、可靠地上报到工业互联网平台。工业互联网平台只有具备高并发的能力,才能有效地、可靠地实现数据的传输。高并发的实现,需要借助分布式的架构设计,同时使用负载均衡、消息队列和缓存等相关技术。02数据的存储。数据传输完成后,是对海量数据的存储,从数据结构上,数据的种类大体上分为3类:结构化数据、半结构化数据、非结构化数据,分别需要不同的存储手段:03数据结构与我们常见的关系型数据库结构一致,如工厂记录生产订单的excel,整齐行列结构,常见的存储产品MySQL、Oracle、SQLServer等结构化数据数据结构如同Json、XML,例如车间内某设备的名称、产地、生产日期等描述信息常见的存储产品Redis、Hbase、MongoDB、OracleNoSQL等半结构化数据如工厂内的监控视频、设备、机床图片等文件常见的存储产品HDFS、FastDFS等非结构化数据数据处理。数据处理阶段,非常考验你对海量数据的处理能力,你需要用到大数据计算引擎。大数据的处理,从应用场景划分的话,可以分成两个大类:04批处理的输入是在一段时间内已经采集并存储好的有边界数据
流处理的输入基本上都是无边界数据。批处理流处理数据应用。数据产生价值的方法,总体来说可以分为4类,1,可视化;2,数据挖掘;3,数据预测;4,控制决策。04最直接的方法是可视化,也可以称为图表分析,可视化可以非常直观地向人们展示数据的含义。可视化比图表分析更进一步的方法是挖掘分析。我们可以基于各类算法来分析数据的规律和关联关系等。挖掘分析还有一种进阶的方法是预测分析。随着积累的数据和经验越来越多,我们可以用算法来构建预测模型。预测分析最后一种方法是控制决策。物联网设备可能具备执行器,物联网系统可以基于业务目标控制这些执行器。控制决策从数据的范围看工业数据处理与分析的发展智能化阶段信息化时代电气时代蒸汽时代18世纪60年代19世纪70年代20世纪70年代现在蒸汽时代电气时代信息化时代智能化阶段机械化阶段带动经济发展的新方式,这阶段的工业数据以纸为记录媒介的“纸质数据”,这一阶段只是原始地记录数据源,未采用任何处理技术和分析手段德国西门子的研制成发电机为标志,电气系统自动记录的电子工业数据也不断产生,这一阶段工业数据作为操作经验不断被实践,人们会花大量实践不断实践最优数据处理,但是没有结合业务进行分析电子和信息技术的广泛应用,工业大量使用计算机电脑、PLC等进行生产,使得机器接管了大部分“体力劳动”,信息化阶段的工业数据也随着企业信息化的发展而迅速累积,成为企业的数据资产,但是,工业数据处理与分析技术并未展现,更多的是离散化的单机数据。智能化阶段是实体物理世界与虚拟网络世界融合的时代。这一阶段我国目前处于初期阶段,仍需要借助工业互联网平台将生产中的供应、制造、销售信息数据化、智能化,最终实现快速、高效、个性化的产品供应,实现人、机、料、法、环的全面连接,实现“万物互联”。一是设备维护管理,通过对设备运行数据的分析,达到对设备进行早期维护,防止出现故障。二是产品远程服务,通过对产品状态参数数据的分析,实现对产品的远程优化。以三一重工为例,通过分析混凝土泵车、起重机、道路起重机等设备的运行状态进行分析,根据设备的工作时长、输送时长和泵送时长,完成阶段保修分析,提示客户维护不同的部件。三是生产线优化,通过对生产线数据的处理与分析,提高生产效率,比如格林公司利用西门子MindSphere分析设备一年的历史数据,预测刀具的磨损状态,从而能够及时的通知客户进行刀具的更换。四是个性化定制,根据顾客的需要,对产品的设计参数进行分析。从数据处理技术看工业数据处理与分析的发展工业数据处理与分析贯穿于制造的设计、工艺规划、生产工程、制造、使用和服务等各个环节。其应用与推广的步伐日益加快,应用广泛的模型可以概括为四类。从数据处理技术看工业数据处理与分析的发展高级运算和存储技术为处理海量数据提供了框架。高级运算技术如批计算、流计算、迭代计算;存储技术:NoSQL、Newsql等,在各行各业中得到广泛应用,降低了企业掌握能力的门槛。工业数据促进了企业的业务场景交互,为传统的制造业企业转型发展提供了技术支撑。各种云服务模型降低了大规模应用数据分析的成本。随着云计算技术的逐渐成熟,公有云、私有云、混合云等云服务为各行业提供廉价的计算、网络和存储资源,避免了昂贵的软件、硬件和人力投入。0201一方面,工业互联网平台具备与设备、系统和智能产品互联互通的能力,可以获得各种历史数据和实时数据,可以帮助企业采集和汇聚多源设备、异构的信息系统、运行环境、人员等要素实时安全。另一方面,工业互联网平台是一个由数据存储、数据共享、数据分析和行业模型组成的完整工业数据服务链,汇集了各种传统的专业处理方法和前沿的智能分析工具,可以快速帮助企业实现工业数据处理与分析,重新定义产业架构和重塑工业生产体系,并引领工业的未来。从数据处理技术看工业数据处理与分析的发展工业数据在新能源、智慧交通、航天航空、制造装备等行业的深入应用,其将成为工业资源的集聚、管理与再配置的载体,成为实现产业上下游跨领域广泛互联的基础设施。工业互联网平台是一个面向工业数字化、网络化、智能化需求的开放服务平台。工业数据处理与分析的应用场景主要包含研发设计、生产制造、销售管理、运营服务这四个方面通过对产品零件精密堆叠组装、测试、用户体验等产品全生命周期数字化信息进行采集、建模、分析,进行物理检测与实验,进行设计参数验证与优化,调整工厂生产工艺流程和设备参数,不断提升工厂整体工作效率和生产产品品质研发设计生产制造中会产生各种各样的工业数据,包含工业控制系统数据,生产监控数据以及各类传感器数据。工业控制系统数据来源主要包括分布式控制系统(DCS)和可编程逻辑控制器(PLC),生产监控数据主要来源于以SCADA为代表的监视控制系统。生产制造从销售管理方面来看,工业数据主要来源订单中的业务信息。订单到交付涉及CRM、BPM、PLM、APS、MES等多个核心业务IT系统,各种设备、不同仪器的订单类型的流程各不相同,管控困难。销售管理ERP、SCM、PLM、CRM等信息化系统和数字化平台的应用也不断加强,在生产运营一体化,能源优化调度、设备预测性维护、全过程质量追溯、异常智能追溯等场景都有典型的案例支持运营服务从管理机制的角度来看,数据管理机制不健全。对于实时大数据的分析缺乏管理方法和制度,无法及时的对数据进行处理分析,造成数据管理滞后,数据的使用效果大打折扣。从数据管理能力的成熟程度上来看,企业对数据有了一定的管理意识,但是对数据的认识不足,缺乏针对数据管理工作的评价标准,缺少对工业数据的监测、分析的优化流程,管理能力不成熟。从数据查询使用的角度出发,很多企业在数据管理的过程中缺乏对数据分级分类管理的意识,在需要某个或某些数据时,难以找到数据的存储位置,造成人力和物力的浪费,甚至会使收集到的数据难以匹配、无法使用,造成数据的冗余浪费。数据开发能力决定了从数据中能够获取的信息的深度。工业数据面临着企业对数据开发能力薄弱的问题,出现拥有大量的数据却无法挖掘出深度信息的现象。开发能力与数据处理、机理模型、工业软件关系密切。数据管理能力决定了数据的使用效果,良好的数据管理能力能让数据分析事半功倍,而数据管理能力不足则会使得数据难以使用,无法适应数据化
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