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上海大数据采集分析软件 推荐咨询 武汉安弘智能装备供应

上传时间:2020-12-02 浏览次数:
文章摘要:基于中台架构用友释放工业大数据价值5月,工信部发布《关于工业大数据发展的指导意见》,上海大数据采集分析软件,提出加快数据汇聚、推动数据共享、深化数据应用、完善数据治理、强化数据安全、促进产业发展、加强组织保障等七方面21条指导意见

基于中台架构 用友释放工业大数据价值

5月,工信部发布《关于工业大数据发展的指导意见》,上海大数据采集分析软件,提出加快数据汇聚、推动数据共享、深化数据应用、完善数据治理、强化数据安全、促进产业发展、加强组织保障等七方面21条指导意见。工业大数据已日渐成为工业发展宝贵的战略资源,上海大数据采集分析软件,是推动制造业数字化,上海大数据采集分析软件、网络化、智能化发展的关键生产要素。如何收集、合理存储、充分使用这些工业大数据,是我国推动工业互联网发展,建立数据驱动的新型工业发展模式的关键! 工业互联网数据采集器,武汉安弘智能装备有限公司。上海大数据采集分析软件

工业大数据的来源


在工业生产和监控管理过程中无时无刻不在产生海量的数据,比如生产设备的运行环境、机械设备的运转状态、生产过程中的能源消耗、物料的损耗、物流车队的配置和分布等。而且随着传感器的推广普及,智能芯片会植入到每个设备和产品中,如同飞机上的“黑匣子”将自动记录整个生产流通过程中的一切数据。

我们认为,包括人、财、物、信息、知识、服务等在内的生产要素在制造全系统和全生命周期中的组合、流动会持续不断地产生Volume( 体量浩大) 、Variety( 模态繁多) 、Velocity( 生成快速) 和Value( 价值密度低) 的大数据。

企业信息系统存储了高价值密度的业务数据。上世纪60 年代以来信息技术加速应用于工业领域,形成了产品生命周期管理(PLM )、企业资源规划(ERP )、供应链管理(SCM )和客户关系管理(CRM )等企业信息系统。这些系统中积累的产品研发数据、生产制造数据、物流供应数据以及客户服务数据,存在于企业或产业链内部,是工业领域传统数据资产。


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产品质量管理与分析

传统的制造业正面临着大数据的冲击,在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生,来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业,芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程,每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求,高度自动化的设备在加工产品的同时,也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱,还是企业的金矿呢?如果说是后者的话,那么又该如何快速地拨云见日,从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢?这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。

某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后,每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求,一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式,我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数,对各项质量特性一一考核。

数据采集的方法

传统的数据采集方法包括人工录入、调查问卷、电话随访等方式,大数据时代到来后,一个突出的变化是数据采集的方法有了质的飞跃,下面所介绍的数据采集方式的突破直接改变着大数据应用的场景。

1、传感器

传感器是一种检测装置,能感受到被测量的信息,并能将检测感受到的信息,按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出,以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。在生产车间中一般存在许多的传感节点,24小时监控着整个生产过程,当发现异常时可迅速反馈至上位机,可以算得上是数据采集的感官接受系统,属于数据采集的底层环节。


2、RFID技术

RFID(Radio Frequency Identification,射频识别)技术是一种非接触式的自动识别技术,通过射频信号自动识别目标对象并获取相关的数据信息。利用射频方式进行非接触双向通信,达到识别目的并交换数据。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签,操作快捷方便。

在工作时,RFID读写器通过天线发送出一定频率的脉冲信号,当RFID标签进入磁场时,凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的产品信息(Passive Tag,无源标签或被动标签)。



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所以工业大数据本身的特点带来了非常多的挑战。除了数据获取的挑战,随之而来的就是数据分析、应用的挑战。这里边的限制是因果关系,即数据驱动的方法只能告诉我们关联性,而无法不能告诉我们因果性。比如淘宝推荐商品,只知道推荐相关商品,却不关心这个事情的因果——为什么用户是这样的人。但这在工业上是行不通的,尤其是控制方面,因此模型需要长时间的分析和验证。

工业领域存在白盒模型和灰盒模型,白盒模型即工业机理,企业会根据工业机理设计工序、产品结构和工艺,这是第一步。当它们被设计完之后,运行中又会出现大量的不确定性,这些不确定性的消除靠的就是**、工匠的经验,让整个流程生产变得更加稳定和高效,这是灰盒态。不再对机理和知识本身进行分析和理解的数据模型,是一种黑盒模型。工业大数据和工业智能的本质就是,将这些经验和知识量化学习出来,挖掘心中有口中无的隐性知识,或者尝试通过数据方法把统计关系找到,再交还给工匠分析。工业就是工业,它存在的时间比信息化时间长,积淀比信息化多,而大数据和人工智能技术只是给工业上带来小的变化,尝试帮它去消除不确定性。
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从采集到应用用友基于中台架构全流程赋能

用友专注企业服务31年,基于丰富的行业领域经验,构建了一套全新的数据解决方案,赋能工业企业应用创新,推动工业领域企业数智化转型。

其中,用友数据中台采用云原生、微服务架构,帮助企业进行数据的深度运用,打通企业各业务系统,并支持工业企业围绕数据中台构建企业的智能。同时,提供了数十种数据源的数据连接和采集能力、批流一体的数据架构、一体化的数据管理能力,可以实现企业数据运维的自动化、数据运营的资产化。此外,其内置的能力,还包括报表、图表、预测、决策、自助式的分析、图谱分析、机器学习算法进行高阶的数据价值挖掘,帮助实现工业企业实现业务的智能化。用友数据中台从工业数据采集、存储,到管理、分析与应用,赋能,帮助工业企业真正盘活、用好工业大数据。 上海大数据采集分析软件

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