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美林數(shù)據(jù)
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美林數(shù)據(jù)技術股份有限公司（簡稱：美林數(shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務提供商。

談談工業(yè)信號數(shù)據(jù)分析那點事兒

2021-12-14 16:52:41 次
隨著傳感器技術、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)存儲等技術的發(fā)展，傳統(tǒng)制造工業(yè)的生產(chǎn)業(yè)態(tài)也發(fā)生了很大的變化，工業(yè)大數(shù)據(jù)的應用價值和廣闊的開發(fā)前景也被更多的企業(yè)所認同。
目前工業(yè)大數(shù)據(jù)主要有以下三種主要來源：第一類是生產(chǎn)經(jīng)營相關業(yè)務數(shù)據(jù)。第二類是設備物聯(lián)數(shù)據(jù)。第三類是外部數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)無疑具有重要的商業(yè)價值，尤其是工業(yè)設備產(chǎn)生的實時信號數(shù)據(jù)，更是寶貴的能夠反饋真實生產(chǎn)狀況的原始資料，因此格外受到想要實現(xiàn)降本增效的制造企業(yè)的關注。
今天小T就從工業(yè)實時信號數(shù)據(jù)的應用價值和應用難點的角度出發(fā)，和大家一起聊聊工業(yè)信號數(shù)據(jù)分析的解決方案。
工業(yè)實時信號數(shù)據(jù)的價值和應用場景
與大家更為熟悉的偏重于采用可視化分析等手段去挖掘深層次價值信息的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)不同，工業(yè)信號數(shù)據(jù)的應用，更加偏重于面向復雜工業(yè)過程，通過數(shù)據(jù)分析建模來解決較為復雜的工業(yè)生產(chǎn)問題，目前典型應用主要在這幾個方面：
故障診斷和預測
大型工業(yè)設備運行結構較為復雜，一旦出現(xiàn)故障，傳統(tǒng)方法很難快速判斷出到底是那個部分出了問題。
而通過對如設備的振動變化等實時信號數(shù)據(jù)進行分析，我們就可以建立大數(shù)據(jù)模型對設備的運行狀態(tài)開展故障預測和診斷。
設備故障監(jiān)測
▲使用Tempo平臺制作的風電設備運行狀況數(shù)據(jù)看板
工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析
日益成熟的傳感器探測技術使得設備的溫度、壓力、熱能、振動和噪聲等狀況都可以轉化為數(shù)據(jù)，讓生產(chǎn)企業(yè)可以通過數(shù)據(jù)分析手段輕松掌控每個生產(chǎn)流程，及時發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)問題改進生產(chǎn)工藝。
通過異音判斷產(chǎn)品質量的智能檢測方案
▲通過異音判斷產(chǎn)品質量的智能檢測方案
生產(chǎn)制造排程優(yōu)化
通過大數(shù)據(jù)的豐富信息來發(fā)現(xiàn)歷史預測和實際的偏差概率，考慮產(chǎn)能、人員、物料等的約束，采用智能優(yōu)化算法來排產(chǎn)。
總得來說，工業(yè)信號數(shù)據(jù)對于制造企業(yè)的生產(chǎn)決策過程有著很大的應用價值，但在實際的生產(chǎn)場景中，現(xiàn)有的常見數(shù)據(jù)分析工具卻很難實現(xiàn)對工業(yè)信號數(shù)據(jù)的分析應用，這主要有以下幾個方面的原因。
工業(yè)信號數(shù)據(jù)分析為什么這么難？
信號數(shù)據(jù)本身具有獨特性
經(jīng)典數(shù)據(jù)分析方法通常面向關系表數(shù)據(jù)結構（dataframe），像Excel、SPSS、R、Python—Pandas、SPARK等大家熟悉的數(shù)據(jù)分析工具都是針對這一數(shù)據(jù)結構開發(fā)的。但工業(yè)數(shù)據(jù)卻具有不同于關系型業(yè)務數(shù)據(jù)的特殊性：
工業(yè)信號數(shù)據(jù)
?每條信號數(shù)據(jù)內(nèi)所有數(shù)據(jù)值均為同一類型數(shù)字數(shù)值。
?信號數(shù)據(jù)中數(shù)值的次序非常重要，其中包含關鍵信息。
?一條信號數(shù)據(jù)內(nèi)可以包含數(shù)百萬乃至更多標量值，通常難以用關系型數(shù)據(jù)庫逐一存儲。
?每條信號數(shù)據(jù)內(nèi)所有數(shù)據(jù)值均為數(shù)字，通常為浮點數(shù)值。
?針對工業(yè)信號數(shù)據(jù)存在著大量經(jīng)典算法，以數(shù)字信號處理算法為主，這些算法與經(jīng)典數(shù)據(jù)分析算法有很大差異。
?每條信號數(shù)據(jù)內(nèi)所有數(shù)據(jù)值均為同一類型。
?大量機器學習、深度學習方法難以直接應用于原生信號數(shù)據(jù)形式。
工業(yè)信號數(shù)據(jù)的這些特點，使其難以直接使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析工具進行模型構建。
缺少面向工業(yè)數(shù)據(jù)準備運維的工具
在當今的制造業(yè)領域，信號數(shù)據(jù)的采集和處理本身也是一個難點。很多企業(yè)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集主要依靠傳統(tǒng)的手工作業(yè)方式，采集過程中容易出現(xiàn)人為的記錄錯誤且效率低下。
工業(yè)數(shù)據(jù)準備
有些企業(yè)雖然引進了相關技術手段，并且應用了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，但是由于很多工業(yè)設備的數(shù)據(jù)協(xié)議和接口并不統(tǒng)一，因此也無法實現(xiàn)信息采集的實時性、精確性和延伸性管理，各單元出現(xiàn)了信息斷層的現(xiàn)象。
工業(yè)信號數(shù)據(jù)處理與分析應用脫節(jié)
工業(yè)大數(shù)據(jù)的的落地需要數(shù)據(jù)處理和分析應用兩個部分配合才能發(fā)揮最終價值。目前市面上雖然有一些產(chǎn)品可以幫助企業(yè)實現(xiàn)對信號數(shù)據(jù)的處理，但大多只針對于數(shù)據(jù)處理層面，而沒有面向后續(xù)分析應用環(huán)節(jié)進行一體化開發(fā)，企業(yè)如果想要針對設備信號數(shù)據(jù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)建模，還需要額外配置其他數(shù)據(jù)分析工具，需要為此投入較高的人力、物力成本。
“信號數(shù)據(jù)分析+機器學習”解決方案
為解決工業(yè)大數(shù)據(jù)分析困境，Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺開發(fā)提供了面向工業(yè)信號數(shù)據(jù)的專用分析工具包，通過Tempo AI工業(yè)信號數(shù)據(jù)專用分析工具包，普通業(yè)務人員也可以：
拖拽式操作搞定信號數(shù)據(jù)分析處理
Tempo AI支持多種信號數(shù)據(jù)存儲形式的輸入與輸出，通過特征工程方法，可以將信號數(shù)據(jù)直接轉化為一系列特征量描述，從而便于用戶經(jīng)典數(shù)據(jù)分析方法對其進行分析、建模等研究。
信號數(shù)據(jù)分析處理-數(shù)據(jù)接入
同時內(nèi)置多種數(shù)字信號處理方式，可以直接采用拖拽方式進行數(shù)據(jù)分析處理，支持將信號數(shù)據(jù)按照分幀、分貝、時段、功率、平穩(wěn)性、自適應等不同的分割方法進行切分，實現(xiàn)低代碼模式快速完成信號數(shù)據(jù)分析處理。
信號數(shù)據(jù)分析處理
  信號數(shù)據(jù)接入
工業(yè)信號數(shù)據(jù)分析
 信號數(shù)據(jù)切分
工業(yè)信號數(shù)據(jù)分析
  多種數(shù)字信號處理方式
使用機器學習算法延展信號數(shù)據(jù)分析
Tempo AI可實現(xiàn)信號數(shù)據(jù)類型與關系表數(shù)據(jù)類型的相互轉換，并通過這一連接將信號數(shù)據(jù)分析和機器學習建模過程在一個平臺內(nèi)實現(xiàn)融合，基于信號分析算子完成信號數(shù)據(jù)的特征工程的功能，大大提高了整體工作效率。
機器學習算法延展信號數(shù)據(jù)分析
靈活快速完成數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品企業(yè)級部署
信號分析模塊作為Tempo AI中的一個功能模塊，可以和Tempo平臺中可視化分析等其他功能模塊實現(xiàn)快速接入。
同時支持經(jīng)過管理授權的用戶通過擴展編程節(jié)點及自定義算法設計功能，對平臺提供的信號處理算法進行自由變換，使信號數(shù)據(jù)處理更靈活更便捷。極大提高平臺對工業(yè)數(shù)據(jù)的兼容能力的同時，也充分考慮企業(yè)運營必須的數(shù)據(jù)安全，為后續(xù)工業(yè)信號分析項目的大數(shù)據(jù)解決方案提供可能。
數(shù)據(jù)分析工具
當前，數(shù)字化正在改變著傳統(tǒng)制造業(yè)的面貌，席卷制造業(yè)的各個領域，在制造業(yè)數(shù)字化升級進程中，制造行業(yè)企業(yè)不能只關注于硬件設備的智能化，也需要引入數(shù)據(jù)決策方式，做好數(shù)據(jù)治理，基于數(shù)據(jù)模型貫通產(chǎn)品全生命周期數(shù)據(jù)，才能使作業(yè)和運營效率真正實現(xiàn)本質提升。
而Tempo AI作為一款能夠有效幫助工業(yè)制造企業(yè)深層次挖掘工業(yè)數(shù)據(jù)價值的產(chǎn)品，將借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術和大數(shù)據(jù)技術，幫助制造企業(yè)優(yōu)化數(shù)字運維分析決策能力。如果想要體驗工業(yè)4.0時代的數(shù)字化新決策方式，不妨立即申請試用體驗~
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