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美林?jǐn)?shù)據(jù)
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美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司（簡(jiǎn)稱：美林?jǐn)?shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國(guó)內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商。

傳統(tǒng)制造企業(yè)究竟要怎么去做工業(yè)大數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)分析?

2022-06-27 16:14:00 次
當(dāng)前，數(shù)字化正在改變著傳統(tǒng)制造業(yè)的面貌，席卷著制造業(yè)的各個(gè)領(lǐng)域，在制造業(yè)數(shù)字化升級(jí)進(jìn)程中，制造行業(yè)企業(yè)不能只關(guān)注于硬件設(shè)備的智能化，也需要引入數(shù)據(jù)決策方式，做好數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)分析，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(yùn)營(yíng)效率真正實(shí)現(xiàn)本質(zhì)提升。
但也有很多工業(yè)制造企業(yè)目前尚未意識(shí)到企業(yè)積累的海量數(shù)據(jù)的價(jià)值，對(duì)于如何進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型一知半解。下面我們將結(jié)合美林?jǐn)?shù)據(jù)多年在工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，為大家簡(jiǎn)單梳理下工業(yè)大數(shù)據(jù)目前的應(yīng)用情況，看看企業(yè)究竟要怎么去做工業(yè)大數(shù)據(jù)分析。
認(rèn)識(shí)工業(yè)大數(shù)據(jù)
什么是工業(yè)大數(shù)據(jù)？
我們先看看維基百科的說(shuō)法：“工業(yè)大數(shù)據(jù)（Industrialbig data）是構(gòu)成工業(yè)人工智能的重要元素，指由工業(yè)設(shè)備高速產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，對(duì)應(yīng)不同時(shí)間下的設(shè)備狀態(tài)，是物聯(lián)網(wǎng)中的訊息。此一詞語(yǔ)在2012年隨著工業(yè)4.0的概念而出現(xiàn)，也和信息技術(shù)行銷流行的大數(shù)據(jù)有關(guān)，工業(yè)大數(shù)據(jù)也意味著工業(yè)設(shè)備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)有其潛在的商業(yè)價(jià)值。工業(yè)大數(shù)據(jù)會(huì)配合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)，利用原始資料來(lái)支援管理上的決策。”
百度百科是這樣說(shuō)的：“工業(yè)大數(shù)據(jù)是指在工業(yè)領(lǐng)域中，圍繞典型智能制造模式，從客戶需求到銷售、訂單、計(jì)劃、研發(fā)、設(shè)計(jì)、工藝、制造、采購(gòu)、供應(yīng)、庫(kù)存、發(fā)貨和交付、售后服務(wù)、運(yùn)維、報(bào)廢或回收再制造等整個(gè)產(chǎn)品全生命周期各個(gè)環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)和應(yīng)用的總稱。其以產(chǎn)品數(shù)據(jù)為核心，極大延展了傳統(tǒng)工業(yè)數(shù)據(jù)范圍，同時(shí)還包括工業(yè)大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)和應(yīng)用。其主要來(lái)源可分為以下三類：第一類是生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。第二類是設(shè)備物聯(lián)數(shù)據(jù)。第三類是外部數(shù)據(jù)。”
不同的說(shuō)法體現(xiàn)了對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)不同的認(rèn)知角度。但毋庸置疑的是，工業(yè)大數(shù)據(jù)為創(chuàng)新制造業(yè)企業(yè)的研發(fā)、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)、維保、營(yíng)銷等提供了全方位支撐！
?工業(yè)數(shù)據(jù)分析

工業(yè)大數(shù)據(jù)如此重要，我們當(dāng)然要立刻開展基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析、挖掘工作，以便從中獲取重要的價(jià)值。且慢，工業(yè)數(shù)據(jù)具有不同于關(guān)系型業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的特殊性，使其難以直接使用市面上現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析工具。
工業(yè)大數(shù)據(jù)的復(fù)雜特點(diǎn)：信號(hào)數(shù)據(jù)難以處理分析
經(jīng)典數(shù)據(jù)分析方法通常面向關(guān)系表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（DataFrame）。無(wú)論是業(yè)務(wù)信息化系統(tǒng)中具有復(fù)雜數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的表結(jié)構(gòu)，還是面向分析專用的冗余數(shù)據(jù)寬表都會(huì)用到這一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。它們同樣具有下面這些特征：
?工業(yè)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)
1、數(shù)據(jù)按行與列的方式放置，每條數(shù)據(jù)為一行，一行數(shù)據(jù)分為若干列，所有數(shù)據(jù)具有相同的列數(shù)，這些列表示了記錄的不同屬性。
2、各行數(shù)據(jù)在同一列具有相同的數(shù)據(jù)類型，各列之間可以不同。
3、各列數(shù)據(jù)類型通常為基本類型，即數(shù)值型、文本型、布爾型等。
4、各行數(shù)據(jù)之間具有獨(dú)立性，沒有依賴關(guān)系。
關(guān)系表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)既是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)所使用的基本邏輯模型，也是包括Excel、SPSS、R、Python—pandas、Spark等諸多數(shù)據(jù)分析處理軟件與框架所使用的數(shù)據(jù)模型，有大量數(shù)據(jù)分析方法針對(duì)這一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。而工業(yè)制造領(lǐng)域常見的數(shù)據(jù)類型是信號(hào)數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)并不很適合使用關(guān)系表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)去進(jìn)行表達(dá)。
信號(hào)數(shù)據(jù)是工業(yè)大數(shù)據(jù)的重要構(gòu)成部分，其一般直接或間接來(lái)源工業(yè)設(shè)備本身，是反應(yīng)工業(yè)設(shè)備現(xiàn)狀的重要參考。在設(shè)備故障診斷和健康預(yù)測(cè)(即PHM)應(yīng)用中具有重要的價(jià)值。
和關(guān)系表數(shù)據(jù)相比，它存在以下特點(diǎn)：
1、每條信號(hào)數(shù)據(jù)內(nèi)所有數(shù)據(jù)值均為同一類型數(shù)字，通常為浮點(diǎn)數(shù)值。
2、信號(hào)數(shù)據(jù)中數(shù)值的次序非常重要，其中包含關(guān)鍵信息。
3、一條信號(hào)數(shù)據(jù)內(nèi)可以包含數(shù)百萬(wàn)乃至更多標(biāo)量值，通常難以用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)逐一存儲(chǔ)。
4、針對(duì)工業(yè)信號(hào)數(shù)據(jù)存在著大量經(jīng)典算法，以數(shù)字信號(hào)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。
5、大量機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)方法難以直接應(yīng)用于原生信號(hào)數(shù)據(jù)形式。
可見，由于上述原因，面向關(guān)系表數(shù)據(jù)的處理、分析工具難以直接應(yīng)用工業(yè)信號(hào)數(shù)據(jù)類型。換言之，當(dāng)前工業(yè)信號(hào)分析領(lǐng)域的困境是：缺少面向工業(yè)信號(hào)數(shù)據(jù)的“數(shù)據(jù)分析+機(jī)器學(xué)習(xí)” 應(yīng)用平臺(tái)。
Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，為工業(yè)大數(shù)據(jù)分析提供完整的解決方案
為解決工業(yè)大數(shù)據(jù)分析困境，針對(duì)于工業(yè)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用難，尤其是信號(hào)數(shù)據(jù)分析難的問題，Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)開發(fā)提供了面向工業(yè)信號(hào)數(shù)據(jù)的全流程解決方案：
?
Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)
Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)?
1、支持多種信號(hào)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)形式的輸入與輸出
?信號(hào)數(shù)據(jù)分析

2、支持多種數(shù)字信號(hào)數(shù)據(jù)預(yù)處理操作
支持將信號(hào)數(shù)據(jù)按照不同的分割方法進(jìn)行切分，支持按照分幀、分貝、時(shí)段、功率、平穩(wěn)性、自適應(yīng)分割方法。
?
數(shù)字信號(hào)數(shù)據(jù)處理
3、支持多種數(shù)字信號(hào)處理方法拖曳式使用
?
數(shù)字信號(hào)處理
4、支持多種面向信號(hào)數(shù)據(jù)的特征工程方法
通過特征工程方法，可以將信號(hào)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)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(duì)其進(jìn)行分析、建模等研究。
?信號(hào)數(shù)據(jù)

5、支持信號(hào)數(shù)據(jù)類型與關(guān)系表數(shù)據(jù)類型的相互轉(zhuǎn)換
?
信號(hào)數(shù)據(jù)分析建模
6、支持信號(hào)數(shù)據(jù)處理與特征提取功能自定義
信號(hào)處理擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)支持用戶通過選擇自定義的信號(hào)處理算法將信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使信號(hào)數(shù)據(jù)處理更靈活更便捷。（自定義功能擴(kuò)展需要管理授權(quán)）
?信號(hào)數(shù)據(jù)分析
如下圖所示，平臺(tái)中的信號(hào)分析模塊，將極大提高平臺(tái)對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)的兼容能力，尤其是工業(yè)信號(hào)數(shù)據(jù)，也為后續(xù)工業(yè)信號(hào)分析項(xiàng)目的大數(shù)據(jù)解決方案提供可能。
?信號(hào)分析模塊

擴(kuò)展后的技術(shù)路線主要包含三個(gè)層次：
1、最上層表示機(jī)器學(xué)習(xí)流程
其余CRISP-DM流程(跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程)基本保持一致。
2、最下層就是經(jīng)典數(shù)字信號(hào)處理流程
平臺(tái)內(nèi)置了信號(hào)處理、信號(hào)變換、信號(hào)特征提取、譜分析以及信號(hào)濾波五大核心模塊，此外平臺(tái)集成了信號(hào)讀入和信號(hào)輸出兩個(gè)基本節(jié)點(diǎn)，這樣就可以實(shí)現(xiàn)經(jīng)典信號(hào)分析流程端到端解決方法的暢通。
3、信號(hào)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)融合
在平臺(tái)上體現(xiàn)為S端口(信號(hào)數(shù)據(jù))和D端口(關(guān)系型數(shù)據(jù))的連接。目前融合的核心組件是信號(hào)特征提取和S轉(zhuǎn)D。前者通過信號(hào)特征提取，完成機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)建模中特征工程的任務(wù)。后者完成信號(hào)數(shù)據(jù)機(jī)理分析結(jié)果的關(guān)系型轉(zhuǎn)存。
信號(hào)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)
“信號(hào)分析+機(jī)器學(xué)習(xí)”其核心思路是基于信號(hào)分析算子完成信號(hào)數(shù)據(jù)的特征工程的功能。在實(shí)際使用信號(hào)分析工具包進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，信號(hào)處理算法節(jié)點(diǎn)與數(shù)據(jù)分析節(jié)點(diǎn)的結(jié)合一般是下面這個(gè)樣子的。（紅框中是信號(hào)處理節(jié)點(diǎn)部分）
信號(hào)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)、?
美林?jǐn)?shù)據(jù)多年以來(lái)精耕工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，幫助工業(yè)制造企業(yè)深層次挖掘工業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值的產(chǎn)品，將借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，幫助制造企業(yè)優(yōu)化數(shù)字運(yùn)維分析決策能力。
當(dāng)然，Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的強(qiáng)大技術(shù)力不光能作用于企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)中，也能夠幫助高校在培養(yǎng)智能制造領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)復(fù)合型人才的過程，快速搭建符合真實(shí)生產(chǎn)環(huán)境的實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)環(huán)境，相關(guān)科研院所在展開生產(chǎn)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)研究時(shí)，通過Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的幫助，也能極大提升工作效率。
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