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智能制造大數(shù)據(jù)平臺(tái)是智能決策的基礎(chǔ)平臺(tái)。它由數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)建模、流計(jì)算和大數(shù)據(jù)應(yīng)用組成。大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)應(yīng)具備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和事件捕捉、流數(shù)據(jù)處理技術(shù)、分析優(yōu)化技術(shù)、預(yù)測(cè)分析等特點(diǎn)。

1、智能制造數(shù)據(jù)源

利用射頻識(shí)別、嵌入式技術(shù)、無線通信、傳感技術(shù)、總線通信等信息技術(shù)，通過多種傳感技術(shù)手段采集分散的設(shè)計(jì)信息、生產(chǎn)信息、供應(yīng)鏈信息、資源信息等，通過可靠的將PLM、ERP、MES、SRM、CRM等系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合到大數(shù)據(jù)中心。

結(jié)構(gòu)化的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)從原業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中獲取，智能制造運(yùn)行過程中采集的文件、音頻、視頻、傳感器數(shù)據(jù)、定位數(shù)據(jù)等信息由Hadoop分布式文件系統(tǒng)HDFS進(jìn)行管理。

2、智能制造數(shù)據(jù)整合

大數(shù)據(jù)平臺(tái)管理著海量數(shù)據(jù)、種類繁多的數(shù)據(jù)。需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，適時(shí)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在合適的介質(zhì)中，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)生命周期的管理。制定數(shù)據(jù)生命周期的管理策略，制定完整的備份和恢復(fù)策略，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，分層管理存儲(chǔ)，根據(jù)數(shù)據(jù)類型確定存儲(chǔ)策略。

數(shù)據(jù)集成ETL（Extract-Transform-Load）包括數(shù)據(jù)提取、清洗、轉(zhuǎn)換和加載的過程。還提供數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換清洗、調(diào)度監(jiān)控，貫穿數(shù)據(jù)中心解決方案的全流程。數(shù)據(jù)排序是建設(shè)數(shù)據(jù)中心的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。它按照統(tǒng)一的規(guī)則整合和提升數(shù)據(jù)的價(jià)值，負(fù)責(zé)完成數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源到目標(biāo)數(shù)據(jù)中心的轉(zhuǎn)換過程。

3、智能制造數(shù)據(jù)建模

大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)提供多種數(shù)據(jù)挖掘算法，包括分類、關(guān)聯(lián)、分割等，并提供可用于在一次建模運(yùn)行中嘗試各種方法、估計(jì)和比較多種不同方法的自動(dòng)建模技術(shù)。建模方法。通過這樣的建模方法和算法模型設(shè)計(jì)，可以在智能制造的諸多領(lǐng)域挖掘大數(shù)據(jù)的價(jià)值。常見的模型包括聚類、決策樹、回歸模型、關(guān)聯(lián)模型、線性規(guī)劃、時(shí)間序列模型等。

建模完成后，繪制模型的評(píng)級(jí)量表，包括增益圖、響應(yīng)圖、提升圖、利潤圖和投資回報(bào)率圖。對(duì)應(yīng)的函數(shù)以交叉表的形式提供，用于評(píng)估模型的預(yù)測(cè)能力，比較一個(gè)或多個(gè)模型的不同預(yù)測(cè)值與實(shí)際目標(biāo)值的準(zhǔn)確性。

4、智能制造流計(jì)算

流式計(jì)算是一種新的計(jì)算模式，對(duì)于無處不在的移動(dòng)設(shè)備、設(shè)備運(yùn)行監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、位置服務(wù)、傳感器等新的數(shù)據(jù)生產(chǎn)場(chǎng)景來說是不可或缺的。需要可擴(kuò)展的計(jì)算平臺(tái)和并行架構(gòu)來處理生成的大量數(shù)據(jù)流。智能制造中會(huì)有大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，比如產(chǎn)線數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)等。

如果我們使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法，往往需要數(shù)據(jù)的收集、整合、治理、存儲(chǔ)、建模、挖掘和分析等一系列復(fù)雜的流程。然而，許多分析和決策需要實(shí)時(shí)做出以避免錯(cuò)失機(jī)會(huì)。例如，通過實(shí)時(shí)檢測(cè)設(shè)備的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)，可以預(yù)測(cè)產(chǎn)品質(zhì)量。使用實(shí)時(shí)流計(jì)算分析方法可以有效解決此類問題。

大數(shù)據(jù)平臺(tái)需要采用流計(jì)算技術(shù)在幾分鐘到幾小時(shí)的時(shí)間內(nèi)從移動(dòng)信息（數(shù)據(jù)流）中揭示有意義的模式。大數(shù)據(jù)平臺(tái)通過為時(shí)間關(guān)鍵型應(yīng)用程序提供低延遲洞察力和更好的結(jié)果來提供業(yè)務(wù)價(jià)值?？梢院喜⒍鄠€(gè)流，使用戶能夠從多個(gè)流中獲取新的價(jià)值信息。

5、智能制造Hadoop架構(gòu)

大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)要引入Hadoop架構(gòu)來處理非結(jié)構(gòu)化、海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、檢索和分析。Hadoop技術(shù)是經(jīng)過驗(yàn)證的分布式解決方案，可以擴(kuò)展到海量數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)，解決海量數(shù)據(jù)（半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化）的存儲(chǔ)和訪問問題，并且該解決方案可以構(gòu)建在低成本的機(jī)器集群上，提高性價(jià)比。