智能制造工业大数据平台技术规划方案V3.0.pptx
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2、关联,并行加载,半结构化,非结构构化,HDFS,Map/Reduce,Hive,Pig,事务处理,数据完整性,锁机制,索引机制,SQL优化,SQL执行,备份恢复,断点处理,监控管理,流处理(Storm、Spark Streaming),智能制造大数据蓝图,工艺,人员,物料,设备,质量,大数据平台,业务系统实时查询服务,批量检索服务,数据分享服务,数据下载服务,数据仓库和分析型应用,ODS/DSA 面向主题、当前,DW 面向主题、历史和汇总,DM,DM,API接口,供应链优化,作业行为优化,设备预测性维修,Spark ML,目录,1,工业大数据蓝图,3,工业大数据建模,2,工业数据湖,4,预测与
3、优化,5,主要业务规划,工业大数据特点,多样、实时、海量的数据需要依赖大数据技术进行数据管理并产生价值,交互查询,批查询,机器学习,实时分析,设备,传感器,质量,人员,事件,ETL工具,定义的主题,查询,结果呈现,物料,元数据及关联性,数据预处理,报表展示,机器学习结果展示,数据源定义,数据预处理,工业数据湖,机器学习/数据分析,HADOOP/Spark技术,流处理,信息,基于数据湖分析,机器学习,大数据存储,SQL 数据仓库,数据湖,数据湖与价值发现,目录,1,工业大数据蓝图,3,工业大数据建模,2,工业数据湖,4,预测与优化,5,主要业务规划,工业大数据建模目标,01,02,03,04,如
4、上图显示的机器学习算法,多级算法分析引擎可以根据对工厂已安装设备的数据采集和工艺流程,自动绘制内在的逻辑关系,并显示哪个工艺流程和数据流之间直接或间接的相互关系,以及这种关系存在的原因。这种深层和独特的分析提供了一个高等级的平台来侦测异常,通过行为和运营表现来标记质量与效率,并进行微观辩证性的根源问题分析。,生产过程建模,设备数据建模,结果的相似和关联性,产线数据建模,模型算法-DNN,神经网络是一组模拟人脑进行模式识别的算法组合,通过聚类或者标记原始数据进行数据感知,它可以识别真实世界包含在向量中的数据,如图片、声音、文本等。,深度神经网络与单层神经网络的区别是数据通过了多步模式识别的隐藏层
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