智能制造工业大数据平台建设方案.pptx
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智能制造工业大数据平台建设方案.pptx
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Zigbee,2G/3G/4G,LoRa,NB-IOT,Wi-Fi,有线,FogCloud,协议适配,安全引擎,数据存储,设备管理,智能引擎,人员管理,设备租赁,环境检测,故障诊断,.,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,工厂数据湖,数据源定义,设备,人员,物料,质量,事件,传感器,关系型数据库,业务线应用,ETL工具,定义的主题,元数据及关联性,结果呈现,设备,人员,物料,质量,事件,传感器,批查询,交互查询,实时分析,机器学习,数据预处理,预处理,机器学习展示,数据湖与价值发现,数据,信息,行为,工业大数据建设目标,产线数据建模,如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盒工艺流程,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,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处理,传统的神经网络机器学习算法依赖于一个输入一个输出一个隐藏的浅层神经网络学习,而深度神经网络是在一个以上的隐藏层学习,模型与数据,强化模型,历史数据处理,实时数据处理,模型分析实时数据检测设备状态、预防设备故障、优化生产过程、提升产品质量、能效增强、人机协同,通过对历史数据清洗整合,进行模型的训练、优化模型参数,进行更加有效的生产和运营,智慧工厂平台解决方案架构,UI组件,门户&安全,智慧工厂解决方案平台架构,共分为三层:
数据采集层(适配器)、数据支持层(Gards)、应用层(FIDIS应用系统)。
数据层:
提供BIOPEG智能网关接入设备和BIOP的接入接口软件,支持各类工厂系统(DCS、PLC、SCADA等)、业务系统(ERP、MES、EAM、MRO等)、工厂设备和工厂产品的接入。
全结构化工厂数据的智能感知采集技术,实现系统、设备、产品级等多种数据源接入,多种协议的智能解析(OPC、TCP/IP、Modbus、Profibus、CAN等),提供GB、TB、到PB级的智能数据采集。
实现数据加密传输和加密存储功能,满足企业对数据安全的需求。
工厂平台层:
BIOP平台提供可扩展的工厂云操作系统,能够满足实现对硬件资源和开发工具的接入、控制和管理,为应用开发提供必要的存储计算、分析、挖掘、工具资源等支持。
包括:
分布式存储、分布式计算、数据质量及安全、数据分析、数据挖掘、数据可视化等功能模块。
工厂应用层:
通过云化软件和专用APP平台(支持第三方开发)应用架构,面向企业客户提供各类软件和应用服务。
对第三方开发者提供开发环境和开发工具,且封装了大量的工厂技术原理、行业知识、基础模拟,以微服务组件方式为开发者提供调用,来开发更多面向用户的创造性应用。
BIOP平台提供经营管理、能源管理、安全管理、环保管理、资金流管理及物资流管理、资产全生命周期管理及预测性维护(PHM)等应用服务,帮助客户实现优化企业资源配置,提高企业资源利用率,提升企业的管理能力、营销能力和资源整合能力,推动企业向智能制造迈进。
智慧工厂解决方案:
全生命周期管理,智慧工厂云平台对服务的设备提供全生命周期服务,主要侧重于设备生产制造后运营支持服务,包括:
远程监测服务,辅助分析服务,智能化维护服务,安全报警服务,故障诊断服务,优化运行服务,设备信息服务,设备使用服务,设备知识培训服务,技术咨询服务,运行报告服务等。
优化建议:
根据数据处理分析结果和专家经验,对锅炉运行优化提出建议,例如锅炉排烟温度很高,可以建立数学模型,模拟出各个运行参数对排烟温度的影响因子,分析出主要影响因素,再结合企业锅炉专家的经验,对排烟温度高的问题提出优化方案,从而提高锅炉效率、降低运营成本、辅助用户决策。
安全预警:
设定对运行安全隐患进行预警及报警,并提出问题的解决方案,帮助用户提前消除安全隐患,减小安全事故的发生。
维修保养:
根据锅炉配备的仪表、设备的实际情况,及时向用户推送设备更换、维护保养信息;根据现场返回的运行数据,及时向用户推送设备校准、维修信息。
智慧工厂解决方案:
智能工厂APP,“智能工厂”云平台标志着“工厂4.0”时代的到来!
物联化、智能化和互联化是“智能工厂”云平台的基础,它将物联网、云计算、大数据、移动互联等技术与传统工厂深度融合,让工厂设备变得更节能、更环保、更安全。
设备层,智能仪表,现场工控系统,PLC/DCS系统,人工采集,4G/WIFI/互联网专用通道,存储层,数据采集接口(OPC/MODBUS/PLC/104/101等协议),文件/图片/视频传输,采集层,实时数据库,历史数据库,OR,Memched,Hadoop,+,管理数据,其他数据库,业务展示层,绩效指标、运营指标、管理指标门户(BI智能决策分析子系统),移动终端访问,实时监视子系统,报警管理子系统,全生命周期管理子系统,专家库子系统,报表子系统,大数据分析,设备预测性维修,时间单元:
对于故障预告日志进行时间单元划分,将故障或警告视为事件,事件到下一个事件发生的时间间隔超过一定时间的视为不同单元。
伴随概率:
对于同一个时间单元里的故障和警告进行联合概率分析,计算任意两个事件在单元里同时发送的概率。
故障事件:
对于某一种故障的前序事件进行观察,事件与上一次事件间隔时间以内或上一次相同故障发生之间的故障或警告视为前序事件,统计不同前序事件发生的次数。
关联分析:
通过伴随发生概率分析,了解任意事件之间的关联性,寻找同时发送概率高的事件。
通过故障的前序事件分析,了解故障前序发生的事件,了解前序事件与故障的关系,异常监测,时间序列:
将采集到的底层设备数据进行时间序列分析,生成时间序列数据图形,将图像特征按时间段进行观察。
聚类分析:
对建模后时间序列数据的按照时间端特征进行提取并聚类,聚类的结果对应到采集到的生产过程数据。
关联分析:
对不同分类数据的相关性,通过拉长时间轴的长度进行分析。
行为分析:
对采集到的事件和分类数据进行关联性分析,并对应到产线运营行为上。
生产过程优化,能力平衡:
通过分析工序的Cycletime,工序瓶颈以及相应的等待事件,出每一步工序所需能力平衡的建议。
异常事件:
通过对过程事件的分析发现经常性出现异常事件的原因,原因:
机器、人员、原材料、能源等。
缺陷事件:
通过分析过程中反馈记录的质量信息,进行相关因素分析,通过改善相关因素进行质量改善。
按因分析:
将挖掘发现的过程事件原因进行合并处理,改出相应的优化方案。
人机协同优化,调度优化:
对机器和人员的执行调度,通过对历史操作数据的分析,分析出相应岗位最适合的人并进行作业人员画像保证人机良好的协同。
人因分析:
在具体的任务作业过程中,对作业人员的操作行为及执行结果进行因果关联分析,并给出良好作业的关键行为要素。
大数据业务规划,规划依据,大数据技术、工具、方法,对钢铁企业生产业务的理解,技术蓝图,大数据管理平台架构,对钢铁企业生产业务的理解,海量、高速实时数据的低成本管理与快速处理,数据蓝图,大数据管理与控制,大数据采集管理,数据获取策略、质量管理、存储管理、ETL,业务蓝图,重点设备预测维修,高炉异常事件防控,产品质量提升,人员作业优化,生产效率优化,基于大数据的应用规划,智能制造大数据战略,炼钢生产过程大数据应用,MES、EMS,料层厚度烧结温度点火温度垂直燃烧速度混合料水分燃料配比机速利用系数冶炼强度焦比喷煤比燃料比富氧率风温氧气压强氢气压强,炼钢设备高炉,PLC、DCS、SCADA(控制及采集数据),产线设备与工厂网络,1.生产过程;2.能源消耗;3.异常事件;4.灾难事件,1.设备参数;2.调度行为。
质量提升异常监控人机协同灾难规避,高炉,钢厂数据湖,钢铁生产过程大数据应用,MES、EMS(信息系统),轧机监测温度厚度张力速度电机扭矩轧制力,轧钢设备主轧机,PLC、DCS、SCADA(控制及采集数据),产线设备与工厂网络,质量分析趋势图散点图因果图,物料跟踪跟踪模型扎线位置扎线状态,主轧机,钢厂数据湖,设备管理体系,以大数据分析关联建模思想为指引,整合各环节大型设备的全面数据信息,全面分析重点设备在生产环节的自动化控制系统,实现对设备的全生命周期管理。
同时,基于大数据设备预警分析,提升设备运行的安全性,减少停机维修时间,具体包括:
建立健全设备运行数据标准体系;实现设备基础数据管理、运行维护管理、运行预测管理、物资管理、统计分析管理和其他系统的无缝集成等方面;将设备运行自检数据和设备标准数据进行结合,驱动故障预测分析;建立工厂设备画家评级系统;建立智能预警和自动推送维护方案的智能应用。
设备管理体系,应用数据集市,数据反馈,能效管理体系,工厂节能平台基于数据的实时采集,进行海量数据在线分析和挖掘,识别企业能效管理的改进点,帮助企业进行管理对标和优化,为企业能源管理、设备整体效率提升、废弃物减量化、生产计划安排等提供实时在线分析和决策支持,细颗粒指标,全面对标,能流展现,排行分析,.,实时监控,能源流向分析,KPI对标,自动预测预警,能源平衡管理体系,通过连接能源的供应端、输送储能部分和能源消费环节的数据,实现微电网的运行调控管理、区域能源分级管理、电力系统平衡管理;同时,通过能源消费平衡机动态跟踪,建立区域电力交易市场和电力需求侧响应平台,提供能源系统全生命周期的运营保障服务,降低二氧化碳排放量,帮助企业实现优价用电和能源的分级管理,能源消费平衡及动态跟踪,建立区域电力交易市场,提供全生命周期的运营保障服务,企业生产用电分级,风能、太阳能可再生能源平衡利用,储能系统、能源的梯级利用,能源供给分布式能源,能源输送储能,能源消费节能与能效管理,能源大数据平台,电力交易市场,风力发电,天然气三联供,光伏发电,交通工具(电动汽车),工厂,住宅,建筑,安全管理体系,工厂安全管理解决方案包括安全生产事故接警系统、安全生产线在线监测系统、安全生产在线监控系统、安全生产在线预警系统和综合统计分析系统,未不同管理人员提供安全管理信息,帮助企业系统提升企业安全管理水平;提升应急反应、应急协调、重大危险源预测预警等能力。
指标生成,实时监测/预报警生成,报警推送,数据,规则引擎,指标库,自定义指标,基础指标,自定义指标,基础指标,自定义指标,基础指标,自定义指标,基础指标,规则引擎,报警生成策略,报警策略,自定义指标,基础指标,自定义指标,基础指标,数据展示,报警推送策略库,自定义,环保管理体系,环保大数据分析平台通过对区域内的空气、水、土壤等环境信息进行采集,并对污染源在线监控系统、安全生成监督执法检查系统、重点企业和重大危险源信息管理系统、企业基本信息查询系统、排污许可证管理系统、排污交易管理系统、污水处理厂管理系统进行对接,形成面向政府、企业和公众的环保大数据综合管理分析平台。
初级阶段,中级阶段,高级阶段,业务数据采集,数据汇聚,环境安全应急监测平台,污染源数据,企业基本信息,风险源数据,.,空气自动监测站,二氧化硫,二氧化氮,一氧化氮,.,地表水监测,水温,溶解氧值,PH值,.,一证式污染源管理,排污许可信息,污染源名录,总量控制,.,环境智慧决策与公众服务系统,环保舆情数据,工业园区数据,环境运行管理,.,工业污染全过程监控系统,烟煤锅炉数据,污水处理数据,环境视频数据,.,固体危废管理系统,固废种类信息,固废派发数据,固废企业信息,.,排污收费管理系统,排污收费记录,收费核定数据,收费金额数据,.,环保大数据综合展示应用平台,分析应用展示,产供销平衡体系,整合企业内部多系统,贯穿企业上下游的供销环节数据,将以销售为基础的产业链模型链接到企业内部库存及物流管理、供应商服务、培训、事故响应和行业整体分析系统中,帮助企业实现行业信息的实时分析管理,实现数据库信息共享、集中采集、公开展示、供应商管理、设备供应全过程管理、价格与需求平衡等目标,库存管理(SM),销售点(SO),采购控制(PC),库存盘点(SC),财务,经营分析系统,市场经营分析系统可以整合企业内部经营管理信息,打破信息孤岛,形成向上融合、向下融合、横向联动的机制,实现管理的贯通,提高经济运行协调处理工作的效率,指导管理者了解企业的发展态势及经济运行状况。
人员画像,通过整合员工、工长、销售等人员的基本信息情况、KPI指标、灾害应急指数、工龄、违章情况、绩效、工种分布、技能水平等信息,对员工的工作进行360的画像,全方位、多维度的分析和评价,为工厂生成提出改进建议,提升生产管理水平。
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