一种基于大数据的智能运维技术制造技术

一种基于大数据的智能运维技术，包括源系统、ETL处理系统、数据平台系统和前端表现系统；源系统与ETL处理系统连接，ETL处理系统与数据平台系统连接，数据平台系统与前端表现系统连接；源系统至少包括客户、运行信号、运行数据、产量信息、系统参数、故障信号和配件数据；ETL处理系统包括ADH数据处理平台和任务调度平台；数据平台系统包括HDFS文件系统平台和MySQL平台；前端表现系统至少包括大屏、报表和门户，搭建了制造企业与客户之间的桥梁，制造企业和客户就设备实时运行、故障预警、维护保养、备件维护等情况，及时进行信息对称沟通，提高工作效率，实现信息化产业。

An Intelligent Operation and Maintenance Technology Based on Large Data

Intelligent operation and maintenance technology based on large data, including source system, ETL processing system, data platform system and front-end performance system; connection between source system and ETL processing system; connection between ETL processing system and data platform system; connection between data platform system and front-end performance system; source system at least includes customer, operation signal, operation data, output information, system parameters and fault. Signal and spare parts data; ETL processing system includes ADH data processing platform and task scheduling platform; data platform system includes HDFS file system platform and MySQL platform; front-end performance system includes at least large screen, report forms and portals, building a bridge between manufacturing enterprises and customers, manufacturing enterprises and customers on equipment real-time operation, fault warning, maintenance, spare parts maintenance and so on. The situation, timely symmetrical communication of information, improve work efficiency, and realize the information industry.

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的智能运维技术
本专利技术涉及一种基于大数据的智能运维技术。
技术介绍
传统制造企业经过多年快速发展，在市场、产品研发、订单交付和售后服务等方面已经非常成熟。但是在高速发展的同时，传统制造业面临转型的挑战，国家倡导工业4.0及中国制造2025，旨在利用信息化、智能化、大数据技术改造制造业的生产制造与服务模式，提升产品和服务的市场竞争力。目前，在产品交付后服务模式方面仍采用传统被动接受用户故障报修，在派遣人员进行现场维护的模式。不仅每年产生大量的成本，服务效率低，时常出现用户设备出现故障无法第一时间解决的问题。
技术实现思路
针对以上不足，本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于大数据的智能运维技术，用来提高运维效率、降低运维成本、增加运维预判能力，助力传统制造企业向服务型制造转型。为解决以上技术问题，本专利技术所要采用的技术方案是，一种基于大数据的智能运维技术，包括源系统、ETL处理系统、数据平台系统和前端表现系统；源系统与ETL处理系统连接，ETL处理系统与数据平台系统连接，数据平台系统与前端表现系统连接；源系统至少包括客户、运行信号、运行数据、产量信息、系统参数、故障信号和配件数据；ETL处理系统包括ADH数据处理平台和任务调度平台；数据平台系统包括HDFS文件系统平台和MySQL平台；前端表现系统至少包括大屏、报表和门户。在采用以上技术手段的同时，本专利技术还要采用或者组合采用一下技术手段。任务调度平台包括数据载入模块、ETL模块和前端表现导入导出模块。HDFS文件系统平台包括数据缓冲层、近源模型层、模型层和指标层。数据载入模块的前端与源系统连接，载入模块的后端与数据缓冲层连接；ETL处理系统分别与近源模型层、模型层和指标层连接；前端表现导入导出模块与MySQL平台连接，MySQL平台与前端表现系统连接。ETL模块设有数据分析装置，数据分析装置根据时效性调整数据处理周期，分析故障和维修数据，辅助故障分析及资料库组建。该系统还包括数据可视化反馈模块，数据可视化反馈模块通过BI工具呈现。在一些优选的方式中，本系统还设有智能客服系统，智能客服系统与客户连接，并自动回复工厂的设备疑难问题，优选的智能客服包括人工客服和机器人客服，在收到问题后首先发送至机器人客服，机器人客服无法解答时，将问题转接至人工客服。在一些优选的方式中，本系统还支持远程控制设备PLC程序的功能，可以对PLC进行数据采集、程序升级等操作，可以对PLC的数据进行实时监测和更新，提高产品竞争力，促进产品销售。在一些优选的方式中，该系统还设有机器翻译引擎和网络爬虫技术，对全球制造行业商情信息进行采集和翻译。本专利技术的有益效果是，1）搭建了制造企业与客户之间的桥梁，制造企业和客户就设备实时运行、故障预警、维护保养、备件维护等情况，及时进行信息对称沟通。2）制造企业通过获取客户设备故障数据、维护保养数据等，改进设备研发，拉近与国际竞争对手的设备制造差距。3）帮助制造企业降本增效，降低售后运维成本。4）帮助制造企业改进售后服务体系，提高客户满意度。5）帮助制造企业提高增值服务能力，增加产品竞争力，促进产品销售。6）帮助客户打造智能化工厂，实现信息化、智能化、大数据融合到制造业。附图说明图1是本专利技术的结构示意图。具体实施方式下面结构附图对本专利技术进行进一步描述。一种基于大数据的智能运维技术，包括源系统、ETL处理系统、数据平台系统和前端表现系统；源系统与ETL处理系统连接，ETL处理系统与数据平台系统连接，数据平台系统与前端表现系统连接；源系统至少包括客户、运行信号、运行数据、产量信息、系统参数、故障信号和配件数据；ETL处理系统包括ADH数据处理平台和任务调度平台；数据平台系统包括HDFS文件系统平台和MySQL平台；前端表现系统至少包括大屏、报表和门户。通过源系统进行数据采集，采集的数据包括运行信号、运行数据、产量信息、系统参数、故障信号和配件数据等，将收集到的数据信息发送至任务调度平台，任务调度平台对数据进行处理发送给数据平台，数据平台将处理后的数据发送至前端表现系统。任务调度平台包括数据载入模块、ETL模块和前端表现导入导出模块，分别对源系统的数据进行载入，ETL处理和将前端表现导出，并将数据发送至数据平台系统。HDFS文件系统平台包括数据缓冲层、近源模型层、模型层和指标层。1、系统平台通过任务调度平台实现数据在各数据层的传递；2、运用多途径，多手段将原始数据导入数据缓冲层，形成数据处理平台的基础数据；3、通过ETL的调度任务实现采集的基础数据的近源模型；4、ETL调度任务对近源模型层数据进一步处理，按照设计的模型生成模型数据；5、最终按照业务需要指标生成指标层数据，输出到关系型数据库等存储介质供应用程序，数据共享接口调用。数据载入模块的前端与源系统连接，载入模块的后端与数据缓冲层连接；ETL处理系统分别与近源模型层、模型层和指标层连接；前端表现导入导出模块与MySQL平台连接，MySQL平台与前端表现系统连接。ETL模块设有数据分析装置，数据分析装置根据时效性调整数据处理周期，分析故障和维修数据，辅助故障分析及资料库组建。在一些优选的方式中，本系统还支持远程控制设备PLC程序的功能，可以对PLC进行数据采集、程序升级等操作，通过远程控制控制功能与数据分析装置配和使用，可以对PLC的数据进行实时监测和更新，提高产品竞争力，促进产品销售；并且在PLC发生故障时可以通过远程操作解除故障。该系统还包括数据可视化反馈模块，数据可视化反馈模块通过BI工具呈现，能实时对数据进行监测，提高工作的准确性。在一些优选的方式中，本系统还设有智能客服系统，智能客服系统与客户连接，并自动回复工厂的设备疑难问题；优选的，智能客服包括人工客服和机器人客服，在故障发生时，发出自动实时提示，并将问题发送至本系统，本系统收到故障问题后，将故障问题发送至机器人客服，机器人客服无法解答时，将问题转接至人工客服。在一些优选的方式中，机器人客户内设有数据库，数据库内设有大量设备故障的现象、原因和维修方式；优选的，软件故障时，客服机器人可以根据远程控制功能对设备故障进行检修，硬件故障时，客服机器人会提供维修方案，并将维修方案发送给客户。在一些优选的方式中，该系统还设有机器翻译引擎和网络爬虫技术，对全球制造行业商情信息进行采集和翻译。算法模型库，自动对设备各项指标的业务逻辑进行自计算。通过设备数据和运维经验设计数据模型和算法，大数据平台对设备采集的个性指标、故障、预警数据按照业务逻辑算法输出数据模型结果。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据的智能运维技术，其特征在于，包括源系统、ETL处理系统、数据平台系统和前端表现系统；源系统与ETL处理系统连接，ETL处理系统与数据平台系统连接，数据平台系统与前端表现系统连接；源系统至少包括客户、运行信号、运行数据、产量信息、系统参数、故障信号和配件数据；ETL处理系统包括ADH数据处理平台和任务调度平台；数据平台系统包括HDFS文件系统平台和MySQL平台；前端表现系统至少包括大屏、报表和门户。

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的智能运维技术，其特征在于，包括源系统、ETL处理系统、数据平台系统和前端表现系统；源系统与ETL处理系统连接，ETL处理系统与数据平台系统连接，数据平台系统与前端表现系统连接；源系统至少包括客户、运行信号、运行数据、产量信息、系统参数、故障信号和配件数据；ETL处理系统包括ADH数据处理平台和任务调度平台；数据平台系统包括HDFS文件系统平台和MySQL平台；前端表现系统至少包括大屏、报表和门户。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能运维技术，其特征在于，任务调度平台包括数据载入模块、ETL模块和前端表现导入导出模块。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能运维技术，其特征在于，HDFS文件系统平台包括数据缓冲层、近源模型层、模型层和指标层。4.根据权利要求2-3所...

【专利技术属性】
技术研发人员：周喜，
申请(专利权)人：中译语通科技青岛有限公司，
类型：发明
国别省市：山东,37