【技术实现步骤摘要】
一种工业数据智能分析系统
本专利技术涉及一种工业数据智能分析系统，属于智能分析
技术介绍
随着工业制造智能化、信息化、数据化等不断深入，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节产生的各类数据大幅增加，数据越来越多，越来越杂，对数据的处理分析能力要求也不断提高。传统工业数据接入能力支持协议具有很大的局限性，数据预处理功能单一。目前很多系统对数据的处理能力还比较简单，只是进行一般的数据采集、过滤、存储，能力单一，缺乏智能化和底层的分析算法；因此，如何进行数据集成，智能分析，数据治理，挖掘其中隐藏的价值成为重中之重。
技术实现思路
针对上述现有技术存在的问题，本专利技术提供一种工业数据智能分析系统，用以实现对大量工业数据的智能分析，挖掘出工业数据的潜在价值；丰富的图形探索可视化界面，提供一站式服务，形成了强大的工业互联网智能分析系统。为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种工业数据智能分析系统，包括工业数据接入DA（DataAccess）、交互式可视化...
【技术保护点】
1.一种工业数据智能分析系统，其特征在于，包括工业数据接入DA（Data Access）、交互式可视化IV（Interactive visualization）和智能分析AI；具体步骤如下；步骤一：整个工业数据智能分析系统采用数据接入+大数据底层分析平台+应用层Web可视化架构模式；步骤二：数据源添加，通过对工业数据进行采集，因工业设备、智能产品等型号和协议的多样化，因此，本系统对大量设备型号和协议进行解析，提供完善的适配器，动态对接各种工业设备；步骤三：采集数据进行存储以及数据集成，本系统支持PB级工业大数据量的分类存储，可支持多租户模式，传统关系型数据库用于存放较小的数...
【技术特征摘要】
1.一种工业数据智能分析系统，其特征在于，包括工业数据接入DA（DataAccess）、交互式可视化IV（Interactivevisualization）和智能分析AI；具体步骤如下；步骤一：整个工业数据智能分析系统采用数据接入+大数据底层分析平台+应用层Web可视化架构模式；步骤二：数据源添加，通过对工业数据进行采集，因工业设备、智能产品等型号和协议的多样化，因此，本系统对大量设备型号和协议进行解析，提供完善的适配器，动态对接各种工业设备；步骤三：采集数据进行存储以及数据集成，本系统支持PB级工业大数据量的分类存储，可支持多租户模式，传统关系型数据库用于存放较小的数据量；步骤四：数据预处理，本系统采用工业数据接入DA提供数据预处理功能，对数据进行清洗、数据转换、数据归类；步骤五：算法分析和任务开发，对数据预处理后的数据，根据业务场景进行建模，采用智能分析AI,提供底层的分析算法配置，可拖拽式自定义任务流，对任务进行周期或立即处理配置；步骤六：运营管理及展示，通过交互式可视化IV，将建模分析的数据进行可视化展示。2.根据权利要求1所述的一种工业数据智能分析系统，其特征在于，所述的步骤一和步骤二中的数据源添加和采集数据进行存储以及数据集成，系统支持从工业设备、生产装置、工业产品等各类设备的嵌入式系统、控制系统、附加传感器中直接接入开关量、实时运行参数等海量异构数据；利用以智能网关为代表的新型边缘计算设备实现智能传感器和设备数据的接入，将互相关联的分布式异构数据源集成到一起；作为工业互联网智能分析系统的必要前提，该功能从mysql，sqlserver，mongoDB等各类主流数据库、k-v数据库、文件系统等，通过数据同步、数据过滤、日期解析，进行不同数据库之间的数据转换或者进行数据ETL（Extract-Transform-Load）处理，实现智能分析的数据准备。3.根据权利要求1或2所述的一种工业数据智能分析系统，其特征在于，所述的数据同步的一个过程具体为通过Sqoop进行全量数据导入导出、增量数据导入导出、并发导入，支持各种数据库；所述的数据过滤具体为通过过滤算法进而策略配置对数据进行处理；所述的日期解析，通过对含有日期的批量的数据，配置年、月、日，自动识别数据中的日期，进行时间分区分类存储。4.根据权利要求1所述的一种工业数据智能分析系统，其特征在于，所述的步骤四中的工业数据接入DA（DataAccess）支持各种工业设备、工业系统、智能产品等数据解析协议；进行工业数据预处理，包括但不限于数据清洗、数据规约、数据转换等，用户还可以通过自动化预处理算子来自动化地进行数据处理；针对工业数据的实...
【专利技术属性】
技术研发人员：张启亮，谢海红，周林林，
申请(专利权)人：江苏徐工信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32
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