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智能制造大數(shù)據(jù)平臺是智能決策的基礎平臺。它由數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)建模、流計算和大數(shù)據(jù)應用組成。大數(shù)據(jù)平臺建設應具備實時數(shù)據(jù)和事件捕捉、流數(shù)據(jù)處理技術、分析優(yōu)化技術、預測分析等特點。

1、智能制造數(shù)據(jù)源

利用射頻識別、嵌入式技術、無線通信、傳感技術、總線通信等信息技術，通過多種傳感技術手段采集分散的設計信息、生產(chǎn)信息、供應鏈信息、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。

結構化的業(yè)務數(shù)據(jù)從原業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中獲取，智能制造運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進行管理。

2、智能制造數(shù)據(jù)整合

大數(shù)據(jù)平臺管理著海量數(shù)據(jù)、種類繁多的數(shù)據(jù)。需要對這些數(shù)據(jù)進行整合，適時將數(shù)據(jù)存儲在合適的介質中，實現(xiàn)對數(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策略，對數(shù)據(jù)進行分類，分層管理存儲，根據(jù)數(shù)據(jù)類型確定存儲策略。

數(shù)據(jù)集成ETL（Extract-Transform-Load）包括數(shù)據(jù)提取、清洗、轉換和加載的過程。還提供數(shù)據(jù)質量管理、數(shù)據(jù)轉換清洗、調度監(jiān)控，貫穿數(shù)據(jù)中心解決方案的全流程。數(shù)據(jù)排序是建設數(shù)據(jù)中心的關鍵環(huán)節(jié)。它按照統(tǒng)一的規(guī)則整合和提升數(shù)據(jù)的價值，負責完成數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源到目標數(shù)據(jù)中心的轉換過程。

3、智能制造數(shù)據(jù)建模

大數(shù)據(jù)平臺應提供多種數(shù)據(jù)挖掘算法，包括分類、關聯(lián)、分割等，并提供可用于在一次建模運行中嘗試各種方法、估計和比較多種不同方法的自動建模技術。建模方法。通過這樣的建模方法和算法模型設計，可以在智能制造的諸多領域挖掘大數(shù)據(jù)的價值。常見的模型包括聚類、決策樹、回歸模型、關聯(lián)模型、線性規(guī)劃、時間序列模型等。

建模完成后，繪制模型的評級量表，包括增益圖、響應圖、提升圖、利潤圖和投資回報率圖。對應的函數(shù)以交叉表的形式提供，用于評估模型的預測能力，比較一個或多個模型的不同預測值與實際目標值的準確性。

4、智能制造流計算

流式計算是一種新的計算模式，對于無處不在的移動設備、設備運行監(jiān)控數(shù)據(jù)、位置服務、傳感器等新的數(shù)據(jù)生產(chǎn)場景來說是不可或缺的。需要可擴展的計算平臺和并行架構來處理生成的大量數(shù)據(jù)流。智能制造中會有大量的實時數(shù)據(jù)，比如產(chǎn)線數(shù)據(jù)、設備數(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、建模、挖掘和分析等一系列復雜的流程。然而，許多分析和決策需要實時做出以避免錯失機會。例如，通過實時檢測設備的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)，可以預測產(chǎn)品質量。使用實時流計算分析方法可以有效解決此類問題。

大數(shù)據(jù)平臺需要采用流計算技術在幾分鐘到幾小時的時間內從移動信息（數(shù)據(jù)流）中揭示有意義的模式。大數(shù)據(jù)平臺通過為時間關鍵型應用程序提供低延遲洞察力和更好的結果來提供業(yè)務價值?？梢院喜⒍鄠€流，使用戶能夠從多個流中獲取新的價值信息。

5、智能制造Hadoop架構

大數(shù)據(jù)平臺的建設要引入Hadoop架構來處理非結構化、海量數(shù)據(jù)的存儲、檢索和分析。Hadoop技術是經(jīng)過驗證的分布式解決方案，可以擴展到海量數(shù)據(jù)的分布式存儲，解決海量數(shù)據(jù)（半結構化和非結構化）的存儲和訪問問題，并且該解決方案可以構建在低成本的機器集群上，提高性價比。