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美林數(shù)據(jù)
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美林數(shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司（簡稱：美林數(shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商。

談?wù)劰I(yè)信號數(shù)據(jù)分析那點事兒

2021-12-14 16:52:41 次
隨著傳感器技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)存儲等技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)制造工業(yè)的生產(chǎn)業(yè)態(tài)也發(fā)生了很大的變化，工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值和廣闊的開發(fā)前景也被更多的企業(yè)所認同。
目前工業(yè)大數(shù)據(jù)主要有以下三種主要來源：第一類是生產(chǎn)經(jīng)營相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。第二類是設(shè)備物聯(lián)數(shù)據(jù)。第三類是外部數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)無疑具有重要的商業(yè)價值，尤其是工業(yè)設(shè)備產(chǎn)生的實時信號數(shù)據(jù)，更是寶貴的能夠反饋真實生產(chǎn)狀況的原始資料，因此格外受到想要實現(xiàn)降本增效的制造企業(yè)的關(guān)注。
今天小T就從工業(yè)實時信號數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值和應(yīng)用難點的角度出發(fā)，和大家一起聊聊工業(yè)信號數(shù)據(jù)分析的解決方案。
工業(yè)實時信號數(shù)據(jù)的價值和應(yīng)用場景
與大家更為熟悉的偏重于采用可視化分析等手段去挖掘深層次價值信息的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)不同，工業(yè)信號數(shù)據(jù)的應(yīng)用，更加偏重于面向復(fù)雜工業(yè)過程，通過數(shù)據(jù)分析建模來解決較為復(fù)雜的工業(yè)生產(chǎn)問題，目前典型應(yīng)用主要在這幾個方面：
故障診斷和預(yù)測
大型工業(yè)設(shè)備運行結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，一旦出現(xiàn)故障，傳統(tǒng)方法很難快速判斷出到底是那個部分出了問題。
而通過對如設(shè)備的振動變化等實時信號數(shù)據(jù)進行分析，我們就可以建立大數(shù)據(jù)模型對設(shè)備的運行狀態(tài)開展故障預(yù)測和診斷。
設(shè)備故障監(jiān)測
▲使用Tempo平臺制作的風(fēng)電設(shè)備運行狀況數(shù)據(jù)看板
工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析
日益成熟的傳感器探測技術(shù)使得設(shè)備的溫度、壓力、熱能、振動和噪聲等狀況都可以轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)，讓生產(chǎn)企業(yè)可以通過數(shù)據(jù)分析手段輕松掌控每個生產(chǎn)流程，及時發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)問題改進生產(chǎn)工藝。
通過異音判斷產(chǎn)品質(zhì)量的智能檢測方案
▲通過異音判斷產(chǎn)品質(zhì)量的智能檢測方案
生產(chǎn)制造排程優(yōu)化
通過大數(shù)據(jù)的豐富信息來發(fā)現(xiàn)歷史預(yù)測和實際的偏差概率，考慮產(chǎn)能、人員、物料等的約束，采用智能優(yōu)化算法來排產(chǎn)。
總得來說，工業(yè)信號數(shù)據(jù)對于制造企業(yè)的生產(chǎn)決策過程有著很大的應(yīng)用價值，但在實際的生產(chǎn)場景中，現(xiàn)有的常見數(shù)據(jù)分析工具卻很難實現(xiàn)對工業(yè)信號數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用，這主要有以下幾個方面的原因。
工業(yè)信號數(shù)據(jù)分析為什么這么難？
信號數(shù)據(jù)本身具有獨特性
經(jīng)典數(shù)據(jù)分析方法通常面向關(guān)系表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（dataframe），像Excel、SPSS、R、Python—Pandas、SPARK等大家熟悉的數(shù)據(jù)分析工具都是針對這一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)開發(fā)的。但工業(yè)數(shù)據(jù)卻具有不同于關(guān)系型業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的特殊性：
工業(yè)信號數(shù)據(jù)
?每條信號數(shù)據(jù)內(nèi)所有數(shù)據(jù)值均為同一類型數(shù)字數(shù)值。
?信號數(shù)據(jù)中數(shù)值的次序非常重要，其中包含關(guān)鍵信息。
?一條信號數(shù)據(jù)內(nèi)可以包含數(shù)百萬乃至更多標量值，通常難以用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫逐一存儲。
?每條信號數(shù)據(jù)內(nèi)所有數(shù)據(jù)值均為數(shù)字，通常為浮點數(shù)值。
?針對工業(yè)信號數(shù)據(jù)存在著大量經(jīng)典算法，以數(shù)字信號處理算法為主，這些算法與經(jīng)典數(shù)據(jù)分析算法有很大差異。
?每條信號數(shù)據(jù)內(nèi)所有數(shù)據(jù)值均為同一類型。
?大量機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)方法難以直接應(yīng)用于原生信號數(shù)據(jù)形式。
工業(yè)信號數(shù)據(jù)的這些特點，使其難以直接使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析工具進行模型構(gòu)建。
缺少面向工業(yè)數(shù)據(jù)準備運維的工具
在當(dāng)今的制造業(yè)領(lǐng)域，信號數(shù)據(jù)的采集和處理本身也是一個難點。很多企業(yè)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集主要依靠傳統(tǒng)的手工作業(yè)方式，采集過程中容易出現(xiàn)人為的記錄錯誤且效率低下。
工業(yè)數(shù)據(jù)準備
有些企業(yè)雖然引進了相關(guān)技術(shù)手段，并且應(yīng)用了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，但是由于很多工業(yè)設(shè)備的數(shù)據(jù)協(xié)議和接口并不統(tǒng)一，因此也無法實現(xiàn)信息采集的實時性、精確性和延伸性管理，各單元出現(xiàn)了信息斷層的現(xiàn)象。
工業(yè)信號數(shù)據(jù)處理與分析應(yīng)用脫節(jié)
工業(yè)大數(shù)據(jù)的的落地需要數(shù)據(jù)處理和分析應(yīng)用兩個部分配合才能發(fā)揮最終價值。目前市面上雖然有一些產(chǎn)品可以幫助企業(yè)實現(xiàn)對信號數(shù)據(jù)的處理，但大多只針對于數(shù)據(jù)處理層面，而沒有面向后續(xù)分析應(yīng)用環(huán)節(jié)進行一體化開發(fā)，企業(yè)如果想要針對設(shè)備信號數(shù)據(jù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)建模，還需要額外配置其他數(shù)據(jù)分析工具，需要為此投入較高的人力、物力成本。
“信號數(shù)據(jù)分析+機器學(xué)習(xí)”解決方案
為解決工業(yè)大數(shù)據(jù)分析困境，Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺開發(fā)提供了面向工業(yè)信號數(shù)據(jù)的專用分析工具包，通過Tempo AI工業(yè)信號數(shù)據(jù)專用分析工具包，普通業(yè)務(wù)人員也可以：
拖拽式操作搞定信號數(shù)據(jù)分析處理
Tempo AI支持多種信號數(shù)據(jù)存儲形式的輸入與輸出，通過特征工程方法，可以將信號數(shù)據(jù)直接轉(zhuǎn)化為一系列特征量描述，從而便于用戶經(jīng)典數(shù)據(jù)分析方法對其進行分析、建模等研究。
信號數(shù)據(jù)分析處理-數(shù)據(jù)接入
同時內(nèi)置多種數(shù)字信號處理方式，可以直接采用拖拽方式進行數(shù)據(jù)分析處理，支持將信號數(shù)據(jù)按照分幀、分貝、時段、功率、平穩(wěn)性、自適應(yīng)等不同的分割方法進行切分，實現(xiàn)低代碼模式快速完成信號數(shù)據(jù)分析處理。
信號數(shù)據(jù)分析處理
  信號數(shù)據(jù)接入
工業(yè)信號數(shù)據(jù)分析
 信號數(shù)據(jù)切分
工業(yè)信號數(shù)據(jù)分析
  多種數(shù)字信號處理方式
使用機器學(xué)習(xí)算法延展信號數(shù)據(jù)分析
Tempo AI可實現(xiàn)信號數(shù)據(jù)類型與關(guān)系表數(shù)據(jù)類型的相互轉(zhuǎn)換，并通過這一連接將信號數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)建模過程在一個平臺內(nèi)實現(xiàn)融合，基于信號分析算子完成信號數(shù)據(jù)的特征工程的功能，大大提高了整體工作效率。
機器學(xué)習(xí)算法延展信號數(shù)據(jù)分析
靈活快速完成數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品企業(yè)級部署
信號分析模塊作為Tempo AI中的一個功能模塊，可以和Tempo平臺中可視化分析等其他功能模塊實現(xiàn)快速接入。
同時支持經(jīng)過管理授權(quán)的用戶通過擴展編程節(jié)點及自定義算法設(shè)計功能，對平臺提供的信號處理算法進行自由變換，使信號數(shù)據(jù)處理更靈活更便捷。極大提高平臺對工業(yè)數(shù)據(jù)的兼容能力的同時，也充分考慮企業(yè)運營必須的數(shù)據(jù)安全，為后續(xù)工業(yè)信號分析項目的大數(shù)據(jù)解決方案提供可能。
數(shù)據(jù)分析工具
當(dāng)前，數(shù)字化正在改變著傳統(tǒng)制造業(yè)的面貌，席卷制造業(yè)的各個領(lǐng)域，在制造業(yè)數(shù)字化升級進程中，制造行業(yè)企業(yè)不能只關(guān)注于硬件設(shè)備的智能化，也需要引入數(shù)據(jù)決策方式，做好數(shù)據(jù)治理，基于數(shù)據(jù)模型貫通產(chǎn)品全生命周期數(shù)據(jù)，才能使作業(yè)和運營效率真正實現(xiàn)本質(zhì)提升。
而Tempo AI作為一款能夠有效幫助工業(yè)制造企業(yè)深層次挖掘工業(yè)數(shù)據(jù)價值的產(chǎn)品，將借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，幫助制造企業(yè)優(yōu)化數(shù)字運維分析決策能力。如果想要體驗工業(yè)4.0時代的數(shù)字化新決策方式，不妨立即申請試用體驗~
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