智慧工厂系统架构图
2021-04-08 12:58:19 4 举报
智慧工厂大数据架构图
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mahout
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ERP
数据分类
交互查询
历史数据
DCS数据
效率提升
数据采集
智能制造引擎
·安全环保测点规范及监测·典型安全及环保事件预警·大数据支撑下的综合预测及预警
导出
Iaas
位置数据
基于数据湖分析
基于算法挖掘得到模型数据
流程优化
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经营管理
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Machine Learning建模
人员
大表关联
知识库
控制数据
/var/log/access.log
BigData
SQL优化
资源管理
大数据应用
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不仅仅包括非结构化的数据,还有各种系统数据,数据库数据
流处理spark streaming/flink
Kafka
环境分析
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·生产效能损耗监测·生产单元绩效·生产计划执行跟踪
质量
基本信息
信息
UI组件
ERP数据
工业知识库模型
是一个完整的技术体系,包手用Hadoop、流处理等技术解决海量的结构化、非结构化数据的ETL问题,用spark、storm解决海量数据的计算问题
实时处理
生产运行
预处理后的规整数据
数据库服务
模型与数据
事务处理
数据库数据
服务信息
检验数据
智能化
spark
数据下载服务
并行加载
·能耗监测·能耗预测预警·能耗计量与考核·节能改造与工艺优化·能源综合利用
作业行为优化
用户安全
hive
实时分析
设备传感器
信用数据
时间戳
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需求数据
·设备预测性维护·资产及设备台账·设备点巡检维修·备件库存管理·资产全生命周期
批量加工
产线建模
数据湖
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工业大数据特点OK
行为信息
MapReduce
·业务价值评估·投资回报分析·成本管控优化·行业市场分析·产业机会挖掘·风险管控预警
API接口
数据仓库和分析型应用
数据湖与价值发现
原料来源
非结构化
基于统计
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文本数据
产品数据
pig
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业务信息
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传感器
实时数据处理
Hadoop
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大数据蓝图
大数据计算基础云服务
人机协同
实时数据库
物流数据
数据挖掘
hdfs
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数据可视化
关系型数据
加工信息
ETL、数据仓库、OLAP、可视化报表技术,属于应用和展示层技术,解决不了海量数据的处理问题(包括结构化与非结构化)
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事件
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时间数据
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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
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