一种工业数据智能分析系统及方法

技术领域

本发明涉及工业物联网技术领域，尤其涉及一种工业数据智能分析系统及方法。

背景技术

随着信息化技术及工业自动化的快速发展，工业物联网逐渐成为未来产业发展趋势。基于工业数据的获取及分析，不仅可以实时了解工厂设备、生产线状态，而且还可以为企业提供生产指导，提供企业受益和核心竞争力。

然而，目前工业数据分析还只能针对单独的企业或规模较小的工厂，分析方法也停留在单一数据指标的分析，在面对大规模企业或大量工厂的生产数据分析时，难以有效挖掘利用大量的工业数据，数据分析方式较为单一。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种工业数据智能分析系统及方法，以解决现有工业数据分析方法难以有效挖掘利用，数据分析方式单一的问题。

在本发明实施例的第一方面，提供了一种工业数据智能分析系统，包括：

工业数据采集模块，用于基于工业管理系统数据库及前端控制系统、工业传感器、仪器仪表，收集工业生产设备、生产线、仓库、供应商、产品销售数据；

数据存储模块，用于通过分布式HDFS集群对工业数据进行分类存储；

智能分析模块，用于构建数据分析模型，基于数据分析模型对工业数据进行问题分析、问题预警、关联分析、价值分析和结果预测，并针对分析结果生成优化策略和生产指导；

可视化模块，用于建立工业数据与分析结果的有向关联，并通过图表、三维模型形式可视化展示分析结果。

在本发明实施例的第二方面，提供了一种工业数据智能分析方法，包括：

基于工业管理系统数据库及前端控制系统、工业传感器、仪器仪表，收集工业生产设备、生产线、仓库、供应商、产品销售数据；

通过分布式HDFS集群对工业数据进行分类存储；

构建数据分析模型，基于数据分析模型对工业数据进行问题分析、问题预警、关联分析、价值分析和结果预测，并针对分析结果生成优化策略和生产指导；

建立工业数据与分析结果的有向关联，并通过图表、三维模型形式可视化展示分析结果。

在本发明实施例的第三方面，提供了一种电子设备，至少包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本发明实施例第一方面所述方法的步骤。

本发明实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例第一方面提供的所述方法的步骤。

本发明实施例中，通过采集工业大数据，分类存储后，基于数据分析模型对工业数据进行问题分析、问题预警、关联分析、价值分析和结果预测，并进行可视化展示，可以针对大量的规模化的工业数据进行多维度综合分析，充分挖掘利用工业数据价值，为后续生产指导提供可靠的依据，进而提高企业收益。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单介绍，显而易见地，下面描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获取其他附图。

图1为本发明的一个实施例提供的一种工业数据智能分析系统的结构示意图；

图2为本发明的一个实施例提供的的一种工业数据智能分析方法的流程示意图。

具体实施方式

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的说明书或权利要求书及上述附图中的术语“包括”以及其他相近意思表述，意指覆盖不排他的包含，如包含一系列步骤或单元的过程、方法或系统、设备没有限定于已列出的步骤或单元。此外，“第一”“第二”用于区分不同对象，并非用于描述特定顺序。

参见图1，图1为本发明实施例提供的一种工业数据智能分析系统的结构示意图，包括：

工业数据采集模块110，用于基于工业管理系统数据库及前端控制系统、工业传感器、仪器仪表，收集工业生产设备、生产线、仓库、供应商、产品销售数据；

所述工业管理系统中存储的工业相关数据，如生产执行系统MES、仓库管理系统WMS等工业系统中，存储有对应工业管理数据。所述工业控制系统中包含有对应的工业控制参数，如机械臂等生产设备的控制参数，所述工业传感器及仪器仪表用于获取设备实际作业时的工作参数，以及特定作业数据的检测数据。

优选的，在一个实施例中，该工业数据智能分析系统还包括产品溯源模块，所述产品溯源模块包括一级溯源单元和二级溯源单元；

其中，所述一级溯源单元用于建立建立产品与生产设备、生产线的一级关联关系，所述一级关联关系中，至少包括产品生产时间信息、产品检测信息、生产设备参数和生产线参数，并将产品与对应产品仓库关联；

所述二级溯源单元用于建立供应商与产品生产原材料、生产设备、设备零部件的关联关系，所述关联关系中至少包括供应商信息、供应合同信息和供应标的信息，并将产品生产原材料、生产设备、设备零部件与对应仓库关联。

一级溯源用于对生产产品进行溯源，以确定生产过程中具体存在的问题，并对同批次产品进行追溯，二级溯源用于对供应商提供的原材料及设备、零部件等进行溯源，以便追溯设备及生产材料问题，优化供应方案。

数据存储模块120，用于通过分布式HDFS集群对工业数据进行分类存储；

所述HDFS集群是一种分布式文件存储系统，其具有高容错性、部署成本低、一致性高且支持多硬件平台的优势。采用分布式HDFS集群，可以降低海量数据网络传输及数据处理的负载，同时可以针对不同区域、不同工程、不同类型工业数据进行分布式存储及处理。

优选的，通过数据拆解、数据关联、智能匹配、语义识别和属性筛选对工业数据进行清洗，实现数据标准化。对于预存储的工业数据，由于来源庞杂且数据结构各异，需要进行数据清洗，清楚无用数据，提高数据分析结果的准确性。

智能分析模块130，用于构建数据分析模型，基于数据分析模型对工业数据进行问题分析、问题预警、关联分析、价值分析和结果预测，并针对分析结果生成优化策略和生产指导；

具体的，基于机器学习方法，通过多维度数据挖掘，对工业数据进行回归分析、聚类分析、关联性分析、对比分析，以构建问题分析模型、问题预警模型、关联分析模型、价值分析模型和结果预测模型，并通过新采集的工业数据进行迭代更新。

针对工业数据进行问题分析，定位问题并识别风险，进一步进行关联风险分析。

针对存储的工业数据进行规则设置，并实时监控进行预警，若数据满足预设的规则，则获取关键数据及相关联数据进行问题预警分析。

针对不同类型工业数据进行关联性分析，建立不同数据间联系，确定不同数据间的相互影响关系，方便对工业生产进行优化调整。

针对某一项或某类工业数据，进行数据价值判断，以根据数据价值的高低提升采集比重、增强分析并根据该数据进行生产策略调整，如对原材料数据、产品销售数据等进行价值判断。

针对已有的工业数据进行产品产量、销售、营收、成本及利润的预测，可以对某一工厂或某一类型企业均进行结果预测、

可视化模块140，用于建立工业数据与分析结果的有向关联，并通过图表、三维模型形式可视化展示分析结果。

将原始工业数据、不同类别的统计数据及分析结果数据进行关联，通过图表、三维模型进行展示。其中，图表、模型均可以动态展示，且可以进行不同维度方向的显示，如饼状图、柱状图、生产过程示意图、统计表等。不同展示数据还可以链接到原始统计数据，且可以针对某项数据或某类数据进行单独展示，并能选择展示方式。

本实施例提供的方法，可以实现工业数据的获取、存储、分析及展示，能对海量不同工业数据进行多维度挖掘分析，可以为企业可靠的生产指导。

应理解，上述实施例中各步骤的序号大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定，

图2为本发明实施例提供的一种工业数据智能分析方法的流程示意图，该方法包括：

S201、基于工业管理系统数据库及前端控制系统、工业传感器、仪器仪表，收集工业生产设备、生产线、仓库、供应商、产品销售数据；

优选的，建立建立产品与生产设备、生产线的一级关联关系，所述一级关联关系中，至少包括产品生产时间信息、产品检测信息、生产设备参数和生产线参数，并将产品与对应产品仓库关联；

建立供应商与产品生产原材料、生产设备、设备零部件的关联关系，所述关联关系中至少包括供应商信息、供应合同信息和供应标的信息，并将产品生产原材料、生产设备、设备零部件与对应仓库关联。

S202、通过分布式HDFS集群对工业数据进行分类存储；

优选的，通过数据拆解、数据关联、智能匹配、语义识别和属性筛选对工业数据进行清洗，实现数据标准化。

S203、构建数据分析模型，基于数据分析模型对工业数据进行问题分析、问题预警、关联分析、价值分析和结果预测，并针对分析结果生成优化策略和生产指导；

具体的，基于机器学习方法，通过多维度数据挖掘，对工业数据进行回归分析、聚类分析、关联性分析、对比分析，以构建问题分析模型、问题预警模型、关联分析模型、价值分析模型和结果预测模型，并通过新采集的工业数据进行迭代更新。

S204、建立工业数据与分析结果的有向关联，并通过图表、三维模型形式可视化展示分析结果。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

可以理解的是，在一个实施例中，所述电子设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序执行如实施例一中步骤S201～S204，处理器执行所述计算机程序时实现工业数据智能分析。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，包括步骤S201至S204，所述的存储介质包括如ROM/RAM等。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。