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工業大數據:車間物聯網數據管理

2019-07-15   廣州接點   

傳統的管理系統将人作為數據采集端,用流程來固化組織的行為,用指标來衡量評價流程和組織的效率。工業企業的物聯網,就是要将人和物聯系起來,将系統和物聯系起來,将物作為數據采集端,由人或系統進行數據分析和決策。數據的分析與優化是物聯網的關鍵技術之一,也是未來物聯網發揮價值的關鍵點。物聯網在工業中有很多種應用方式,如物流倉儲、生産制造、産品運維等,我們這裡重點講講生産制造和産品運維。

1、物聯數據的組織方式

工業企業的生産制造物聯網應用一般稱為車間物聯網或者叫制造物聯,通過使用RFID傳感器、無線網絡通信、GPS定位、語音視頻系統等技術把制造計劃與制造資源“人、機、料、法、環”等信息鍊接起來,從而對五大制造資源智能化識别、定位、跟蹤、監控和管理,從而滿足企業指揮調度、環境監測等方面的管理要求。五大制造資源分為靜态屬性和動态屬性,如一台機床設備的靜态屬性又可以分為管理信息(設備編碼、設備名稱、設備分類等)、靜态參數(工作環境、進給速度、切削參數等)、動态參數(機床狀态、車床完備率、車床負荷率、維修記錄等)。靜态屬性不受生産過程的影響,并在生産流程開始之前已經确定,是車間現場管理中的常量數據,但這些數據并非永遠固定不變,它們可在生産過程結束後由用戶進行調整;動态數據是一直處于變化中的數據,車間物聯網數據大多屬于動态數據。

工業大數據:車間物聯網數據管理

2、物聯數據的管理技術

車間物聯網是一種典型的複雜信息系統,涉及數據管理的各個方面,主要包括:數據質量控制、數據融合與集成、複雜事件處理、數據存儲與處理,以及安全訪問控制等。

(1)、數據質量控制:物聯網的數據質量可以用精确度、置信度和完整性三個指标來衡量。在提高射頻識别、傳感器網絡數據質量控制方面,主要采用清除多讀和誤讀數據、填補漏讀的數據。數據清洗通常采用概率統計和時空關聯的方法。

(2)、數據融合與集成:物聯網數據空間内數據對象的多态性表現在多類型、異構和無統一模式。因此,一方面需要構建車間統一的數據模型,用統一的方式表達數據;第二方面以統一數據模型為基礎,研究如何将異構數據映射和轉換到統一的數據框架中;第三方面物聯網中的數據源是分布、自治和獨立的。在數據集成過程中,有時需要自動地發現相關的數據源;第四方面要記錄數據的來源,從而實現數據的溯源;第五方面車間制造資源是不斷變化的,這種變化會對于數據的一緻性、版本和模式更新等産生影響,要能夠記錄數據演化的過程。

(3)、複雜事件處理:在典型的物聯網應用中,上層系統負責監測各個物體的狀态和行為,并控制其按照既定的程序作出智能反應并完成相應行為。物體的行為通常以事件形式表達。

(4)、安全訪問控制:由于物聯網的開放性,如何保護好了傳感數據的隐私性成為一個棘手問題。因為這些海量數據很容易獲取、如果幾何互聯網檢索信息,使用複雜的推理技術,就可推演出隐私信息。物聯網的物體異構性和移動性增加了隐私保護的複雜性。

來源: 首席數據官聯盟

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