如何建设工业大数据可视化系统

如题所述

  1. 深圳市儿童医院成功部署IBM集成平台与商业智能分析系统
  IBM利用其行业领先的大数据与分析技术,支持深圳市儿童医院搭建信息集成平台,整合原有分散在多系统中的海量数据,实现各部门的信息共享;同时通过商业智能分析对集成数据进行深入挖掘,为医院各部门人员的科学决策提供全面的辅助,提升医院的服务水平和管理能力。
  2. Informatica帮助紫金农商银行深挖数据价值
  紫金农商银行ODS数据仓库项目建设使用Informatica产品完成数据的加载、清洗、转换工作显得尤为简单,图形化、流程化设计使维护人员能够快速、顺畅的操作,即使数据源结构发生变化,也不会像以前必须修改大量的程序代码,只需要在PowerCenter中配置一下即可。
  3. 华为大数据一体机服务于北大重点实验室
  经过大量的前期调查,比较和分析准备工作,北大重点实验室选择了华为基于高性能服务器RH5885 V2的HANA数据处理平台。HANA提供的对大量实时业务数据进行快速查询和分析以及实时数据计算等功能,在很大程度上得益于华为RH5885 V2服务器的高可靠、高性能和高可用性的支撑。
  4. IBM携手汉端科技为飞鹤乳业打造全产业链可追溯体系
  IBM、汉端科技与中国飞鹤乳业联合宣布,通过利用IBM业界领先的全面大数据与分析能力,和汉端科技在商业智能领域丰富的行业经验,飞鹤乳业实现了产品的可追溯与食品安全的数字化管理,完成了系统数字化、透明化、服务化的升级。
  5. 浪潮大数据平台大大提升了济南的警务工作能力
  浪潮在帮助济南公安局在搭建云数据中心的基础上构建了大数据平台,以开展行为轨迹分析、社会关系分析、生物特征识别、音视频识别、银行电信诈骗行为分析、舆情分析等多种大数据研判手段的应用,为指挥决策、各警种情报分析、研判提供支持,做到围绕治安焦点能够快速精确定位、及时全面掌握信息、科学指挥调度警力和社会安保力量迅速解决问题。
  6. 英特尔携杭州诚道科技构建智能交通
  面对大数据挑战,杭州市和杭州诚道科技有限公司紧密合作,部署了基于英特尔大数据解决方案的诚道重点车辆动态监管系统,通过集中的数据中心将全市卡口、电子警察、视频监控、流量检测设备、信号机、诱导设备等有效地连接起来,从交通案件侦破能力、交通警察对机动车辆的监管能力到利用关联车辆的数据分析能力,都得到了极大提升。
  7. 步步高集团借Oracle Exadata 大大提高了IT投资回报率
  步步高集团采用 Oracle Exadata数据库云服务器搭建信息化平台,凭借Oracle Exadata数据库云服务器的高扩展性、安全性和冗余性,步步高集团得以在该基础架构上运行一系列Oracle零售行业以及Oracle的应用软件。此外,基于Oracle Exadata的步步高IT新架构比传统架构拥有更好的性价比,最大限度地增加了IT的投资回报率。
  8. 华为Anti-DDoS助阿里巴巴检测DDoS变革
  阿里巴巴现网多个数据中心出口都部署了华为的Anti-DDoS解决方案,平均每天防护的DDoS攻击次数超过100次,每年达数万次,峰值防护的DDoS攻击流量超过100Gbps。如今,DDoS攻击在阿里巴巴安全工程师眼里已经习以为常,由华为Anti-DDoS方案自动调度进行清洗防护即可。“双11”期间,华为Anti-DDoS方案一如既往地成功防护了多轮DDoS攻击事件,有力保障了阿里巴巴网络交易的顺畅平稳。
  9. 华为大数据方案在福建移动的应用
  为进一步提升外呼成功率,从2014年初开始,福建移动联合华为公司开展基于大数据的精准营销工作,采用大数据分析的方法选择外呼目标价值用户。基于大数据分析方法和传统外呼方法分别提供20万目标客户清单,在前台无感知下进行对比验证,确保对比效果不受人为因素影响,经过外呼验证,基于大数据分析方法较传统方法外呼成功率提升50%以上,有效支撑了福建移动4G用户发展战略。
  10. 北京市人民政府“12345”便民电话中心选择Oracle Exadata 实现便携服务
  为了进一步提升部门的调度能力、办理水平和群众满意度,北京市人民政府“12345”便民电话中心选择Oracle Exadata数据库云服务器,升级成为北京市非紧急救助服务综合受理调度平台,通过Oracle Exadata Database Machine支撑起新平台的数据库访问需求。升级后的平台能够整合全市的便民呼叫服务,支撑来自群众的各类诉求、求助、批评和建议,并可为公众提供方便、快捷的公共信息服务,真正成为全市的舆情中心、信息汇集中心和城市名片。

  11. 民生银行借IBM BigInsights应对金融业的大数据挑战
  IBM BigInsights大数据解决方案和企业级NoSQL数据库SequoiaDB合作,为民生银行搭建低成本、高性能、高可靠且水平扩张的数据平台,帮助民生银行通过大数据分析应对金融业的大数据挑战,完善交易流水查询分析系统,产业链金融管理系统,以及私人银行产品货架管理系统。
  12. 中信银行信用卡实施EMC Greenplum 数据仓库解决方案
  中信银行信用卡中心选择实施EMC Greenplum 数据仓库解决方案。Greenplum 数据仓库解决方案为中信银行信用卡中心提供了统一的客户视图,借助客户统一视图,中信银行信用卡中心可以更清楚地了解其客户价值体系,从而能够为客户提供更有针对性和相关性的营销活动。基于数据仓库,中信银行信用卡中心现在可以从交易、服务、风险、权益等多个层面分析数据。通过提供全面的客户数据,营销团队可以对客户按照低、中、高价值来进行分类,根据银行整体经营策略积极地提供相应的个性化服务。
  13. 惠普助力雅昌集团掘金大数据
  成立于1993年的雅昌集团首创“传统印刷+IT技术+文化艺术”的商业模式,形成环环相扣的文化产业链,为艺术市场提供全面、综合的一站式服务。基于企业内容数据管理体系,惠普为雅昌搭建了从数据采集、处理、管理到应用的全过程处理流程,使雅昌可以快速利用所需数据,缩短新品上线时间,快速响应市场变化。
  14. 德国足球队采用SAP大数据方案迎战世界杯
  德国足协和SAP公司通过联合创新引入SAP Match Insights解决方案,该方案基于SAP HANA平台运行处理海量数据,可以为球员和教练提供一个简明的用户界面,帮助双方开展互动性更强的对话,分析球队训练、备战和比赛情况,从而提升球员和球队的成绩。
  15. 1号店借Oracle Exadata改善终端客户体验
  1号店采用Oracle Exadata数据库云服务器成功优化统一整合的数据平台,满足了不断增长的业务处理需求,并进一步改善了终端客户体验。经过Oracle Exadata整合后的新平台采用混合负载互备架构,将平均处理性能提升7倍,既可以支持目前规划业务量的业务处理,还能够随着业务量的增长进行在线升级、扩容,满足处理能力和数据量的增长需求。软、硬件集成设计的Oracle Exadata 协助解决了1号店的I/O瓶颈问题,实现了比传统架构更高的性能和可扩展性。同时,基于Exadata的1号店IT新架构比传统架构拥有更好的性价比,最大限度地发挥了IT投资回报率。
  16. 大数据在青岛银行:提升银行交易性能、简化运营和管理
  利用IBM大数据专家PureData,青岛银行能够高效集成业务数据,简化运维。PureData for Transactions作为青岛银行重要业务处理系统,能够在一个系统中整合超过几十个数据库,同时提供良好的性能、可用性和可扩展性支持实现广泛的业务目标,例如地域扩张,突发的业务交易高峰,新柜面、流程银行等大规模的业务上线等。
  17. Informatica方案帮助南京儿童医院实现信息互通共享
  南京市儿童医院目前已建成包括HIS、LIS、PACS、电子病历EMR、医生工作站、移动护理、病案、财务管理、库房管理和手术麻醉等几十个应用系统,这些异构系统间数据调用分散,不能集中统一标准化管理。通过采用Informatica ETL工具构建数据仓库系统,并基于数据仓库建设医院数据调用公共资源中心库,南京市儿童医院实现了实时的数据交互和信息共享,干净、标准的数据为跨应用系统数据关联分析打下扎实基础。
  18. 东吴大学采用达索系统EXALEAD启动大数据应用暨产学合作
  台湾东吴大学采用达索系统EXALEAD大数据智能应用开发解决方案,全方位地整合校务信息,积极开发校务经营发展的各项应用。此外还将启动三方产学合作计划,协助建立校内大数据相关课程、人才培训和实习机制,使学生自入学就开始不断提升其未来职场所需的关键竞争力,学用合一,实现学校、学生、企业三赢。
  19. 百度大脑PK人脑 大数据押高考作文题
  为了帮助考生更好地备考,百度高考作文预测通过对过去八年高考作文题及作文范文、海量年度搜索风云热词、历年新闻热点等原始数据与实时更新的“活数据”进行深度挖掘分析,以“概率主题模型”模拟人脑思考,反向推导出作文主题及关联词汇,为考生预测出2014年高考作文的六大命题方向。

  20. IBM助力同仁医院构筑强大的分析体系
  同仁医院通过与IBM合作,同仁医院建立起了强大的分析能力和体系,包括对临床、运营、科研、考核等信息的分析,实现智慧的医院管理与考核;同时也能看到医疗设备的平均故障间隔周期,从而降低了设备的故障率、平均维修时间。这一切都让工作效率稳步提升,也缓解了病人看病难的问题,提高了患者就医满意度。
  21. 微软助上海市浦东新区卫生局更加智能化
  作为上海市公共卫生的主导部门,浦东新区卫生局在微软SQL Server 2012的帮助之下,积极利用大数据,推动卫生医疗信息化走上新的高度:公共卫生部门可通过覆盖区域的居民健康档案和电子病历数据库,快速检测传染病,进行全面的疫情监测,并通过集成疾病监测和响应程序,快速进行响应。与此同时,得益于非结构化数据的分析能力的日益加强,大数据分析技术也使得临床决策支持系统更智能。
  22. 湖南电信通过分析掌握电信市场动向、针对性定制营销计划
  利用IBM大数据专家PureData,湖南电信实现了通过分析掌握市场整体经营情况、快速制定市场策略以及加强客户经理营销维系的高效执行。PureData for Analytics作为湖南电信本地数据集市建设工程重要组成部分,高效整合了湖南电信旗下各本地网数据,为进一步分析创造先机。
  23. 携程借SQL Server增强了数据采集和掌控
  作为国内领先的综合性旅行服务公司,携程计算机技术有限公司曾面临分支机构、服务城市和员工数量的增长所带来的运营数据分散和数据集成难的 IT 问题。借助微软SQL Server 2012 商业智能解决方案,携程增强了其对所有下属分支机构的数据采集和掌控,大大减少了计划性停机时间以及非计划性停机的时间,灵活的部署选项也可以根据携程的需要实现从服务器到云的扩展。
  24. 上海公共研发平台部署Oracle Exadata应对扩展需求
  上海公共研发平台部署Oracle Exadata数据库云服务器,以应对其系统和应用的扩展需求。Oracle Exadata融合了一系列同类最佳的预配置的服务器、网络、存储和软件,能为数据仓库和在线事务处理应用程序提供超强性能。上海公共研发平台运行Oracle Exadata期间相对稳定,CPU占用率控制在5%以内,极大改善了用户应用体验。同时,Exadata平台的可扩展性极好的满足了上海公共研发平台的系统需求,目前整个公共研发平台的20多个应用系统已经全部迁移到Exadata上,应用部署量增长1倍,且运行十分稳定。
  25. 360手机卫士10KB解决iPhone骚扰
  360手机卫士通过对海量数据的运算和精准匹配下发,将一组大小仅为10KB的数据即1000个骚扰号码同步到用户手机上,打造个性化的骚扰号码数据库,此外,每天更新的骚扰号码库数据,会依据标记趋势调整骚扰号码库中各类数据比例,即每一位360手机卫士用户手机中的1000个骚扰号码都是动态的,随地域、身份以及骚扰趋势的变化而变化。
  26. 神州数码助张家港市更“智慧”
  在张家港实践的城市案例中,市民登录这款“神州数码”研发的市民公共信息服务平台后,市民只要凭借自己的身份证和密码,即可通过该系统平台进行240余项“在线预审”服务、130余项“网上办事”服务等,还可通过手机及时查看办事状态。相比于以前来说,市民办事的时间最少可以节省一半以上。

  27. IBM助中网组委会构建安全和敏捷的内联网
  IBM专门为中网设计了具有实时大数据分析功能的MatchTracker(赛事追踪系统),可以为球迷提供数据呈现、计分等功能。 MatchTracker基于IBM SlamTracker分析技术,使球迷能够利用历史和实时性数据,洞悉比分之后的态势和策略。此外,IBM还为中网组委会构建了安全和敏捷的内联网。
  28. Cortana基于微软Bing大数据预测世界杯
  微软为Cortana增加了世界杯预测的功能,基于微软Bing大数据,并综合考虑世界杯各支球队的过往比赛结果、比赛时间、天气情况、主场优势以及其他因素,使用大量的博彩市场公开数据、民意调查、社交媒体以及其它在线数据,利用大数据分析来判断每场比赛的结果。
  29. 中科曙光助同济大学科研领域再创新高
  为了满足爆炸式增长的用户和数据量,同济大学携手中科曙光,在全面整合云计算平台和现有资产的基础上,采用 DS800-F20存储系统、Gridview集群管理系统,以及Hadoop分布式计算平台构建出了业内领先的大数据柔性处理平台,使得同济大学在信息学科及其交叉学科研究领域迈上一个新台阶。
  30. 华为助农行完成海量数据分布式处理的需求
  华为向农行提供了良好的计算平台,基于华为RH2288 V2服务器的分布式并行计算集群进行测试,以及还提供了快速响应客户需求的研发能力,以及业界最快捷的售后服务。农行的测试结果表明,华为解决方案完全满足农行对海量数据进行分布式处理的要求。
温馨提示:答案为网友推荐,仅供参考
第1个回答  2018-12-03
工业数据可视化决策系统可以通过虚拟现实、数据仪表板等多种显示手段,实现与工业企业原有自动控制系统的结合。为大数据时代的工业生产监控、设备监控和虚拟制造应用提供最佳的可视化解决方案。
以万博思图设计可视化大屏幕系统为例,平台可连接分布在世界各地的40多万台设备,实时采集运行数据,远程管理设备组的运行状态。实现准确的产品分析、预测和运营支持,同时借助工业大数据实现传统制造向智能制造的转变和升级。可视化大屏幕分为四个场景:智能服务、共享经济、模式创新和研发辅助。采集设备转速、针数、电压及各种实时生产能力的运行数据。充分发挥数据仪表板在各种图表中合理分组的优点,实现仪表数据的快速状态切换,满足不同场景监控的需要。通过构建工业可视化指挥决策平台,可以充分整合生产、维修等部门的信息资源,有效集成智能分析功能,实现对“人”和“设备”的综合监控。协助经理在生产活动中实现事件的预警、指挥和调度,事件发生后的分析和评估。
多维数据组合,工业设备实时监控.。
为了满足工业企业对设备生产的全面控制,该平台通过接入所有生产设备终端信息系统,全面显示设备实时运行数据,帮助管理人员随时了解设备状态。通过对各部件的实时数据采集和试验数据的比较,对机组各部件的剩余寿命进行预测和可视化,有助于判断生产设备的更换时间,提高企业的生产效率。同时,该平台还可以自动对数据进行深度关联,如实时监控设备能力、收益、趋势等综合数据,方便整体分析,找出生产中难以单凭数据发现的隐患。及时向相关部门下达决策指示。
工业互联的应用,设备预警管理的可视化。
通过对设备状态数据的实时采集,为生产提供设备能力数据;同时通过建立数据健康管理文件(获取设备状态实时数据,建立数据健康管理文件),并根据积累的设备运行数据建立故障预测模型,进行预测维修,减少工程师的响应时间,提高一次性维修率,最大限度地减少设备的计划外停机时间。
智能分析,模式创新可视化。
系统通过梳理大量数据,可视化地显示重要设备的详细动态曲线、统计图,从而分析生产设备的适用性、合理性和效率。同时,通过工业设备的在线监测数据,提供关键决策。
第2个回答  2020-07-31
随着工业互联网的不断深化,必然会造成MOM/MES、ERP等传统工业应用和系统的形态发生天翻地覆的改变。而制造业分析、生产分析正在成为发达国家争相进入的一个热门领域,当然,这里的“分析”是完全不同于传统工业场景下的“统计分析”、“故障分析”等,这是一种结合了物联网、大数据和人工智能等先进技术的新型的“大数据分析”。(内容转载自寄云科技)

工业大数据分析应用的独特之处如果细究其实是很多的,通过提供更具针对性和可操作性的见解,数据分析可以简化制造运营,从而帮助企业持续优化生产线。以下是在制造业中使用数据分析的六种场景,它们可以显著改善整个运营!
一、从被动式到主动式维修
制造系统往往在超负荷状态下运行,任何工作中断都可能导致螺旋式上升的损失。即便如此,大部分公司采用的解决停机问题的最佳方案只不过是等故障发生后再解决的方式。到目前为止,这种反应性系统还在被采用,是因为显然缺少更好的替代方案。通过整合大数据分析,企业可以开发能够持续衡量自身维修需求的制造系统。这种特性赋予了制造系统在许多情况下进行自我修复的能力,并为不太容易解决的情况提供早期警报。更重要的是,数据分析可以洞悉哪些组件最常发生故障,从而帮您从被动式维修提升为主动式维修。
二、提高机器利用率和有效性
制造商遇到的最大问题之一是进入低效运转的境况。虽然主观上他们希望构建高效的制造链,但由于安装不当、使用不当或仅缺乏停机时间协调,各种不同的因素都可能会成为降低生产线整体效率中的关键。
通过将现有的物联网系统与强大的制造业预测分析相结合,企业可以实时洞察其生产线在微观和宏观上的运行状况。追踪单台机器的停机时间如何影响整个制造链,或者探索不同的配置如何提高整体效率,这不是“痴人说梦”,而是必须要做到的。生成可操作的数据以使企业在整个制造过程中实现真正的改进,是将分析应用于制造业的主要优势。

三、更好地产品需求预测
每个制造商都知道他们不仅在为当前已有的订单生产产品,而且还在为不久的将来可能出现的需求订单生产产品。需求预测很重要,因为它们能够指导生产链,如果预测失误,可能产生“一边是强劲的销售量”,而“另一边却是工厂缺乏大量的相应配件库存,无法满足需求”。对于大多数公司而言,预测是基于前几年的历史数据价值,而不是基于更具可行性的前瞻性数据。但是,制造商可以将现有数据与预测分析相结合,以更精确地预测购买趋势。这些预测性见解不仅基于先前的销售,还基于流程以及生产线的运行状况,从而可以更明智地进行风险管理并减少生产浪费。
四质量预测提高良率
质检是对已经生产出来的产品的质量检测,一方面可以保障企业能够对外提供合格产品,另一方面也能通过质检反映生产过程的疏漏。质检出的残次品无论多少对企业都是损失,如果能够在产品产出之前就通过产线状态及相关生产数据分析预测出产品质量,并将生产流程调整为最佳产出状态以避免残次品,这就是质量预测。质量预测的场景在半导体等高端制造领域是刚需,属于虚拟量测的范畴。
虚拟量测依赖于完善的物联网系统及强大的数据接入、存储和分析等能力,以往囿于技术水平虚拟量测只能基于有限的统计分析手段,而现在有了大数据、物联网等先进技术的支持,基于大数据分析的虚拟量测已经成为现实。

五、全面掌控制造供应链
采购是大多数公司供应链的标准组成部分,但同时它也是一个很容易被忽略的地方,尤其当企业忙于改善其他方面时。从一个有问题的供应商或者每个配件贵几分钱的供应商开始检查,当然一个配件几分钱的差额可能看起来无足轻重,但是,如果企业每天生产数千种产品,那么这里或那里的一分钱可能在总账簿上积少成多会变成数千元。数据分析可以帮助制造企业了解生产生命周期中每个组件的成本和效率,甚至可以追溯到企业供应商的运输车辆。通过可视化各种因素如何影响最终结果,高级分析可以帮助企业做出更好的决策。如果某些配件经常出现故障,或者没有完全满足生产需求,那么在这些不起眼的问题酿成严重后果之前,制造数据分析将能够帮助企业发现它们。
六、更好地物流仓储管理
制造过程中另一个经常被忽视的方面是仓储。一旦产品准备好运输后,必须先放入仓库,然后再出发前往目的地。在这一阶段,可谓是分秒必争。尤其是在这个日益接受“刚刚好”和零库存模型的世界中。
管理仓库可不是简单地为等待运输的产品寻找空间。建立有效的仓储结构,更好的产品流程管理和最有效的补货程序可以改善运营效率实现盈利。先进的分析功能可以让企业更容易领会改善库存的方法进而更好地管理仓库。
生产分析软件的本质是收集和处理海量数据,并从中发现可用的见解。其通过自动化的手段对制造企业内外部各类数据进行采集、处理,同时,它的分析结果、可视化产出也是可以跨越多种企业架构,为上至公司首席执行官、下至车间经理提供符合各自权限的服务。而亿信华辰的数据分析软件ABI正好可以完美解决各种数据分析问题。
第3个回答  2018-01-22
数据可视化工具:
LightningChart
LightningChart是一款微软Visual Studio 数据可视化插件,也是业界最快最先进的2D和3D 数据可视化工具包,支持Windows Forms和WPF。被广泛应用于高难度行业,如: 医疗、科研、工程、石油和天然气、航天与国防、金融与贸易等
图形采用创新的CPU负载节省技术,为应用程序提供了无与伦比的性能。LightningChart彻底发挥了GPU超速和性能优化的最大效应,能够实时呈现10亿以上的海量数据点数据。

LightningChart拥有丰富的二维XY图表、三维XYZ图表、史密斯圆图、极坐标图、3D饼图、地理地图和G.I.S、信号工具,体数据渲染。
相似回答