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應(yīng)用
為不同行業(yè)客戶提供數(shù)據(jù)管理、分析展現(xiàn)、深度挖掘的數(shù)據(jù)運(yùn)營方案，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)內(nèi)部業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)化，數(shù)據(jù)價(jià)值化的全面升級。
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基于大數(shù)據(jù)中心的試驗(yàn)數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用解決方案
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一、項(xiàng)目背景
產(chǎn)品研發(fā)過程中會產(chǎn)生大量的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，主要通過產(chǎn)品可靠性及質(zhì)量安全等方面的性能測試產(chǎn)生。由于試驗(yàn)業(yè)務(wù)具有流程復(fù)雜、成本高、測量參數(shù)多、資源分散、設(shè)備種類繁多、數(shù)據(jù)格式不一、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜等特點(diǎn)。因此，給數(shù)據(jù)檢索、重新利用、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)安全帶來難題，傳統(tǒng)人工整理分析工作效率低且易產(chǎn)生錯(cuò)誤。
隨著海量試驗(yàn)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，各單位更加關(guān)注如何管理和利用好數(shù)據(jù)，讓其產(chǎn)生價(jià)值。因此，引入大數(shù)據(jù)技術(shù)的處理手段就顯得尤為必要。

二、問題與挑戰(zhàn)
產(chǎn)品試驗(yàn)缺乏統(tǒng)一的平臺支持，無法整合各種試驗(yàn)數(shù)據(jù)資源。
缺少海量數(shù)據(jù)存儲處理能力，影響試驗(yàn)數(shù)據(jù)存儲、查詢、導(dǎo)入導(dǎo)出等基礎(chǔ)工作效率。
缺乏海量數(shù)據(jù)分析能力及智能識別手段，影響處理分析文檔、圖片及視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的效率。
試驗(yàn)成果和經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)未實(shí)現(xiàn)價(jià)值利用，對設(shè)計(jì)生產(chǎn)等其他業(yè)務(wù)支撐不足。

三、解決方案
針對軍工產(chǎn)品試驗(yàn)特點(diǎn)及問題，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建試驗(yàn)數(shù)據(jù)管理及應(yīng)用系統(tǒng)，對試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的管理，深度發(fā)掘海量試驗(yàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值。該解決方案整體架構(gòu)如下：

基于大數(shù)據(jù)中心的試驗(yàn)數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用解決方案 
  • 分階段建立數(shù)據(jù)模型，定制分類管理策略，實(shí)現(xiàn)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的高效存儲及處理應(yīng)用。
  • 基于大數(shù)據(jù)中心整合不同的試驗(yàn)數(shù)據(jù)源，實(shí)現(xiàn)試驗(yàn)全過程數(shù)據(jù)采集、存儲、計(jì)算、模型構(gòu)建和分析應(yīng)用。
  • 基于文本挖掘及圖像智能識別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)文本及圖像的自動(dòng)識別，提高試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析的效率。
  • 采用數(shù)據(jù)挖掘算法，對海量試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，構(gòu)建面向產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、售后維修的應(yīng)用服務(wù)，實(shí)現(xiàn)對產(chǎn)品各階段業(yè)務(wù)支撐。

四、項(xiàng)目亮點(diǎn)
基于大數(shù)據(jù)中心,解決海量數(shù)據(jù)存儲及高效處理的難題。
基于虛擬建庫及動(dòng)態(tài)建模技術(shù),實(shí)現(xiàn)不同試驗(yàn)數(shù)據(jù)管理自主擴(kuò)展。
基于大數(shù)據(jù)采集等多種集成手段,實(shí)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)源的高效采集。
基于圖像自動(dòng)智能識別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)圖片的自動(dòng)測量與標(biāo)記。
基于文本挖掘技術(shù)，實(shí)現(xiàn)試驗(yàn)相關(guān)文檔數(shù)據(jù)的處理分析。
基于大數(shù)據(jù)分析挖掘手段實(shí)現(xiàn)試驗(yàn)數(shù)據(jù)探索應(yīng)用服務(wù)的構(gòu)建。

五、項(xiàng)目成果
減少試驗(yàn)數(shù)據(jù)歸檔工作周期30%，提高試驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化入庫率60%。
針對紙質(zhì)文檔、圖像、音視頻等數(shù)據(jù)的處理分析應(yīng)用，提高效率達(dá)50%以上。
提高試驗(yàn)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)查詢效率60%，降低試驗(yàn)數(shù)據(jù)、試后數(shù)據(jù)處理分析周期，實(shí)現(xiàn)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的深度價(jià)值應(yīng)用。

六、客戶評價(jià)
試驗(yàn)數(shù)據(jù)管理及應(yīng)用與業(yè)務(wù)結(jié)合緊密，改變了原有粗放式的試驗(yàn)數(shù)據(jù)管理模式，提高了試驗(yàn)任務(wù)的工作效率；有效利用海量產(chǎn)品試驗(yàn)數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)處理分析模型，建立產(chǎn)品性能評估、故障診斷、優(yōu)化設(shè)計(jì)等應(yīng)用服務(wù)，深度發(fā)掘數(shù)據(jù)價(jià)值，為產(chǎn)品售后服務(wù)提供大數(shù)據(jù)分析手段，為產(chǎn)品設(shè)計(jì)提升找到方向，為企業(yè)產(chǎn)品提高性能提供了多維度應(yīng)用服務(wù)支撐。

七、相關(guān)案例
中國航發(fā)某單位試驗(yàn)數(shù)據(jù)管理及應(yīng)用項(xiàng)目
航天科技某單位產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理項(xiàng)目
航空工業(yè)某單位數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目
中國航發(fā)某單位基于數(shù)據(jù)挖掘的多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化分析項(xiàng)目