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美林?jǐn)?shù)據(jù)
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美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司（簡(jiǎn)稱：美林?jǐn)?shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國(guó)內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商。

談?wù)劰I(yè)信號(hào)數(shù)據(jù)分析那點(diǎn)事兒

2021-12-14 16:52:41 次
隨著傳感器技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)制造工業(yè)的生產(chǎn)業(yè)態(tài)也發(fā)生了很大的變化，工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值和廣闊的開(kāi)發(fā)前景也被更多的企業(yè)所認(rèn)同。
目前工業(yè)大數(shù)據(jù)主要有以下三種主要來(lái)源：第一類(lèi)是生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。第二類(lèi)是設(shè)備物聯(lián)數(shù)據(jù)。第三類(lèi)是外部數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)無(wú)疑具有重要的商業(yè)價(jià)值，尤其是工業(yè)設(shè)備產(chǎn)生的實(shí)時(shí)信號(hào)數(shù)據(jù)，更是寶貴的能夠反饋真實(shí)生產(chǎn)狀況的原始資料，因此格外受到想要實(shí)現(xiàn)降本增效的制造企業(yè)的關(guān)注。
今天小T就從工業(yè)實(shí)時(shí)信號(hào)數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值和應(yīng)用難點(diǎn)的角度出發(fā)，和大家一起聊聊工業(yè)信號(hào)數(shù)據(jù)分析的解決方案。
工業(yè)實(shí)時(shí)信號(hào)數(shù)據(jù)的價(jià)值和應(yīng)用場(chǎng)景
與大家更為熟悉的偏重于采用可視化分析等手段去挖掘深層次價(jià)值信息的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)不同，工業(yè)信號(hào)數(shù)據(jù)的應(yīng)用，更加偏重于面向復(fù)雜工業(yè)過(guò)程，通過(guò)數(shù)據(jù)分析建模來(lái)解決較為復(fù)雜的工業(yè)生產(chǎn)問(wèn)題，目前典型應(yīng)用主要在這幾個(gè)方面：
故障診斷和預(yù)測(cè)
大型工業(yè)設(shè)備運(yùn)行結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，一旦出現(xiàn)故障，傳統(tǒng)方法很難快速判斷出到底是那個(gè)部分出了問(wèn)題。
而通過(guò)對(duì)如設(shè)備的振動(dòng)變化等實(shí)時(shí)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，我們就可以建立大數(shù)據(jù)模型對(duì)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)開(kāi)展故障預(yù)測(cè)和診斷。
設(shè)備故障監(jiān)測(cè)
▲使用Tempo平臺(tái)制作的風(fēng)電設(shè)備運(yùn)行狀況數(shù)據(jù)看板
工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析
日益成熟的傳感器探測(cè)技術(shù)使得設(shè)備的溫度、壓力、熱能、振動(dòng)和噪聲等狀況都可以轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)，讓生產(chǎn)企業(yè)可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析手段輕松掌控每個(gè)生產(chǎn)流程，及時(shí)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)問(wèn)題改進(jìn)生產(chǎn)工藝。
通過(guò)異音判斷產(chǎn)品質(zhì)量的智能檢測(cè)方案
▲通過(guò)異音判斷產(chǎn)品質(zhì)量的智能檢測(cè)方案
生產(chǎn)制造排程優(yōu)化
通過(guò)大數(shù)據(jù)的豐富信息來(lái)發(fā)現(xiàn)歷史預(yù)測(cè)和實(shí)際的偏差概率，考慮產(chǎn)能、人員、物料等的約束，采用智能優(yōu)化算法來(lái)排產(chǎn)。
總得來(lái)說(shuō)，工業(yè)信號(hào)數(shù)據(jù)對(duì)于制造企業(yè)的生產(chǎn)決策過(guò)程有著很大的應(yīng)用價(jià)值，但在實(shí)際的生產(chǎn)場(chǎng)景中，現(xiàn)有的常見(jiàn)數(shù)據(jù)分析工具卻很難實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)信號(hào)數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用，這主要有以下幾個(gè)方面的原因。
工業(yè)信號(hào)數(shù)據(jù)分析為什么這么難？
信號(hào)數(shù)據(jù)本身具有獨(dú)特性
經(jīng)典數(shù)據(jù)分析方法通常面向關(guān)系表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（dataframe），像Excel、SPSS、R、Python—Pandas、SPARK等大家熟悉的數(shù)據(jù)分析工具都是針對(duì)這一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)開(kāi)發(fā)的。但工業(yè)數(shù)據(jù)卻具有不同于關(guān)系型業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的特殊性：
工業(yè)信號(hào)數(shù)據(jù)
?每條信號(hào)數(shù)據(jù)內(nèi)所有數(shù)據(jù)值均為同一類(lèi)型數(shù)字?jǐn)?shù)值。
?信號(hào)數(shù)據(jù)中數(shù)值的次序非常重要，其中包含關(guān)鍵信息。
?一條信號(hào)數(shù)據(jù)內(nèi)可以包含數(shù)百萬(wàn)乃至更多標(biāo)量值，通常難以用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)逐一存儲(chǔ)。
?每條信號(hào)數(shù)據(jù)內(nèi)所有數(shù)據(jù)值均為數(shù)字，通常為浮點(diǎn)數(shù)值。
?針對(duì)工業(yè)信號(hào)數(shù)據(jù)存在著大量經(jīng)典算法，以數(shù)字信號(hào)處理算法為主，這些算法與經(jīng)典數(shù)據(jù)分析算法有很大差異。
?每條信號(hào)數(shù)據(jù)內(nèi)所有數(shù)據(jù)值均為同一類(lèi)型。
?大量機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)方法難以直接應(yīng)用于原生信號(hào)數(shù)據(jù)形式。
工業(yè)信號(hào)數(shù)據(jù)的這些特點(diǎn)，使其難以直接使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行模型構(gòu)建。
缺少面向工業(yè)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備運(yùn)維的工具
在當(dāng)今的制造業(yè)領(lǐng)域，信號(hào)數(shù)據(jù)的采集和處理本身也是一個(gè)難點(diǎn)。很多企業(yè)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集主要依靠傳統(tǒng)的手工作業(yè)方式，采集過(guò)程中容易出現(xiàn)人為的記錄錯(cuò)誤且效率低下。
工業(yè)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
有些企業(yè)雖然引進(jìn)了相關(guān)技術(shù)手段，并且應(yīng)用了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，但是由于很多工業(yè)設(shè)備的數(shù)據(jù)協(xié)議和接口并不統(tǒng)一，因此也無(wú)法實(shí)現(xiàn)信息采集的實(shí)時(shí)性、精確性和延伸性管理，各單元出現(xiàn)了信息斷層的現(xiàn)象。
工業(yè)信號(hào)數(shù)據(jù)處理與分析應(yīng)用脫節(jié)
工業(yè)大數(shù)據(jù)的的落地需要數(shù)據(jù)處理和分析應(yīng)用兩個(gè)部分配合才能發(fā)揮最終價(jià)值。目前市面上雖然有一些產(chǎn)品可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)數(shù)據(jù)的處理，但大多只針對(duì)于數(shù)據(jù)處理層面，而沒(méi)有面向后續(xù)分析應(yīng)用環(huán)節(jié)進(jìn)行一體化開(kāi)發(fā)，企業(yè)如果想要針對(duì)設(shè)備信號(hào)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)建模，還需要額外配置其他數(shù)據(jù)分析工具，需要為此投入較高的人力、物力成本。
“信號(hào)數(shù)據(jù)分析+機(jī)器學(xué)習(xí)”解決方案
為解決工業(yè)大數(shù)據(jù)分析困境，Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)開(kāi)發(fā)提供了面向工業(yè)信號(hào)數(shù)據(jù)的專用分析工具包，通過(guò)Tempo AI工業(yè)信號(hào)數(shù)據(jù)專用分析工具包，普通業(yè)務(wù)人員也可以：
拖拽式操作搞定信號(hào)數(shù)據(jù)分析處理
Tempo AI支持多種信號(hào)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)形式的輸入與輸出，通過(guò)特征工程方法，可以將信號(hào)數(shù)據(jù)直接轉(zhuǎn)化為一系列特征量描述，從而便于用戶經(jīng)典數(shù)據(jù)分析方法對(duì)其進(jìn)行分析、建模等研究。
信號(hào)數(shù)據(jù)分析處理-數(shù)據(jù)接入
同時(shí)內(nèi)置多種數(shù)字信號(hào)處理方式，可以直接采用拖拽方式進(jìn)行數(shù)據(jù)分析處理，支持將信號(hào)數(shù)據(jù)按照分幀、分貝、時(shí)段、功率、平穩(wěn)性、自適應(yīng)等不同的分割方法進(jìn)行切分，實(shí)現(xiàn)低代碼模式快速完成信號(hào)數(shù)據(jù)分析處理。
信號(hào)數(shù)據(jù)分析處理
  信號(hào)數(shù)據(jù)接入
工業(yè)信號(hào)數(shù)據(jù)分析
 信號(hào)數(shù)據(jù)切分
工業(yè)信號(hào)數(shù)據(jù)分析
  多種數(shù)字信號(hào)處理方式
使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法延展信號(hào)數(shù)據(jù)分析
Tempo AI可實(shí)現(xiàn)信號(hào)數(shù)據(jù)類(lèi)型與關(guān)系表數(shù)據(jù)類(lèi)型的相互轉(zhuǎn)換，并通過(guò)這一連接將信號(hào)數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)建模過(guò)程在一個(gè)平臺(tái)內(nèi)實(shí)現(xiàn)融合，基于信號(hào)分析算子完成信號(hào)數(shù)據(jù)的特征工程的功能，大大提高了整體工作效率。
機(jī)器學(xué)習(xí)算法延展信號(hào)數(shù)據(jù)分析
靈活快速完成數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品企業(yè)級(jí)部署
信號(hào)分析模塊作為T(mén)empo AI中的一個(gè)功能模塊，可以和Tempo平臺(tái)中可視化分析等其他功能模塊實(shí)現(xiàn)快速接入。
同時(shí)支持經(jīng)過(guò)管理授權(quán)的用戶通過(guò)擴(kuò)展編程節(jié)點(diǎn)及自定義算法設(shè)計(jì)功能，對(duì)平臺(tái)提供的信號(hào)處理算法進(jìn)行自由變換，使信號(hào)數(shù)據(jù)處理更靈活更便捷。極大提高平臺(tái)對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)的兼容能力的同時(shí)，也充分考慮企業(yè)運(yùn)營(yíng)必須的數(shù)據(jù)安全，為后續(xù)工業(yè)信號(hào)分析項(xiàng)目的大數(shù)據(jù)解決方案提供可能。
數(shù)據(jù)分析工具
當(dāng)前，數(shù)字化正在改變著傳統(tǒng)制造業(yè)的面貌，席卷制造業(yè)的各個(gè)領(lǐng)域，在制造業(yè)數(shù)字化升級(jí)進(jìn)程中，制造行業(yè)企業(yè)不能只關(guān)注于硬件設(shè)備的智能化，也需要引入數(shù)據(jù)決策方式，做好數(shù)據(jù)治理，基于數(shù)據(jù)模型貫通產(chǎn)品全生命周期數(shù)據(jù)，才能使作業(yè)和運(yùn)營(yíng)效率真正實(shí)現(xiàn)本質(zhì)提升。
而Tempo AI作為一款能夠有效幫助工業(yè)制造企業(yè)深層次挖掘工業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值的產(chǎn)品，將借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，幫助制造企業(yè)優(yōu)化數(shù)字運(yùn)維分析決策能力。如果想要體驗(yàn)工業(yè)4.0時(shí)代的數(shù)字化新決策方式，不妨立即申請(qǐng)?jiān)囉皿w驗(yàn)~
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