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'''工业大数据技术在传化集团的应用'''化学工业在各国的国民经济中占有重要地位,是国家的基础产业和支柱产业。化工工业通过工业大数据 <ref>[http://news.sohu.com/a/682568978_120685950 什么叫大数据?以及大数据的发展趋势是什么?],搜狐,2023-06-06</ref> 技术对多系统多元数据、控制系统的实时数据、异构信息系统、流媒体数据、人员定位数据等多维度数据的采集与交换、数据预处理与存储、数据工程与数据建模,结合大数据分析技术及知识库,实现数据为驱动要素的危化品全流程管理、环保监测管理、安全全流程管理、生产过程管控、数字化工厂、5G智能工厂等应用场景。
==一、案例简介==
化工行业的工业大数据技术架构从功能上来说,工业大数据管理技术分为四部分:数据采集与交换、数据预处理与存储、数据工程与数据建模。
数据采集与交换层主要负责通过 PLC、SCADA、DCS 等系统从机器设备实时采集数据,也可以通过数据交换接口从实时数据库 <ref>[https://www.sohu.com/a/326223102_120220592 数据库发展史] ,搜狐,2019-07-12 </ref> 等系统以透传或批量同步的方式获取物联网数据。同时该层提供数据交换接口,可以从业务系统的关系型数据库、文件系统中采集所需的结构化与非结构化业务数据,也可反向将汇总、分析结果等数据传回业务系统。
数据预处理与存储层主要负责对采集到的数据进行数据解析、格式转换、元数据提取、初步清洗等预处理工作,再按照不同的数据类型与数据使用特点选择分布式文件系统、NoSQL 数据库、关系数据库、对象存储系统、时序数据库等不同的数据管理引擎实现数据的分区选择、落地存储、编目与索引等操作。