大數(shù)據(jù)行業(yè)方案智能制造課件

1、大數(shù)據(jù)行業(yè)解決方案目錄CONTENT01聯(lián)想大數(shù)據(jù)介紹02智能制造解決方案03企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)建設(shè)要點(diǎn)04大數(shù)據(jù)平臺(tái)簡(jiǎn)介大數(shù)據(jù)云計(jì)算互聯(lián)網(wǎng)+智能制造穿戴設(shè)備人工智能聯(lián)想集團(tuán)智能生態(tài)3愿景多源大數(shù)據(jù)技術(shù)的提供者企業(yè)大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型的賦能者行業(yè)大數(shù)據(jù)生態(tài)的領(lǐng)導(dǎo)者使命通過(guò)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新產(chǎn)品和行業(yè)解決方案，助力企業(yè)的智能化和全球化轉(zhuǎn)型4聯(lián)想大數(shù)據(jù)提供的產(chǎn)品與解決方案，解決三大關(guān)鍵問(wèn)題形成端到端的整體解決方案，將處于技術(shù)底層的企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，通過(guò)軟硬件平臺(tái)和專業(yè)化服務(wù)，一步步轉(zhuǎn)化為上層業(yè)務(wù)價(jià)值5當(dāng)客戶需要一個(gè)成熟的、高性能的大數(shù)據(jù)平臺(tái)及解決方案時(shí)當(dāng)客戶難以管理自己多源、異構(gòu)、海量的大數(shù)據(jù)資產(chǎn)時(shí)當(dāng)客戶需要將數(shù)據(jù)資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為

2、業(yè)務(wù)洞察和商業(yè)價(jià)值時(shí)與與與存算析 用清管服務(wù)器與分布式存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)軟件工具實(shí)施服務(wù)數(shù)據(jù)管控咨詢服務(wù)數(shù)據(jù)挖掘算法開(kāi)發(fā)分析應(yīng)用咨詢服務(wù)早在2011年8月，聯(lián)想就啟動(dòng)了大數(shù)據(jù)建設(shè)5年！300+研發(fā)人員持續(xù)投入成都北京香港三個(gè)研發(fā)中心200+名大數(shù)據(jù)研發(fā)工程師60+名大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維工程師40+名應(yīng)用系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工程師50+名數(shù)據(jù)科學(xué)家來(lái)自中科院、清華、北大、牛津、港大、港科大、以及美國(guó)、澳洲等著名學(xué)府的博士和碩士人才博士與海歸比例超過(guò)80%30+名大數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)＜覕?shù)據(jù)專家：平臺(tái)架構(gòu)、數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)管控、等業(yè)務(wù)專家：制造業(yè)、零售業(yè)、能源與公共事業(yè)、通訊業(yè)、金融業(yè)、等全球部署的超大規(guī)模

3、集群，PB級(jí)與復(fù)雜業(yè)務(wù)生態(tài)的實(shí)戰(zhàn)錘煉Cyberport-HK VirginiaCalliforlia ChicagoFrankfurtSingaporeIDC, CNC-BJEssen, Ger2012/Q12015/Q42013/Q1BJ:2010/Q1 2013/Q2 2015/Q2 2016/Q32015/Q3IDC, TIS-TJTJ:2013/Q3總?cè)萘?12PB數(shù)據(jù)總量 9PB日新增數(shù)據(jù) 30TB日處理數(shù)據(jù) 4.3 PB全球化多中心部署，2000臺(tái)服務(wù)器，3000名操作用戶在實(shí)踐中充分驗(yàn)證系統(tǒng)的高可靠性企業(yè)數(shù)據(jù)本地化收集和存儲(chǔ)完全合規(guī)各國(guó)數(shù)據(jù)保護(hù)和隱私保護(hù)法律聯(lián)想大數(shù)據(jù)支持全集團(tuán)業(yè)

4、務(wù)的生命周期管理優(yōu)化全生命周期的數(shù)據(jù)分析和產(chǎn)品管理工廠生產(chǎn)出貨銷(xiāo)售渠道銷(xiāo)售中間商出售用戶使用用戶服務(wù)產(chǎn)品與營(yíng)銷(xiāo)銷(xiāo)量分析產(chǎn)品分析品牌管理營(yíng)銷(xiāo)管理訂單管理生產(chǎn)過(guò)程供應(yīng)鏈管理新品上線產(chǎn)品質(zhì)量物流運(yùn)輸管理貨品調(diào)配管理渠道銷(xiāo)量管理渠道庫(kù)存管理合作伙伴管理銷(xiāo)售過(guò)程分析經(jīng)銷(xiāo)商關(guān)系管理經(jīng)銷(xiāo)商庫(kù)存分析用戶激活網(wǎng)點(diǎn)備貨線下配送設(shè)備使用用戶反饋用戶畫(huà)像咨詢能力是聯(lián)想大數(shù)據(jù)的服務(wù)精髓與價(jià)值特色從業(yè)務(wù)問(wèn)題入手，進(jìn)行業(yè)務(wù)診斷，并提出業(yè)務(wù)方案業(yè)務(wù)能力提升方案信息支撐能力規(guī)劃業(yè)務(wù)和信息能力整合業(yè)務(wù)應(yīng)用實(shí)踐通過(guò)業(yè)務(wù)應(yīng)用實(shí)踐，將大數(shù)據(jù)方法和工具能力轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)績(jī)效基于業(yè)務(wù)發(fā)展需求，進(jìn)行DT/IT支撐能力規(guī)劃和建設(shè)基于具體業(yè)務(wù)目標(biāo)，

5、將DT/IT能力和業(yè)務(wù)流程整合，最大化發(fā)揮DT/IT價(jià)值業(yè)務(wù)角度咨詢能力貫穿始終，保障大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)價(jià)值轉(zhuǎn)化的暢通能力整合支撐角度應(yīng)用與培訓(xùn)業(yè)務(wù)能力技術(shù)能力分析能力+管理服務(wù)+聯(lián)想數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)優(yōu)秀的科研背景，豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)團(tuán)隊(duì)成員目前近50人，全部具有碩士以上學(xué)歷，其中60%具有博士學(xué)歷，10%從事過(guò)博士后研究。在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)中有豐富的研究和工程經(jīng)驗(yàn)。在頂級(jí)期刊和會(huì)議中發(fā)表學(xué)術(shù)論文近百篇，國(guó)內(nèi)和美國(guó)專利數(shù)十余項(xiàng)。 我們的數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)在北京和香港有兩個(gè)中心，他們來(lái)自于世界著名高校“大數(shù)據(jù)”為了提升決策能力與業(yè)務(wù)視野，以高效益、創(chuàng)新型的信息處理過(guò)程加工的信息資產(chǎn)，這

6、種信息資產(chǎn)具有規(guī)模大、速度快的特征。追求大數(shù)據(jù)的唯一理由為企業(yè)經(jīng)營(yíng)目標(biāo)提供價(jià)值。Gartner, 2012年6月，大數(shù)據(jù)定義新數(shù)據(jù)新技術(shù)新方法新思維新應(yīng)用新資產(chǎn)新文化新視野新業(yè)務(wù)11大數(shù)據(jù)是智能化的核心生產(chǎn)資料與工作方法12目錄CONTENT01聯(lián)想大數(shù)據(jù)介紹02智能制造解決方案03企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)建設(shè)要點(diǎn)04大數(shù)據(jù)平臺(tái)簡(jiǎn)介采購(gòu)研發(fā)生產(chǎn)供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)銷(xiāo)售采購(gòu)策略優(yōu)化采購(gòu)提前期預(yù)測(cè)（歷史、環(huán)境、天氣、路線 etc. ）來(lái)料質(zhì)量預(yù)測(cè)（歷史、行業(yè) etc.）原材料價(jià)格預(yù)測(cè)（歷史、行業(yè)、宏觀） 供應(yīng)商評(píng)級(jí)（歷史、行業(yè)等） 外包非核心綜合分析（成本模擬、質(zhì)量模擬、提前期模擬） 立項(xiàng)模擬&優(yōu)化成本模擬（原材料價(jià)格預(yù)

7、測(cè)的矯正值、其他成本固定非固定要素）周期模擬（同質(zhì)同類同工藝同XXX）銷(xiāo)售模擬（同質(zhì)同類同功能同XXX）資源模擬（研發(fā)資源優(yōu)化的矯正值）搜索優(yōu)化結(jié)構(gòu)/半結(jié)構(gòu)/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)查詢優(yōu)化 研發(fā)資源優(yōu)化（綜合輸出）Skill Set / Workload/ Workforce 產(chǎn)品持續(xù)改進(jìn) 市場(chǎng)反饋、銷(xiāo)量、成本等綜合因素作用于產(chǎn)品立項(xiàng)、更新迭代過(guò)程中 智能排產(chǎn)CAPP + Real time Capacity In-house倉(cāng)儲(chǔ)優(yōu)化領(lǐng)退料路徑優(yōu)化立體倉(cāng)堆料優(yōu)化 設(shè)備保養(yǎng)維護(hù)健康管理根因分析及維修策略保養(yǎng)策略（備品備件倉(cāng)儲(chǔ)優(yōu)化） 外包非核心綜合分析成本模擬質(zhì)量模擬提前期模擬 貨品調(diào)撥企業(yè)與DC之間的，D

8、C各自之間的Proactive調(diào)貨行為 庫(kù)存優(yōu)化（將持續(xù)性考慮在內(nèi)，包括碳、水管理，能源用量和廢品管理 ） 產(chǎn)品、備件自動(dòng)補(bǔ)貨模型 存貨成本模擬分銷(xiāo)商訂貨行為分析與響應(yīng)最優(yōu)路徑 路徑模擬（路況、區(qū)域、布局etc） 實(shí)時(shí)重新路徑規(guī)劃（區(qū)別于電子地圖，除了時(shí)效性，還要考慮成本等因素） 智能選址 DC布局的增刪改（宏觀、區(qū)域、市場(chǎng)、歷史等） 需求銷(xiāo)量預(yù)測(cè) 不同維度（By產(chǎn)品、By區(qū)域、By功能等維度銷(xiāo)量預(yù)測(cè)） 貨品定價(jià) 智能定價(jià)模型 持續(xù)質(zhì)量管理（CQM） 根因分析知識(shí)庫(kù)（可作用于“產(chǎn)品持續(xù)改進(jìn)”） 質(zhì)量預(yù)測(cè)模型庫(kù) 決策支持模擬仿真 銷(xiāo)售渠道、布局優(yōu)化 銷(xiāo)售渠道分析及拓展建議 銷(xiāo)售布局分析 營(yíng)銷(xiāo)策略

9、模擬 從類別、成本、效果等角度分析，精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo) 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用前景通過(guò)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)的共同作用，充分把握新工業(yè)時(shí)代下信息資源帶來(lái)的機(jī)遇，以數(shù)據(jù)洞察為核心驅(qū)形成集制造和服務(wù)為一體的全球化價(jià)值網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力，貫穿參與者、產(chǎn)品與生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)跨界和全球化互聯(lián)互通的協(xié)同。15大數(shù)據(jù)是工業(yè)4.0時(shí)代企業(yè)的核心資產(chǎn)傳統(tǒng)價(jià)值鏈新價(jià)值網(wǎng)絡(luò) 協(xié)同互聯(lián)智慧的參與者智慧的產(chǎn)品智慧的生產(chǎn)數(shù)據(jù)洞察驅(qū)動(dòng)參與者生產(chǎn)產(chǎn)品大數(shù)據(jù)分析云計(jì)算物聯(lián)網(wǎng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)安全 硬件與網(wǎng)絡(luò)可連Double Helix ModelCyber數(shù)字化、虛擬化可知Digital集中化、資產(chǎn)化可析Data 軟件與通訊可通Communicati

10、on 生產(chǎn)自動(dòng)化可控Control價(jià)值化、智能化可測(cè)Decision 網(wǎng)絡(luò)化 數(shù)字化 智能化“雙鏈驅(qū)動(dòng)”是智能制造的DNA設(shè)備級(jí)工廠級(jí)企業(yè)級(jí) IoT 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集與設(shè)備連接3C：自動(dòng)控制鏈3D：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)鏈CPS 網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)數(shù)字雙胞胎的交互閉環(huán)IMEco 智能制造生態(tài)數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)的主動(dòng)智能體系16工業(yè)大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀xx GB/月xx TB / 月某數(shù)控機(jī)床回傳數(shù)據(jù)某空氣壓縮機(jī)回傳數(shù)據(jù)某汽車(chē)sensor回傳數(shù)據(jù)X PB / 月數(shù)據(jù)量隨著應(yīng)用場(chǎng)景的不同，sensor布局的不同，毫無(wú)比例的瘋狂增長(zhǎng)著.這些數(shù)據(jù)會(huì)隨著時(shí)間的推移，變得龐雜和無(wú)法處理（傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方式）數(shù)據(jù):平均每毫秒拋出超過(guò)x0個(gè)日志或

11、文件.平均每個(gè)日志文件包含x0-x0個(gè)sensor 發(fā)出的信號(hào).超過(guò)x0.000 個(gè)不同的sensor 超過(guò)x萬(wàn)臺(tái)設(shè)備被用在了車(chē)間內(nèi)或作為產(chǎn)品被客戶使用著 數(shù)據(jù)使用的目的: 不是為了收集，不是為了存儲(chǔ)，也不是為了簡(jiǎn)單的堆積報(bào)表，而是為了產(chǎn)生知識(shí).Data loading數(shù)據(jù)使用程度:還有很多臺(tái)設(shè)備游離于管控之外，毫無(wú)數(shù)據(jù)采集可言已經(jīng)納入CPS的設(shè)備，數(shù)據(jù)采集毫無(wú)目的性有目的的采集數(shù)據(jù)并不意味著正確的使用這些數(shù)據(jù)，無(wú)法創(chuàng)造價(jià)值Big Data!從傳統(tǒng)制造到智能制造在一個(gè)典型的制造企業(yè)中，參與生產(chǎn)的設(shè)備可以分為以下幾類：有專門(mén)的控制系統(tǒng)的，且能夠和外部系統(tǒng)通過(guò)預(yù)定義的協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)交換的智能設(shè)備具有

12、通過(guò)PLC與外部系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換能力的自動(dòng)化設(shè)備具有本地存儲(chǔ)功能（e.g. Log, 本地DB etc.）的半自動(dòng)化設(shè)備未經(jīng)設(shè)備改造的，無(wú)網(wǎng)卡無(wú)PLC的簡(jiǎn)單設(shè)備等.在工業(yè)4.0的轉(zhuǎn)型浪潮中，智能制造是整個(gè)過(guò)程中的一大支撐。智能制造的總體思路是將以上幾類設(shè)備進(jìn)行相互的聯(lián)通，并最終構(gòu)建一套物理信息系統(tǒng)（Cyber-Physical System）在CPS的基礎(chǔ)上，將傳統(tǒng)制造中的基礎(chǔ)邏輯發(fā)生問(wèn)題-人根據(jù)經(jīng)驗(yàn)-人調(diào)整Material、Machine、Methods、Measurement和Maintenance等要素-解決問(wèn)題-人積累經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)變?yōu)榘l(fā)生問(wèn)題-模型（Model）分析問(wèn)題-模型調(diào)整Materi

13、al、Machine、Methods、Measurement和Maintenance等要素-模型積累經(jīng)驗(yàn)-模型分析問(wèn)題根源-模型進(jìn)而繼續(xù)調(diào)整5M要素-避免問(wèn)題OT+IT+DT = 智能制造智能制造架構(gòu)中的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)用戶協(xié)作企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同個(gè)性化定制產(chǎn)品服務(wù)化基于算法和模型實(shí)現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)分析和決策智能模塊產(chǎn)品實(shí)體智能化生產(chǎn)智能工廠互聯(lián)網(wǎng)互聯(lián)網(wǎng)基于仿真、大數(shù)據(jù)的新型工業(yè)軟件ERP、MES等傳統(tǒng)工業(yè)軟件工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)工廠內(nèi)網(wǎng)絡(luò)安全隔離智能控制系統(tǒng)智能模塊傳統(tǒng)工業(yè)控制模塊智能機(jī)器智能機(jī)器智能模塊智能模塊生產(chǎn)裝備生產(chǎn)裝備工廠內(nèi)網(wǎng)絡(luò)IT系統(tǒng)OT系統(tǒng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵要素?cái)?shù)據(jù)分析軟件應(yīng)用智能設(shè)

14、備智能模塊平臺(tái)新型網(wǎng)絡(luò)（工廠內(nèi)工廠外）工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)傳統(tǒng)工業(yè)要素反饋為海量數(shù)據(jù)的集成、計(jì)算處理及應(yīng)用開(kāi)發(fā)提供資源實(shí)現(xiàn)海量泛在多樣工業(yè)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳輸分布于工業(yè)系統(tǒng)各層的計(jì)算處理能力19如何走向智能制造思維變革統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程：數(shù)理統(tǒng)計(jì)能夠幫助制造企業(yè)盡可能的提高制造優(yōu)率等自省、自反饋、自預(yù)測(cè)過(guò)程：一個(gè)可以自愈的工業(yè)生態(tài)系統(tǒng)建立模型過(guò)程：通過(guò)數(shù)據(jù)分析，管理設(shè)備生命周期；通過(guò)產(chǎn)能測(cè)算，找到瓶頸工序并優(yōu)化產(chǎn)能結(jié)構(gòu)等智能制造解決隱性問(wèn)題避免顯性問(wèn)題大數(shù)據(jù)人料機(jī)法環(huán)預(yù)控式管理信息化管理數(shù)據(jù)化產(chǎn)品生命周期工藝方案信息化自動(dòng)配送AGV數(shù)據(jù)可追溯減少aWIP現(xiàn)代化工廠SS管理管理職能轉(zhuǎn)變操作內(nèi)容轉(zhuǎn)變新增高級(jí)崗位節(jié)省低級(jí)

15、崗位智能設(shè)備引人設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控設(shè)備生產(chǎn)柔性化維護(hù)保養(yǎng)信息化管理崗位技術(shù)崗位操作崗位要求提升 制造業(yè)大數(shù)據(jù)的側(cè)重點(diǎn)在于將所有人，機(jī)，法，料，環(huán)等信息有效整合起來(lái)，加以分析并應(yīng)用于整個(gè)工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程，對(duì)整個(gè)生產(chǎn)鏈條進(jìn)行監(jiān)控、調(diào)整、管理。從而形成高度靈活、個(gè)性化、網(wǎng)路化的產(chǎn)業(yè)鏈。大數(shù)據(jù)是實(shí)現(xiàn)工業(yè)4.0的關(guān)鍵。 未來(lái)的制造將圍繞大數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建智能化生產(chǎn)體系，將人，機(jī)，法，料，環(huán)鏈接起來(lái)，實(shí)現(xiàn)多維度數(shù)據(jù)融合，為企業(yè)的運(yùn)營(yíng)提供預(yù)見(jiàn)性的支撐與指導(dǎo)。聯(lián)想大數(shù)據(jù)在制造行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐數(shù)據(jù)源設(shè)備傳感器 /PLCMESPLMDMSCAPPHR移動(dòng)終端其他外圍系統(tǒng)或外部信息ERP移動(dòng)終端PC終端生產(chǎn)看板移動(dòng)通信傳感器外圍系統(tǒng)

16、接口分析/模擬/預(yù)測(cè)品質(zhì)環(huán)境工藝設(shè)備產(chǎn)能其他決策支持OEE設(shè)備健康工藝改進(jìn)智能排產(chǎn)SPC設(shè)備保養(yǎng)IPQC其他產(chǎn)品遠(yuǎn)程服務(wù)研發(fā)指導(dǎo)倉(cāng)儲(chǔ)布局環(huán)境適配供應(yīng)商選擇庫(kù)存優(yōu)化領(lǐng)、退料路徑其他生產(chǎn)相關(guān)優(yōu)化全價(jià)值鏈優(yōu)化1231感知層2網(wǎng)絡(luò)層3大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)44業(yè)務(wù)應(yīng)用層聯(lián)想大數(shù)據(jù)在制造業(yè)的解決方案解決方案綜述聯(lián)想預(yù)防性維護(hù)和服務(wù)解決方案是以聯(lián)想大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)LEAP（Lenovo Enterprise Analysis Platform）為基礎(chǔ)，通過(guò)集成IT數(shù)據(jù)（包含其他外圍系統(tǒng)，如CRM, HR, ERP. OA etc.) 以及OT數(shù)據(jù)（包含Sensor數(shù)據(jù)，MES，SCADA等 etc.），運(yùn)用LEAP

17、大數(shù)據(jù)平臺(tái)強(qiáng)壯的數(shù)據(jù)處理和分析能力以及相應(yīng)的RF、ARIMA、SVM等算法能力，構(gòu)成包含“設(shè)備全生命周期健康管理”，“設(shè)備故障根因分析及處理流程策略”，“設(shè)備預(yù)防性保養(yǎng)策略”以及“預(yù)防性維護(hù)與服務(wù)平臺(tái)”。在數(shù)據(jù)ETL層面，通過(guò)統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集轉(zhuǎn)換套件，針對(duì)不同數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及數(shù)據(jù)質(zhì)量，提供靈活多樣的數(shù)據(jù)采集方案，全圖形化的任務(wù)調(diào)度和配置。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析層面，通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)集成的多種數(shù)據(jù)處理引擎，滿足各類應(yīng)用的數(shù)據(jù)處理需求，實(shí)現(xiàn)計(jì)算引擎的“術(shù)業(yè)有專攻”。在算法武庫(kù)層面，集成了包含回歸、聚類、分類、關(guān)聯(lián)、時(shí)間序列、深度學(xué)習(xí)等常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并面向大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行調(diào)優(yōu)，提高算法精度，縮短模

18、型訓(xùn)練時(shí)間，加快模型收斂速度，突破計(jì)算瓶頸。在解決方案層面，提供包含單一、集群設(shè)備健康管理統(tǒng)一平臺(tái)，提供設(shè)備預(yù)防性維護(hù)&保養(yǎng)策略（When & Which & Who & How），提供設(shè)備故障根因分析、解決方案（Which & Why & Who & How），并提供預(yù)防性維護(hù)與服務(wù)協(xié)作平臺(tái)服務(wù)技術(shù)架構(gòu)算法優(yōu)勢(shì)聯(lián)想預(yù)防性維護(hù)和服務(wù)解決方案包含： IT數(shù)據(jù)、OT數(shù)據(jù)采集轉(zhuǎn)換SDKInterface etc.LEAP大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)預(yù)防性維護(hù)和服務(wù)解決方案應(yīng)用套件多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合設(shè)備運(yùn)行記錄設(shè)備出廠設(shè)置設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)行業(yè)專家知識(shí)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)精準(zhǔn)、秒級(jí)預(yù)警基于Hadoop和Spark Streamin

19、g的流式數(shù)據(jù)采集和計(jì)算框架實(shí)時(shí)采集、實(shí)時(shí)計(jì)算、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)快速處理新增數(shù)據(jù)和秒級(jí)實(shí)時(shí)預(yù)警深度優(yōu)化算法模型集成加權(quán)多種預(yù)測(cè)模型經(jīng)典算法的深度調(diào)優(yōu)領(lǐng)先的算法精度和收斂速度專業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)多數(shù)據(jù)挖掘團(tuán)隊(duì)專業(yè)支持：文本挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)跨地域協(xié)作分工聯(lián)想預(yù)防性維護(hù)與服務(wù)解決方案場(chǎng)景描述商業(yè)價(jià)值鳥(niǎo)瞰越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始將自己的企業(yè)價(jià)值鏈向后端擴(kuò)充，除了銷(xiāo)售利潤(rùn)外，服務(wù)利潤(rùn)也逐漸成為企業(yè)利潤(rùn)來(lái)源的重要方面。在整個(gè)生產(chǎn)制造企業(yè)的商業(yè)轉(zhuǎn)型過(guò)程中，針對(duì)于設(shè)備制造商而言，迫切希望整合現(xiàn)有資源并進(jìn)行有效擴(kuò)充，將本已部分流失的服務(wù)市場(chǎng)份額重新?lián)寠Z回來(lái)。任何一個(gè)服務(wù)市場(chǎng)都有原廠和第三方服務(wù)提供商。在與第三方

20、服務(wù)提供商進(jìn)行搶奪服務(wù)市場(chǎng)份額的背景下，如果能夠達(dá)到共生，共贏，這將為企業(yè)良性發(fā)展打下夯實(shí)的基礎(chǔ)，并為企業(yè)轉(zhuǎn)型提供有效支撐。傳統(tǒng)設(shè)備被作為商品出售后，客戶的使用情況不得而知，設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中的設(shè)備狀態(tài)只有在報(bào)修時(shí)才有可能部分采集由于地理位置的限制，即使采用第三方服務(wù)提供商策略（商業(yè)洽談等方式），設(shè)備供應(yīng)商也很難做到全球化的服務(wù)部署通過(guò)數(shù)字化鏡像，將不同客戶的不同設(shè)備（i.e. 通過(guò)設(shè)備供應(yīng)商采購(gòu)的設(shè)備）在云端生成唯一對(duì)應(yīng)的虛擬設(shè)備數(shù)字化展現(xiàn)。其展現(xiàn)可以包含設(shè)備全生命周期健康管理、設(shè)備根因分析及處置流程策略以及設(shè)備預(yù)防性保養(yǎng)策略等。設(shè)備使用商可以通過(guò)統(tǒng)一的平臺(tái)對(duì)自己的設(shè)備進(jìn)行查看以及管理，將設(shè)備保

21、養(yǎng)與維護(hù)完全托管于預(yù)防性維護(hù)與服務(wù)平臺(tái)。設(shè)備供應(yīng)商可以通過(guò)平臺(tái)采集的大量設(shè)備數(shù)據(jù)，一方面轉(zhuǎn)型為服務(wù)提供商，為設(shè)備使用商提供相應(yīng)的維修和保養(yǎng)策略；另一方面可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析，用于產(chǎn)品研發(fā)和升級(jí)第三方服務(wù)提供商也可以接入該平臺(tái)，為設(shè)備使用商提供更細(xì)分，更具地域化，更便捷的服務(wù)。面臨的挑戰(zhàn)價(jià)值創(chuàng)新聯(lián)想預(yù)防性維護(hù)與服務(wù)解決方案以MQM生產(chǎn)質(zhì)量管理為例，準(zhǔn)確率95%，進(jìn)而準(zhǔn)確指導(dǎo)設(shè)備維修與備件管理CQM知識(shí)庫(kù)根因分析知識(shí)庫(kù)質(zhì)量預(yù)測(cè)模型庫(kù)決策支持模擬仿真維護(hù)&維修成本CQM使用前CQM使用后時(shí)間在產(chǎn)品進(jìn)入流通市場(chǎng)前（i.e. 產(chǎn)品發(fā)布前）在產(chǎn)品進(jìn)入流通市場(chǎng)后（i.e. 產(chǎn)品發(fā)布后）研階段發(fā)(R&D)工裝樣件

22、階段(OTS)試生產(chǎn)階段(PTR)量產(chǎn)階段(SOP)產(chǎn)品發(fā)布階段(GTM）聯(lián)想持續(xù)質(zhì)量管理解決方案預(yù)防性維護(hù)和服務(wù)將設(shè)備（生產(chǎn)資料或產(chǎn)品）納入到全生命周期管理的范疇內(nèi)，掌握設(shè)備的過(guò)去、現(xiàn)在甚至未來(lái)，為制造類企業(yè)的智能制造之路打好根基。Physical Baseline倉(cāng)儲(chǔ)布局和領(lǐng)退料最優(yōu)路徑優(yōu)化將廠區(qū)內(nèi)的倉(cāng)儲(chǔ)布局、車(chē)間內(nèi)的線邊庫(kù)布局、廠區(qū)內(nèi)和車(chē)間內(nèi)的領(lǐng)退料路徑進(jìn)行優(yōu)化，降低領(lǐng)退料重復(fù)路徑的時(shí)間成本。提高企業(yè)生產(chǎn)效率。Spatial and Temporal Baseline售后服務(wù)與研發(fā)協(xié)作建立產(chǎn)品與研發(fā)的循環(huán)反饋機(jī)制，任何Go-to-Market的產(chǎn)品反饋（包括產(chǎn)品（設(shè)備）實(shí)時(shí)使用參數(shù)、產(chǎn)品

23、輿情、競(jìng)品分析等）都可以作為產(chǎn)品研發(fā)的有效參考。Enhanced Cooperation產(chǎn)品&服務(wù)全面質(zhì)量控制在產(chǎn)品提供商向服務(wù)提供商轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，針對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)的全面質(zhì)量控制，為客戶提供包含全價(jià)值鏈在內(nèi)的智能制造與服務(wù)Enhanced Quality Control“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)執(zhí)行”“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)管理”“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策”自省、自反饋、自優(yōu)化的全價(jià)值鏈智能制造及服務(wù)聯(lián)想對(duì)智能制造未來(lái)的理解目錄CONTENT01聯(lián)想大數(shù)據(jù)介紹02智能制造解決方案03企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)建設(shè)要點(diǎn)04聯(lián)想大數(shù)據(jù)平臺(tái)簡(jiǎn)介演進(jìn)規(guī)劃：企業(yè)大數(shù)據(jù)分析的發(fā)展階段28分析水平與智能化程度如何連續(xù)更新和流程互動(dòng)？怎樣利用分析來(lái)創(chuàng)新和差異化？4.

24、 成熟階段成為分析驅(qū)動(dòng)型的企業(yè)下一步怎么做？如何對(duì)事件進(jìn)行主動(dòng)引導(dǎo)？如何借助數(shù)據(jù)分析保持領(lǐng)先？5. 領(lǐng)先階段全面憑借數(shù)據(jù)分析法開(kāi)展競(jìng)爭(zhēng)企業(yè)發(fā)生了什么問(wèn)題？問(wèn)題為什么發(fā)生？如何才能更好的理解業(yè)務(wù)現(xiàn)象？2. 探索階段有限采用數(shù)據(jù)分析方法正在發(fā)生什么？預(yù)測(cè)出什么結(jié)論？ 如何改進(jìn)經(jīng)營(yíng)？3. 發(fā)展階段有主動(dòng)采用數(shù)據(jù)分析的意向1. 起步階段數(shù)據(jù)分析方法利用薄弱統(tǒng)計(jì)報(bào)表簡(jiǎn)單分析跟蹤分析流程嵌入統(tǒng)計(jì)報(bào)表多維分析統(tǒng)計(jì)報(bào)表多維分析預(yù)測(cè)發(fā)現(xiàn)實(shí)時(shí)分析統(tǒng)計(jì)報(bào)表多維分析預(yù)測(cè)發(fā)現(xiàn)實(shí)時(shí)分析統(tǒng)計(jì)報(bào)表多維分析預(yù)測(cè)發(fā)現(xiàn)實(shí)時(shí)分析流程嵌入客戶管理、營(yíng)銷(xiāo)管理、服務(wù)管理產(chǎn)品管理、流程管理、運(yùn)營(yíng)管理收入管理、財(cái)務(wù)管理、資產(chǎn)管理推動(dòng)大數(shù)據(jù)價(jià)值

25、的“七種武器”企業(yè)如何借助大數(shù)據(jù)來(lái)應(yīng)對(duì)行業(yè)與趨勢(shì)帶來(lái)的挑戰(zhàn)如何構(gòu)建一個(gè)統(tǒng)一混搭的大數(shù)據(jù)平臺(tái)環(huán)境來(lái)支撐多變復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求如何整合數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并保障數(shù)據(jù)的質(zhì)量和業(yè)務(wù)可用性如何構(gòu)建高效的大數(shù)據(jù)組織及文化，以保證企業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值的釋放如何創(chuàng)建一個(gè)企業(yè)級(jí)的大數(shù)據(jù)生態(tài)體系，以及如何發(fā)展和演進(jìn)如何基于數(shù)據(jù)來(lái)描述、研究、解決以及評(píng)估業(yè)務(wù)痛點(diǎn)問(wèn)題如何基于跨業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)創(chuàng)新各種行業(yè)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)價(jià)值和商業(yè)模式行業(yè)理解、企業(yè)研究大數(shù)據(jù)宏觀價(jià)值闡述系統(tǒng)工程的高層支持能力成熟度評(píng)估業(yè)務(wù)演進(jìn)規(guī)劃技術(shù)體系規(guī)劃架構(gòu)與流程崗位與技能數(shù)據(jù)文化建設(shè)對(duì)內(nèi)價(jià)值與對(duì)外變現(xiàn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品創(chuàng)新與合作商業(yè)模式創(chuàng)新與生態(tài)行業(yè)理解、企業(yè)研究大數(shù)據(jù)宏觀價(jià)值闡述系統(tǒng)工

26、程的高層支持平臺(tái)架構(gòu)、系統(tǒng)架構(gòu)應(yīng)用架構(gòu)、信息架構(gòu)、數(shù)據(jù)架構(gòu)企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)建設(shè)是一個(gè)復(fù)雜而長(zhǎng)期的系統(tǒng)工程戰(zhàn)略意圖業(yè)務(wù)分析數(shù)據(jù)管控架構(gòu)設(shè)計(jì)演進(jìn)規(guī)劃組織形態(tài)數(shù)據(jù)變現(xiàn)“七種武器”29架構(gòu)設(shè)計(jì)：企業(yè)大數(shù)據(jù)體系的架構(gòu)演進(jìn)大數(shù)據(jù)平臺(tái)企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)中心傳統(tǒng)分析應(yīng)用新型探索分析其他數(shù)據(jù)新型探索分析/傳統(tǒng)分析應(yīng)用大數(shù)據(jù)平臺(tái)定位：是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)的一個(gè)補(bǔ)充系統(tǒng)，主要面向新型數(shù)據(jù)和部分倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘算法等，發(fā)現(xiàn)隱性的數(shù)據(jù)規(guī)律和價(jià)值。 ?。合到y(tǒng)規(guī)模小，使用人員少（以專業(yè)研究分析人員為主） 快：針對(duì)特定專題快速分析；支持實(shí)時(shí)處理和分析 靈：專用平臺(tái)，靈活響應(yīng)和嘗試 深：專業(yè)深挖，挖掘算法、模式分析、圖分析、

27、文本分析等 是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)的重要并列系統(tǒng)， 分擔(dān)DW系統(tǒng)的存儲(chǔ)和計(jì)算壓力，提高處理效率、降低成本 傳統(tǒng)應(yīng)用逐漸遷移到大數(shù)據(jù)平臺(tái) 通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘算法等，發(fā)現(xiàn)隱性的數(shù)據(jù)規(guī)律和價(jià)值。 地位重要，承載的作用更大 支持新型分析方法和傳統(tǒng)應(yīng)用 系統(tǒng)可靠性、支撐能力要求更高 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DW的重要性下降數(shù)據(jù)遷移應(yīng)用逐步遷移特點(diǎn)：企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)中心，采集全企業(yè)層面的各類內(nèi)部數(shù)據(jù)及相關(guān)外部數(shù)據(jù)，并對(duì)這些結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化海量數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、加工、處理，完成信息的深加工，逐步形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為公司進(jìn)行企業(yè)決策管理和生產(chǎn)一線的營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)等工作提供完整、及時(shí)、準(zhǔn)確、科學(xué)的信息支撐。 一個(gè)中心承載各類數(shù)據(jù)，進(jìn)行各類分析應(yīng)用，服務(wù)企業(yè)內(nèi)

28、外部各類用戶 系統(tǒng)可靠性、系統(tǒng)穩(wěn)定性、系統(tǒng)開(kāi)放性、支撐能力要求很高專業(yè)探索分析集市混搭雙中心企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)傳統(tǒng)分析應(yīng)用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)新型探索分析/傳統(tǒng)分析應(yīng)用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)定位：特點(diǎn)：大數(shù)據(jù)平臺(tái)定位：特點(diǎn)：30 數(shù)據(jù)管控：保障數(shù)據(jù)資產(chǎn)的可靠性和連續(xù)性數(shù)據(jù)管控就像管理超市里的水果：元數(shù)據(jù)就是描述水果的價(jià)錢(qián)和產(chǎn)地；數(shù)據(jù)模型就是要把水果擺放的緊湊穩(wěn)定；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)就是水果規(guī)格一致；數(shù)據(jù)質(zhì)量就是保證沒(méi)有爛水果；數(shù)據(jù)安全就是防止被人偷吃；數(shù)據(jù)生命周期就是計(jì)劃擺放幾天后大減價(jià)處理；數(shù)據(jù)認(rèn)責(zé)就是水果有問(wèn)題或爛了該找誰(shuí)處理；數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估是超市轉(zhuǎn)讓，如何確定水果價(jià)值統(tǒng)一整合與可信賴的數(shù)據(jù)資產(chǎn)元數(shù)據(jù)

29、管理數(shù)據(jù)模型管理數(shù)據(jù)質(zhì)量管理數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理數(shù)據(jù)生命周期管理安全與隱私管理數(shù)據(jù)管控?cái)?shù)據(jù)認(rèn)責(zé)業(yè)務(wù)目標(biāo)分析需求31目錄CONTENT01聯(lián)想大數(shù)據(jù)介紹02智能制造解決方案03企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)建設(shè)要點(diǎn)04大數(shù)據(jù)平臺(tái)簡(jiǎn)介聯(lián)想大數(shù)據(jù)LEAP 6大產(chǎn)品線全景圖資源開(kāi)放算法武庫(kù)數(shù)據(jù)工廠數(shù)據(jù)能力開(kāi)放平臺(tái) GaussBig Data as a Service大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái) Descartes大數(shù)據(jù)技術(shù)整合與深度優(yōu)化數(shù)據(jù)采集轉(zhuǎn)換套件 Euclid業(yè)務(wù)分析套件 Nash數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺(tái)系統(tǒng)運(yùn)維監(jiān)控中心EulerArchitonRiemannBayesFourier聯(lián)想大數(shù)據(jù)企業(yè)級(jí)分析平臺(tái)（ LEAP ）架構(gòu)圖獲取層分析層數(shù)

30、據(jù)采集轉(zhuǎn)換終端采集流式采集批量導(dǎo)入網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)源數(shù)據(jù)傳感器音頻視頻設(shè)備日志文本社交網(wǎng)絡(luò)erpscmcrm實(shí)時(shí)能力查詢、分析、交互業(yè)務(wù)層數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理元數(shù)據(jù)監(jiān)控告警安全管理用戶管理性能管理容災(zāi)管理集群管理自動(dòng)化部署一站式運(yùn)維數(shù)據(jù)安全與隱私數(shù)據(jù)生命周期數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)質(zhì)量智能供應(yīng)鏈輿情分析財(cái)務(wù)管理產(chǎn)品管理客戶洞察預(yù)防性維護(hù)數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)整合層HDFS分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)No SQL統(tǒng)一資源調(diào)度管理分布式計(jì)算框架數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)MPP流計(jì)算內(nèi)存計(jì)算圖計(jì)算算法武庫(kù)算法模型 業(yè)務(wù)模型挖掘工具 機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)工廠服務(wù)層業(yè)務(wù)組件搜索與查詢可視化分析第三方工具數(shù)據(jù)產(chǎn)品 數(shù)據(jù)API數(shù)據(jù)審查 數(shù)據(jù)服務(wù)管理分析套件聯(lián)想大數(shù)據(jù)企業(yè)級(jí)分析平

31、臺(tái)（ LEAP ）能力地圖獲取層分析層數(shù)據(jù)采集轉(zhuǎn)換終端采集流式采集批量導(dǎo)入網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)源數(shù)據(jù)傳感器音頻視頻設(shè)備日志文本社交網(wǎng)絡(luò)erpscmcrm實(shí)時(shí)能力查詢、分析、交互業(yè)務(wù)層數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理元數(shù)據(jù)監(jiān)控告警安全管理用戶管理性能管理容災(zāi)管理集群管理自動(dòng)化部署一站式運(yùn)維數(shù)據(jù)安全與隱私數(shù)據(jù)生命周期數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)質(zhì)量智能供應(yīng)鏈輿情分析財(cái)務(wù)管理產(chǎn)品管理客戶洞察預(yù)防性維護(hù)數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)整合層HDFS分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)No SQL統(tǒng)一資源調(diào)度管理分布式計(jì)算框架數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)MPP流計(jì)算內(nèi)存計(jì)算圖計(jì)算算法武庫(kù)算法模型 業(yè)務(wù)模型挖掘工具 機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)工廠服務(wù)層業(yè)務(wù)組件搜索與查詢可視化分析第三方工具數(shù)據(jù)產(chǎn)品 數(shù)據(jù)API數(shù)據(jù)審查 數(shù)

32、據(jù)服務(wù)管理分析套件12345678大數(shù)據(jù)整合與計(jì)算能力采集與轉(zhuǎn)換能力數(shù)據(jù)產(chǎn)品化能力分析挖掘能力應(yīng)用開(kāi)發(fā)與可視化能力實(shí)時(shí)交互式分析能力數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理能力一站式運(yùn)維能力聯(lián)想企業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)（LEAP）提供從大數(shù)據(jù)采集到商業(yè)價(jià)值呈現(xiàn)的一體化解決方案01數(shù)據(jù)04運(yùn)維05價(jià)值02平臺(tái)03管理數(shù)據(jù)：整合各方數(shù)據(jù)，沉淀業(yè)務(wù)知識(shí)，LEAP將為客戶提供豐富的數(shù)據(jù)接口與強(qiáng)大的數(shù)據(jù)資源整合能力。平臺(tái)：LEAP將為客戶提供安全可靠的分布式的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，解決了海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)計(jì)算，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和分析的問(wèn)題。管理：參與到企業(yè)運(yùn)營(yíng)的各環(huán)節(jié)，通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)各種規(guī)律趨勢(shì)，為策略制定提供參考依據(jù)。運(yùn)維：LEAP提供集中的運(yùn)

33、維管控組件，實(shí)現(xiàn)從設(shè)備到服務(wù)的全方位監(jiān)控、管理和擴(kuò)展。價(jià)值：聯(lián)想提供端到端的大數(shù)據(jù)服務(wù)，旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)潛在價(jià)值，幫助客戶通過(guò)大數(shù)據(jù)解決商業(yè)問(wèn)題，與客戶共同成長(zhǎng)。LEAP軟硬件一體化優(yōu)化，突破計(jì)算平臺(tái)性能瓶頸批量處理性能查詢性能實(shí)時(shí)處理性能復(fù)雜計(jì)算專利的智能調(diào)度技術(shù)，提升Hadoop計(jì)算效能5x20 x虛擬大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，簡(jiǎn)化異地?cái)?shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)同步率先支持Spark 2.0，實(shí)時(shí)性能提升5x全面支持MPP業(yè)務(wù)場(chǎng)景，10 x優(yōu)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)查詢測(cè)試對(duì)比LEAP主流云平臺(tái)某廠商數(shù)據(jù)大文件加載抗壓測(cè)試對(duì)比LEAP主流云平臺(tái)某廠商平臺(tái)性能評(píng)測(cè)基于TPC-DS，2016100%兼容SQL 2003，SQL

34、99和PL/SQL動(dòng)態(tài)選擇合適的數(shù)據(jù)源和計(jì)算引擎執(zhí)行查詢請(qǐng)求，相對(duì)HUE查詢性能提升10 x全圖形化的任務(wù)調(diào)度工具，可每日處理上萬(wàn)個(gè)獨(dú)立的數(shù)據(jù)計(jì)算任務(wù)內(nèi)嵌數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗(yàn)?zāi)芰?，?jiǎn)化ETL任務(wù)的開(kāi)發(fā)工作量LEAP全圖形化的計(jì)算平臺(tái)，便捷的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)管理和運(yùn)維一站式圖形化界面完成大數(shù)據(jù)集群的安裝，升級(jí)，系統(tǒng)監(jiān)控的工作，簡(jiǎn)化管理創(chuàng)建各種大數(shù)據(jù)任務(wù)和查詢操作全部圖形化完成，無(wú)需命令行入口支持豐富的開(kāi)源擴(kuò)展，圖形化添加近百個(gè)高質(zhì)量組件，全面支持和管理各種大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景系統(tǒng)入口系統(tǒng)監(jiān)測(cè)任務(wù)調(diào)度全圖形化的任務(wù)調(diào)度工具，可每日處理全球來(lái)自數(shù)百個(gè)數(shù)據(jù)分析人員的上萬(wàn)個(gè)獨(dú)立的數(shù)據(jù)計(jì)算任務(wù)具備靈活多樣的部署形態(tài)，滿足不同規(guī)模企業(yè)的系統(tǒng)架構(gòu)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)新型探索分析傳統(tǒng)分析應(yīng)用專業(yè)探索分析集市UNIX小型機(jī)X86集群傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)新型探索分析/傳統(tǒng)分析應(yīng)用傳統(tǒng)分析應(yīng)用混搭雙中心UNIX小型機(jī)X86集群探索分析/傳統(tǒng)分析應(yīng)用企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)中心X86集群大數(shù)據(jù)平臺(tái)大數(shù)據(jù)平臺(tái)定位：屬于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的補(bǔ)充系統(tǒng)特點(diǎn)：規(guī)模小，大數(shù)據(jù)創(chuàng)新試點(diǎn)大數(shù)據(jù)平臺(tái)定位：分擔(dān)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的存儲(chǔ)和計(jì)算壓力特點(diǎn)：大數(shù)據(jù)平臺(tái)逐漸成為業(yè)務(wù)分析中心大數(shù)據(jù)平臺(tái)定位：支持企業(yè)所有數(shù)據(jù)計(jì)算、分析和應(yīng)用。特點(diǎn)：企業(yè)真正成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)