智能制造大數(shù)據(jù)解決方案

智能制造大數(shù)據(jù)解決方案智能制造大數(shù)據(jù)解決方案采購研發(fā)生產(chǎn)供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)銷售采購策略優(yōu)化采購提前期預(yù)測（歷史、環(huán)境、天氣、路線etc.）來料質(zhì)量預(yù)測（歷史、行業(yè)etc.）原材料價格預(yù)測（歷史、行業(yè)、宏觀）供應(yīng)商評級（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）…

…立項模擬&優(yōu)化成本模擬（原材料價格預(yù)測的矯正值、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）SkillSet/Workload/Workforce產(chǎn)品持續(xù)改進市場反饋、銷量、成本等綜合因素作用于產(chǎn)品立項、更新迭代過程中

…

…智能排產(chǎn)CAPP+RealtimeCapacity…

…In-house倉儲優(yōu)化領(lǐng)退料路徑優(yōu)化立體倉堆料優(yōu)化…

…設(shè)備保養(yǎng)維護健康管理根因分析及維修策略保養(yǎng)策略（備品備件倉儲優(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，DC各自之間的Proactive調(diào)貨行為庫存優(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、備件自動補貨模型存貨成本模擬分銷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）實時／重新路徑規(guī)劃（區(qū)別于電子地圖，除了時效性，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、歷史等）…

…需求／銷量預(yù)測不同維度（By產(chǎn)品、By區(qū)域、By功能等維度銷量預(yù)測）貨品定價

智能定價模型持續(xù)質(zhì)量管理（CQM）根因分析知識庫（可作用于“產(chǎn)品持續(xù)改進”）質(zhì)量預(yù)測模型庫決策支持模擬仿真銷售渠道、布局優(yōu)化銷售渠道分析及拓展建議銷售布局分析營銷策略模擬從類別、成本、效果等角度分析，精準(zhǔn)營銷…

…大數(shù)據(jù)的應(yīng)用前景采購研發(fā)生產(chǎn)供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)銷售采購策略優(yōu)化立項模擬&優(yōu)化智能排產(chǎn)I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)級大數(shù)據(jù)建設(shè)要點04大數(shù)據(jù)平臺簡介目CONTENT01聯(lián)想大數(shù)據(jù)介紹02智能制造解決方案03企大數(shù)據(jù)云計算互聯(lián)網(wǎng)+智能制造穿戴設(shè)備人工智能聯(lián)想集團智能生態(tài)4大數(shù)據(jù)云計算互聯(lián)網(wǎng)+智能制造穿戴設(shè)備人工智能聯(lián)想集團4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5愿景多源大數(shù)據(jù)技術(shù)的提供者使命通過大數(shù)據(jù)創(chuàng)新產(chǎn)品和行業(yè)解決方聯(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)，通過軟硬件平臺和專業(yè)化服務(wù)，一步步轉(zhuǎn)化為上層業(yè)務(wù)價值6當(dāng)客戶需要一個成熟的、高性能的大數(shù)據(jù)平臺及解決方案時當(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)時當(dāng)客戶需要將數(shù)據(jù)資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)洞察和商業(yè)價值時與與與存算析

用清管服務(wù)器與分布式存儲大數(shù)據(jù)計算平臺軟件工具實施服務(wù)數(shù)據(jù)管控咨詢服務(wù)數(shù)據(jù)挖掘算法開發(fā)分析應(yīng)用咨詢服務(wù)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)鍵問題形成端到端的早在2011年8月，聯(lián)想就啟動了大數(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)平臺運維工程師40+名應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)工程師50+名數(shù)據(jù)科學(xué)家來自中科院、清華、北大、牛津、港大、港科大、以及美國、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80%30+名大數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)＜覕?shù)據(jù)專家：平臺架構(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)、等早在2011年8月，聯(lián)想就啟動了大數(shù)據(jù)建設(shè)5年！成都北京香港全球部署的超大規(guī)模集群，PB級與復(fù)雜業(yè)務(wù)生態(tài)的實戰(zhàn)錘煉Cyberport-HK

VirginiaCalliforlia

ChicagoFrankfurtSingaporeIDC,CNC-BJEssen,Ger2012/Q12015/Q42013/Q1BJ:2010/Q12013/Q22015/Q22016/Q32015/Q3IDC,TIS-TJTJ:2013/Q3總?cè)萘?2PB數(shù)據(jù)總量9PB日新增數(shù)據(jù)30TB日處理數(shù)據(jù)4.3PB全球化多中心部署，2000臺服務(wù)器，3000名操作用戶在實踐中充分驗證系統(tǒng)的高可靠性企業(yè)數(shù)據(jù)本地化收集和存儲完全合規(guī)各國數(shù)據(jù)保護和隱私保護法律全球部署的超大規(guī)模集群，PB級與復(fù)雜業(yè)務(wù)生態(tài)的實戰(zhàn)錘煉Cyb聯(lián)想大數(shù)據(jù)支持全集團業(yè)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)出貨銷售渠道銷售中間商出售用戶使用用戶服務(wù)產(chǎn)品與營銷銷量分析產(chǎn)品分析品牌管理營銷管理訂單管理生產(chǎn)過程供應(yīng)鏈管理新品上線產(chǎn)品質(zhì)量物流運輸管理貨品調(diào)配管理渠道銷量管理渠道庫存管理合作伙伴管理銷售過程分析經(jīng)銷商關(guān)系管理經(jīng)銷商庫存分析用戶激活網(wǎng)點備貨線下配送設(shè)備使用用戶反饋用戶畫像聯(lián)想大數(shù)據(jù)支持全集團業(yè)務(wù)的生命周期管理優(yōu)化全生命周期的數(shù)據(jù)分咨詢能力是聯(lián)想大數(shù)據(jù)的服務(wù)精髓與價值特色從業(yè)務(wù)問題入手，進行業(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)用實踐通過業(yè)務(wù)應(yīng)用實踐，將大數(shù)據(jù)方法和工具能力轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)績效基于業(yè)務(wù)發(fā)展需求，進行DT/IT支撐能力規(guī)劃和建設(shè)基于具體業(yè)務(wù)目標(biāo)，將DT/IT能力和業(yè)務(wù)流程整合，最大化發(fā)揮DT/IT價值業(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)+咨詢能力是聯(lián)想大數(shù)據(jù)的服務(wù)精髓與價值特色從業(yè)務(wù)問題入手，進行聯(lián)想數(shù)據(jù)科學(xué)家團隊——優(yōu)秀的科研背景，豐富的實踐經(jīng)驗團隊成員目前近50人，全部具有碩士以上學(xué)歷，其中60%具有博士學(xué)歷，10%從事過博士后研究。在人工智能、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)系統(tǒng)設(shè)計中有豐富的研究和工程經(jīng)驗。在頂級期刊和會議中發(fā)表學(xué)術(shù)論文近百篇，國內(nèi)和美國專利數(shù)十余項。我們的數(shù)據(jù)科學(xué)家團隊在北京和香港有兩個中心，他們來自于世界著名高?！?lián)想數(shù)據(jù)科學(xué)家團隊——優(yōu)秀的科研背景，豐富的實踐經(jīng)驗團隊成員“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)新型的信息處理過程加工的信息資產(chǎn)，這種信息資產(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)營目標(biāo)提供價值?！狦artner,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)12“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)新型的信息大數(shù)據(jù)是智能化的核心生產(chǎn)資料與工作方法13大數(shù)據(jù)是智能化的核心生產(chǎn)資料與工作方法13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)級大數(shù)據(jù)建設(shè)要點04大數(shù)據(jù)平臺簡介目CONTENT01聯(lián)想大數(shù)據(jù)介紹02智能制造解決方案03企采購研發(fā)生產(chǎn)供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)銷售采購策略優(yōu)化采購提前期預(yù)測（歷史、環(huán)境、天氣、路線etc.）來料質(zhì)量預(yù)測（歷史、行業(yè)etc.）原材料價格預(yù)測（歷史、行業(yè)、宏觀）供應(yīng)商評級（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）…

…立項模擬&優(yōu)化成本模擬（原材料價格預(yù)測的矯正值、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）SkillSet/Workload/Workforce產(chǎn)品持續(xù)改進市場反饋、銷量、成本等綜合因素作用于產(chǎn)品立項、更新迭代過程中

…

…智能排產(chǎn)CAPP+RealtimeCapacity…

…In-house倉儲優(yōu)化領(lǐng)退料路徑優(yōu)化立體倉堆料優(yōu)化…

…設(shè)備保養(yǎng)維護健康管理根因分析及維修策略保養(yǎng)策略（備品備件倉儲優(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，DC各自之間的Proactive調(diào)貨行為庫存優(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、備件自動補貨模型存貨成本模擬分銷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）實時／重新路徑規(guī)劃（區(qū)別于電子地圖，除了時效性，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、歷史等）…

…需求／銷量預(yù)測不同維度（By產(chǎn)品、By區(qū)域、By功能等維度銷量預(yù)測）貨品定價

智能定價模型持續(xù)質(zhì)量管理（CQM）根因分析知識庫（可作用于“產(chǎn)品持續(xù)改進”）質(zhì)量預(yù)測模型庫決策支持模擬仿真銷售渠道、布局優(yōu)化銷售渠道分析及拓展建議銷售布局分析營銷策略模擬從類別、成本、效果等角度分析，精準(zhǔn)營銷…

…大數(shù)據(jù)的應(yīng)用前景采購研發(fā)生產(chǎn)供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)銷售采購策略優(yōu)化立項模擬&優(yōu)化智能排產(chǎn)I通過大數(shù)據(jù)、云計算、移動互聯(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)時代下信息資源帶來的機遇，以數(shù)據(jù)洞察為核心驅(qū)形成集制造和服務(wù)為一體的全球化價值網(wǎng)絡(luò)動力，貫穿參與者、產(chǎn)品與生產(chǎn)，實現(xiàn)跨界和全球化互聯(lián)互通的協(xié)同。16大數(shù)據(jù)是工業(yè)4.0時代企業(yè)的核心資產(chǎn)傳統(tǒng)價值鏈新價值網(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)動參與者生產(chǎn)產(chǎn)品大數(shù)據(jù)分析云計算物聯(lián)網(wǎng)移動互聯(lián)網(wǎng)安全通過大數(shù)據(jù)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)的共同作用，充

硬件與網(wǎng)絡(luò)可連DoubleHelixModelCyber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Communication生產(chǎn)自動化可控Control價值化、智能化可測Decision

網(wǎng)絡(luò)化

數(shù)字化

智能化“雙鏈驅(qū)動”是智能制造的DNA設(shè)備級工廠級企業(yè)級

IoT物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集與設(shè)備連接3C：自動控制鏈3D：數(shù)據(jù)驅(qū)動鏈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)動的主動智能體系17硬件與網(wǎng)絡(luò)可連DoubleHelixModelCyb工業(yè)大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀xxGB/月xxTB/月某數(shù)控機床回傳數(shù)據(jù)某空氣壓縮機回傳數(shù)據(jù)某汽車sensor回傳數(shù)據(jù)XPB/月數(shù)據(jù)量隨著應(yīng)用場景的不同，sensor布局的不同，毫無比例的瘋狂增長著....

這些數(shù)據(jù)會隨著時間的推移，變得龐雜和無法處理（傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方式）數(shù)據(jù):平均每毫秒拋出超過x0個日志或文件.平均每個日志文件包含x0-x0個sensor發(fā)出的信號.超過x0.000個不同的sensor

超過x萬臺設(shè)備被用在了車間內(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，也不是為了簡單的堆積報表，而是為了產(chǎn)生知識.Dataloading數(shù)據(jù)使用程度:還有很多臺設(shè)備游離于管控之外，毫無數(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)，無法創(chuàng)造價值BigData!!!工業(yè)大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀xxGB/月xxTB/月某數(shù)控機床某從傳統(tǒng)制造到智能制造在一個典型的制造企業(yè)中，參與生產(chǎn)的設(shè)備可以分為以下幾類：有專門的控制系統(tǒng)的，且能夠和外部系統(tǒng)通過預(yù)定義的協(xié)議進行數(shù)據(jù)交換的智能設(shè)備具有通過PLC與外部系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)交換能力的自動化設(shè)備具有本地存儲功能（e.g.Log,本地DBetc.）的半自動化設(shè)備未經(jīng)設(shè)備改造的，無網(wǎng)卡無PLC的簡單設(shè)備等.在工業(yè)4.0的轉(zhuǎn)型浪潮中，智能制造是整個過程中的一大支撐。智能制造的總體思路是將以上幾類設(shè)備進行相互的聯(lián)通，并最終構(gòu)建一套物理信息系統(tǒng)（Cyber-PhysicalSystem）在CPS的基礎(chǔ)上，將傳統(tǒng)制造中的基礎(chǔ)邏輯發(fā)生問題->人根據(jù)經(jīng)驗->人調(diào)整Material、Machine、Methods、Measurement和Maintenance等要素->解決問題->人積累經(jīng)驗轉(zhuǎn)變?yōu)榘l(fā)生問題->模型（Model）分析問題->模型調(diào)整Material、Machine、Methods、Measurement和Maintenance等要素->模型積累經(jīng)驗->模型分析問題根源->模型進而繼續(xù)調(diào)整5M要素->避免問題從傳統(tǒng)制造到智能制造OT+IT+DT=智能制造智能制造架構(gòu)中的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)市場用戶協(xié)作企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同個性化定制產(chǎn)品服務(wù)化基于算法和模型實現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)分析和決策智能模塊產(chǎn)品實體智能化生產(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)控制模塊智能機器智能機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)鍵要素數(shù)據(jù)分析軟件應(yīng)用智能設(shè)備智能模塊平臺新型網(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、計算處理及應(yīng)用開發(fā)提供資源實現(xiàn)海量泛在多樣工業(yè)數(shù)據(jù)的實時傳輸分布于工業(yè)系統(tǒng)各層的計算處理能力20OT+IT+DT=智能制造智能制造架構(gòu)中的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)市場如何走向智能制造思維變革統(tǒng)計分析過程：數(shù)理統(tǒng)計能夠幫助制造企業(yè)盡可能的提高制造優(yōu)率等自省、自反饋、自預(yù)測過程：一個可以自愈的工業(yè)生態(tài)系統(tǒng)建立模型過程：通過數(shù)據(jù)分析，管理設(shè)備生命周期；通過產(chǎn)能測算，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題避免顯性問題如何走向智能制造思維變革統(tǒng)計分析過程：數(shù)理統(tǒng)計能夠幫助制造企大數(shù)據(jù)人料機法環(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)變新增高級崗位節(jié)省低級崗位智能設(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)重點在于將所有人，機，法，料，環(huán)等信息有效整合起來，加以分析并應(yīng)用于整個工業(yè)生產(chǎn)過程，對整個生產(chǎn)鏈條進行監(jiān)控、調(diào)整、管理。從而形成高度靈活、個性化、網(wǎng)路化的產(chǎn)業(yè)鏈。大數(shù)據(jù)是實現(xiàn)工業(yè)4.0的關(guān)鍵。未來的制造將圍繞大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建智能化生產(chǎn)體系，將人，機，法，料，環(huán)鏈接起來，實現(xiàn)多維度數(shù)據(jù)融合，為企業(yè)的運營提供預(yù)見性的支撐與指導(dǎo)。聯(lián)想大數(shù)據(jù)在制造行業(yè)應(yīng)用實踐大數(shù)據(jù)人料機法環(huán)預(yù)控式管理信息化管理數(shù)據(jù)化產(chǎn)品生命周期工藝方數(shù)據(jù)源設(shè)備傳感器/PLCMESPLMDMSCAPPHR移動終端其他外圍系統(tǒng)或外部信息ERP移動終端PC終端生產(chǎn)看板移動通信傳感器外圍系統(tǒng)接口分析/模擬/預(yù)測品質(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)倉儲布局環(huán)境適配供應(yīng)商選擇庫存優(yōu)化領(lǐng)、退料路徑其他生產(chǎn)相關(guān)優(yōu)化全價值鏈優(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)的解決方案數(shù)據(jù)源設(shè)備傳感器/PLCMESPLMDMSCAPPHR移動23解決方案綜述聯(lián)想預(yù)防性維護和服務(wù)解決方案是以聯(lián)想大數(shù)據(jù)分析平臺LEAP（LenovoEnterpriseAnalysisPlatform）為基礎(chǔ)，通過集成IT數(shù)據(jù)（包含其他外圍系統(tǒng)，如CRM,HR,ERP.OAetc.)

以及OT數(shù)據(jù)（包含Sensor數(shù)據(jù)，MES，SCADA等etc.），運用LEAP大數(shù)據(jù)平臺強壯的數(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)防性維護與服務(wù)平臺”。在數(shù)據(jù)ETL層面，通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集轉(zhuǎn)換套件，針對不同數(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)存儲和分析層面，通過大數(shù)據(jù)平臺集成的多種數(shù)據(jù)處理引擎，滿足各類應(yīng)用的數(shù)據(jù)處理需求，實現(xiàn)計算引擎的“術(shù)業(yè)有專攻”。在算法武庫層面，集成了包含回歸、聚類、分類、關(guān)聯(lián)、時間序列、深度學(xué)習(xí)等常用機器學(xué)習(xí)算法，并面向大規(guī)模機器學(xué)習(xí)算法進行調(diào)優(yōu)，提高算法精度，縮短模型訓(xùn)練時間，加快模型收斂速度，突破計算瓶頸。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，提供設(shè)備預(yù)防性維護&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)防性維護與服務(wù)協(xié)作平臺服務(wù)技術(shù)架構(gòu)算法優(yōu)勢聯(lián)想預(yù)防性維護和服務(wù)解決方案包含：

IT數(shù)據(jù)、OT數(shù)據(jù)采集轉(zhuǎn)換SDK／Interfaceetc.LEAP大數(shù)據(jù)分析平臺預(yù)防性維護和服務(wù)解決方案應(yīng)用套件多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合設(shè)備運行記錄設(shè)備出廠設(shè)置設(shè)備實時運行數(shù)據(jù)行業(yè)專家知識數(shù)據(jù)實時精準(zhǔn)、秒級預(yù)警基于Hadoop和SparkStreaming的流式數(shù)據(jù)采集和計算框架實時采集、實時計算、實時監(jiān)測、實時預(yù)測快速處理新增數(shù)據(jù)和秒級實時預(yù)警深度優(yōu)化算法模型集成加權(quán)多種預(yù)測模型經(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)團隊多數(shù)據(jù)挖掘團隊專業(yè)支持：文本挖掘、機器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)跨地域協(xié)作分工聯(lián)想預(yù)防性維護與服務(wù)解決方案解決方案綜述聯(lián)想預(yù)防性維護和服務(wù)解決方案是以聯(lián)想大數(shù)據(jù)分析平24場景描述商業(yè)價值鳥瞰越來越多的企業(yè)開始將自己的企業(yè)價值鏈向后端擴充，除了銷售利潤外，服務(wù)利潤也逐漸成為企業(yè)利潤來源的重要方面。在整個生產(chǎn)制造企業(yè)的商業(yè)轉(zhuǎn)型過程中，針對于設(shè)備制造商而言，迫切希望整合現(xiàn)有資源并進行有效擴充，將本已部分流失的服務(wù)市場份額重新?lián)寠Z回來。任何一個服務(wù)市場都有原廠和第三方服務(wù)提供商。在與第三方服務(wù)提供商進行搶奪服務(wù)市場份額的背景下，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)備運行過程中的設(shè)備狀態(tài)只有在報修時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)部署通過數(shù)字化鏡像，將不同客戶的不同設(shè)備（i.e.通過設(shè)備供應(yīng)商采購的設(shè)備）在云端生成唯一對應(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)備使用商可以通過統(tǒng)一的平臺對自己的設(shè)備進行查看以及管理，將設(shè)備保養(yǎng)與維護完全托管于預(yù)防性維護與服務(wù)平臺。設(shè)備供應(yīng)商可以通過平臺采集的大量設(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；另一方面可以通過數(shù)據(jù)分析，用于產(chǎn)品研發(fā)和升級第三方服務(wù)提供商也可以接入該平臺，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)價值創(chuàng)新聯(lián)想預(yù)防性維護與服務(wù)解決方案場景描述商業(yè)價值鳥瞰越來越多的企業(yè)開始將自己的企業(yè)價值鏈向后25以MQM生產(chǎn)質(zhì)量管理為例，準(zhǔn)確率95%，進而準(zhǔn)確指導(dǎo)設(shè)備維修與備件管理CQM知識庫根因分析知識庫質(zhì)量預(yù)測模型庫決策支持模擬仿真維護&維修成本CQM使用前CQM使用后時間在產(chǎn)品進入流通市場前（i.e.產(chǎn)品發(fā)布前）在產(chǎn)品進入流通市場后（i.e.產(chǎn)品發(fā)布后）研階段發(fā)(R&D)工裝樣件階段(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)量管理解決方案以MQM生產(chǎn)質(zhì)量管理為例，準(zhǔn)確率95%，進而準(zhǔn)確指導(dǎo)設(shè)備維修26預(yù)防性維護和服務(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)備的過去、現(xiàn)在甚至未來，為制造類企業(yè)的智能制造之路打好根基。Physical

Baseline倉儲布局和領(lǐng)退料最優(yōu)路徑優(yōu)化將廠區(qū)內(nèi)的倉儲布局、車間內(nèi)的線邊庫布局、廠區(qū)內(nèi)和車間內(nèi)的領(lǐng)退料路徑進行優(yōu)化，降低領(lǐng)退料重復(fù)路徑的時間成本。提高企業(yè)生產(chǎn)效率。SpatialandTemporal

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)反饋機制，任何Go-to-Market的產(chǎn)品反饋（包括產(chǎn)品（設(shè)備）實時使用參數(shù)、產(chǎn)品輿情、競品分析等）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)型的過程中，針對產(chǎn)品和服務(wù)的全面質(zhì)量控制，為客戶提供包含全價值鏈在內(nèi)的智能制造與服務(wù)Enhanced

Quality

Control“數(shù)據(jù)驅(qū)動執(zhí)行”“數(shù)據(jù)驅(qū)動管理”“數(shù)據(jù)驅(qū)動決策”自省、自反饋、自優(yōu)化的全價值鏈智能制造及服務(wù)聯(lián)想對智能制造未來的理解預(yù)防性維護和服務(wù)將設(shè)備（生產(chǎn)資料或產(chǎn)品）納入到全生命周期管理27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)級大數(shù)據(jù)建設(shè)要點04聯(lián)想大數(shù)據(jù)平臺簡介目CONTENT01聯(lián)想大數(shù)據(jù)介紹02智能制造解決方案03企28演進規(guī)劃：企業(yè)大數(shù)據(jù)分析的發(fā)展階段29分析水平與智能化程度如何連續(xù)更新和流程互動？怎樣利用分析來創(chuàng)新和差異化？4.成熟階段成為分析驅(qū)動型的企業(yè)下一步怎么做？如何對事件進行主動引導(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)分析法開展競爭企業(yè)發(fā)生了什么問題？問題為什么發(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)測出什么結(jié)論？如何改進經(jīng)營？3.發(fā)展階段

有主動采用數(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)計報表簡單分析跟蹤分析流程嵌入統(tǒng)計報表多維分析統(tǒng)計報表多維分析預(yù)測發(fā)現(xiàn)實時分析統(tǒng)計報表多維分析預(yù)測發(fā)現(xiàn)實時分析統(tǒng)計報表多維分析預(yù)測發(fā)現(xiàn)實時分析流程嵌入演進規(guī)劃：企業(yè)大數(shù)據(jù)分析的發(fā)展階段29分析水平與智能化程度如客戶管理、營銷管理、服務(wù)管理產(chǎn)品管理、流程管理、運營管理收入管理、財務(wù)管理、資產(chǎn)管理推動大數(shù)據(jù)價值的“七種武器”企業(yè)如何借助大數(shù)據(jù)來應(yīng)對行業(yè)與趨勢帶來的挑戰(zhàn)如何構(gòu)建一個統(tǒng)一混搭的大數(shù)據(jù)平臺環(huán)境來支撐多變復(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)價值的釋放如何創(chuàng)建一個企業(yè)級的大數(shù)據(jù)生態(tài)體系，以及如何發(fā)展和演進如何基于數(shù)據(jù)來描述、研究、解決以及評估業(yè)務(wù)痛點問題如何基于跨業(yè)數(shù)據(jù)來創(chuàng)新各種行業(yè)場景下的數(shù)據(jù)價值和商業(yè)模式行業(yè)理解、企業(yè)研究大數(shù)據(jù)宏觀價值闡述系統(tǒng)工程的高層支持能力成熟度評估業(yè)務(wù)演進規(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)對內(nèi)價值與對外變現(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)宏觀價值闡述系統(tǒng)工程的高層支持平臺架構(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)級大數(shù)據(jù)建設(shè)是一個復(fù)雜而長期的系統(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)計演進規(guī)劃組織形態(tài)數(shù)據(jù)變現(xiàn)“七種武器”30客戶管理、營銷管理、服務(wù)管理推動大數(shù)據(jù)價值的“七種武器”企業(yè)架構(gòu)設(shè)計：企業(yè)大數(shù)據(jù)體系的架構(gòu)演進大數(shù)據(jù)平臺企業(yè)級大數(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)平臺定位：是數(shù)據(jù)倉庫平臺的一個補充系統(tǒng)，主要面向新型數(shù)據(jù)和部分倉庫數(shù)據(jù)的存儲和處理，通過數(shù)據(jù)挖掘算法等，發(fā)現(xiàn)隱性的數(shù)據(jù)規(guī)律和價值。

小：系統(tǒng)規(guī)模小，使用人員少（以專業(yè)研究分析人員為主）

快：針對特定專題快速分析；支持實時處理和分析

靈：專用平臺，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、文本分析等

是數(shù)據(jù)倉庫平臺的重要并列系統(tǒng)，

分擔(dān)DW系統(tǒng)的存儲和計算壓力，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

通過數(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)倉庫DW的重要性下降數(shù)據(jù)遷移應(yīng)用逐步遷移特點：企業(yè)級大數(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)，并對這些結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化海量數(shù)據(jù)進行整合、加工、處理，完成信息的深加工，逐步形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為公司進行企業(yè)決策管理和生產(chǎn)一線的營銷服務(wù)等工作提供完整、及時、準(zhǔn)確、科學(xué)的信息支撐。

一個中心承載各類數(shù)據(jù)，進行各類分析應(yīng)用，服務(wù)企業(yè)內(nèi)外部各類用戶

系統(tǒng)可靠性、系統(tǒng)穩(wěn)定性、系統(tǒng)開放性、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)級大數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)倉庫傳統(tǒng)分析應(yīng)用數(shù)據(jù)倉庫大數(shù)據(jù)平臺新型探索分析/傳統(tǒng)分析應(yīng)用數(shù)據(jù)倉庫大數(shù)據(jù)平臺定位：特點：大數(shù)據(jù)平臺定位：特點：31架構(gòu)設(shè)計：企業(yè)大數(shù)據(jù)體系的架構(gòu)演進大數(shù)據(jù)平臺企業(yè)級大數(shù)據(jù)中心

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)就是描述水果的價錢和產(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)生命周期就是計劃擺放幾天后大減價處理；數(shù)據(jù)認(rèn)責(zé)就是水果有問題或爛了該找誰處理；數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估是超市轉(zhuǎn)讓，如何確定水果價值統(tǒng)一整合與可信賴的數(shù)據(jù)資產(chǎn)元數(shù)據(jù)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)管控數(shù)據(jù)認(rèn)責(zé)業(yè)務(wù)目標(biāo)分析需求32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)級大數(shù)據(jù)建設(shè)要點04大數(shù)據(jù)平臺簡介目CONTENT01聯(lián)想大數(shù)據(jù)介紹02智能制造解決方案03企客戶管理、營銷管理、服務(wù)管理產(chǎn)品管理、流程管理、運營管理收入管理、財務(wù)管理、資產(chǎn)管理體現(xiàn)大數(shù)據(jù)價值的“七種武器”企業(yè)如何借助大數(shù)據(jù)來應(yīng)對行業(yè)與趨勢帶來的挑戰(zhàn)如何構(gòu)建一個統(tǒng)一混搭的大數(shù)據(jù)平臺環(huán)境來支撐多變復(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)價值的釋放如何創(chuàng)建一個企業(yè)級的大數(shù)據(jù)生態(tài)體系，以及如何發(fā)展和演進如何基于數(shù)據(jù)來描述、研究、解決以及評估業(yè)務(wù)痛點問題如何基于跨業(yè)數(shù)據(jù)來創(chuàng)新各種行業(yè)場景下的數(shù)據(jù)價值和商業(yè)模式行業(yè)理解、企業(yè)研究大數(shù)據(jù)宏觀價值闡述系統(tǒng)工程的高層支持能力成熟度評估業(yè)務(wù)演進規(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)對內(nèi)價值與對外變現(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)宏觀價值闡述系統(tǒng)工程的高層支持平臺架構(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)級大數(shù)據(jù)建設(shè)是一個復(fù)雜而長期的系統(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)計演進規(guī)劃組織形態(tài)數(shù)據(jù)變現(xiàn)“七種武器”34客戶管理、營銷管理、服務(wù)管理體現(xiàn)大數(shù)據(jù)價值的“七種武器”企業(yè)聯(lián)想大數(shù)據(jù)LEAP6大產(chǎn)品線全景圖資源開放算法武庫數(shù)據(jù)工廠數(shù)據(jù)能力開放平臺

GaussBigDataasaService大數(shù)據(jù)計算平臺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)管理平臺系統(tǒng)運維監(jiān)控中心EulerArchitonRiemannBayesFourier聯(lián)想大數(shù)據(jù)LEAP6大產(chǎn)品線全景圖資源開放算法武庫數(shù)據(jù)工廠聯(lián)想大數(shù)據(jù)企業(yè)級分析平臺（LEAP）架構(gòu)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實時能力查詢、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)管理集群管理自動化部署一站式運維數(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)鏈輿情分析財務(wù)管理產(chǎn)品管理客戶洞察預(yù)防性維護數(shù)字化營銷整合層HDFS分布式存儲系統(tǒng)NoSQL統(tǒng)一資源調(diào)度管理分布式計算框架數(shù)據(jù)倉庫MPP流計算內(nèi)存計算圖計算算法武庫算法模型

業(yè)務(wù)模型挖掘工具

機器學(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)級分析平臺（LEAP）架構(gòu)圖獲取層分析層數(shù)聯(lián)想大數(shù)據(jù)企業(yè)級分析平臺（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實時能力查詢、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)管理集群管理自動化部署一站式運維數(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)鏈輿情分析財務(wù)管理產(chǎn)品管理客戶洞察預(yù)防性維護數(shù)字化營銷整合層HDFS分布式存儲系統(tǒng)NoSQL統(tǒng)一資源調(diào)度管理分布式計算框架數(shù)據(jù)倉庫MPP流計算內(nèi)存計算圖計算算法武庫算法模型

業(yè)務(wù)模型挖掘工具

機器學(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12345678大數(shù)據(jù)整合與計算能力采集與轉(zhuǎn)換能力數(shù)據(jù)產(chǎn)品化能力分析挖掘能力應(yīng)用開發(fā)與可視化能力實時交互式分析能力數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理能力一站式運維能力聯(lián)想大數(shù)據(jù)企業(yè)級分析平臺（LEAP）能力地圖獲取層分析層聯(lián)想企業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺（LEAP）提供從大數(shù)據(jù)采集到商業(yè)價值呈現(xiàn)的一體化解決方案01數(shù)據(jù)04運維05價值02平臺03管理數(shù)據(jù)：整合各方數(shù)據(jù)，沉淀業(yè)務(wù)知識，LEAP將為客戶提供豐富的數(shù)據(jù)接口與強大的數(shù)據(jù)資源整合能力。平臺：LEAP將為客戶提供安全可靠的分布式的大數(shù)據(jù)平臺，解決了海量數(shù)據(jù)的實時計算，存儲數(shù)據(jù)和分析的問題。管理：參與到企業(yè)運營的各環(huán)節(jié)，通過對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)各種規(guī)律趨勢，為策略制定提供參考依據(jù)。運維：LEAP提供集中的運維管控組件，實現(xiàn)從設(shè)備到服務(wù)的全方位監(jiān)控、管理和擴展。價值：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)潛在價值，幫助客戶通過大數(shù)據(jù)解決商業(yè)問題，與客戶共同成長。LEAP聯(lián)想企業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺（LEAP）提供從大數(shù)據(jù)采集到商業(yè)價值軟硬件一體化優(yōu)化，突破計算平臺性能瓶頸批量處理性能查詢性能實時處理性能復(fù)雜計算專利的智能調(diào)度技術(shù)，提升Hadoop計算效能5x~20x虛擬大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，簡化異地數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)同步率先支持Spark2.0，實時性能提升5x全面支持MPP業(yè)務(wù)場景，10x優(yōu)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫——數(shù)據(jù)查詢測試對比——LEAP主流云平臺某廠商——數(shù)據(jù)大文件加載抗壓測試對比——LEAP主流云平臺某廠商平臺性能評測基于TPC-DS，2016100%兼容SQL

2003，SQL

99和PL/SQL動態(tài)選擇合適的數(shù)據(jù)源和計算引擎執(zhí)行查詢請求，相對HUE查詢性能提升10x全圖形化的任務(wù)調(diào)度工具，可每日處理上萬個獨立的數(shù)據(jù)計算任務(wù)內(nèi)嵌數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗?zāi)芰?，簡化ETL任務(wù)的開發(fā)工作量LEAP軟硬件一體化優(yōu)化，突破計算平臺性能瓶頸批量處理性能查詢性能實全圖形化的計算平臺，便捷的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)管理和運維一站式圖形化界面完成大數(shù)據(jù)集群的安裝，升級，系統(tǒng)監(jiān)控的工作，簡化管理創(chuàng)建各種大數(shù)據(jù)任務(wù)和查詢操作全部圖形化完成，無需命令行入口支持豐富的開源擴展，圖形化添加近百個高質(zhì)量組件，全面支持和管理各種大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)場景系統(tǒng)入口系統(tǒng)監(jiān)測任務(wù)調(diào)度全圖形化的任務(wù)調(diào)度工具，可每日處理全球來自數(shù)百個數(shù)據(jù)分析人員的上萬個獨立的數(shù)據(jù)計算任務(wù)全圖形化的計算平臺，便捷的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)管理和運維一站式圖形化界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)倉庫大數(shù)據(jù)平臺新型探索分析傳統(tǒng)分析應(yīng)用專業(yè)探索分析集市UNIX小型機X86集群傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫大數(shù)據(jù)平臺新型探索分析/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X86集群探索分析/傳統(tǒng)分析應(yīng)用企業(yè)級大數(shù)據(jù)中心X86集群大數(shù)據(jù)平臺大數(shù)據(jù)平臺定位：屬于數(shù)據(jù)倉庫的補充系統(tǒng)特點：規(guī)模小，大數(shù)據(jù)創(chuàng)新試點大數(shù)據(jù)平臺定位：分擔(dān)數(shù)據(jù)倉庫的存儲和計算壓力特點：大數(shù)據(jù)平臺逐漸成為業(yè)務(wù)分析中心大數(shù)據(jù)平臺定位：支持企業(yè)所有數(shù)據(jù)計算、分析和應(yīng)用。特點：企業(yè)真正成為數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫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)倉全面支持海量復(fù)雜數(shù)據(jù)，構(gòu)建高質(zhì)量統(tǒng)一企業(yè)大數(shù)據(jù)倉庫智能工廠數(shù)據(jù)

供應(yīng)商數(shù)據(jù)

公開數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)源：政府網(wǎng)站、社交媒體等。數(shù)據(jù)類型：TB級非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)源：ERP、SRM，SCM數(shù)據(jù)類型：TB級結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)源：

PLM、

MES、DCS，CAM數(shù)據(jù)類型：

PB級異構(gòu)數(shù)據(jù)設(shè)備數(shù)據(jù)

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)

零售數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)源：ERP、Salesforce，Excel數(shù)據(jù)類型：PB級異構(gòu)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)源：日志、

設(shè)備參數(shù)、操作數(shù)據(jù)類型：PB級非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)源：ERP、CRM，SCM，EAI數(shù)據(jù)類型：TB級結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)企業(yè)異構(gòu)數(shù)據(jù)源異構(gòu)數(shù)據(jù)自動適配數(shù)據(jù)質(zhì)量保證統(tǒng)一數(shù)據(jù)字典統(tǒng)一數(shù)據(jù)清洗加載數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理全面支持海量復(fù)雜數(shù)據(jù)，構(gòu)建高質(zhì)量統(tǒng)一企業(yè)大數(shù)據(jù)倉庫智能工廠數(shù)完備的應(yīng)用開發(fā)工具，全面提升數(shù)據(jù)洞察效率-無縫支持Spark2.0,SparkR,Hive,Impala,Kylin等數(shù)據(jù)引擎，全面算法硬件優(yōu)化，提升性能5x～10x強大的SQL分析引擎Python和腳本工具箱硬件優(yōu)化的算法庫R交互式數(shù)據(jù)分析引擎回歸算法分類算法聚類算法決策樹算法可靠性預(yù)測算法集成算法完備的應(yīng)用開發(fā)工具，全面提升數(shù)據(jù)洞察效率-無縫支持Spark智能分析套件，內(nèi)建行業(yè)解決方案，快速構(gòu)建商業(yè)智能零售賣場和推廣效率分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和區(qū)域分析設(shè)備質(zhì)量關(guān)聯(lián)性分析用戶群聚類和產(chǎn)品反饋分析熱區(qū)分析智能分析套件，內(nèi)建行業(yè)解決方案，快速構(gòu)建商業(yè)智能零售賣場和推總結(jié)：聯(lián)想大數(shù)據(jù)已具備多方面的能力專家能力推動大數(shù)據(jù)價值的深度釋放全球部署的8大數(shù)據(jù)中心

強大的研發(fā)能力

完善的運維保障體系

全球化多中心部署2000臺的集群規(guī)模3000名操作用戶

總?cè)萘?2PB

數(shù)據(jù)總量9PB

日新增數(shù)據(jù)30TB

日處理數(shù)據(jù)4.3PB

聯(lián)想大數(shù)據(jù)專家、數(shù)據(jù)科學(xué)家、行業(yè)顧問50+余人80%海外留學(xué)背景，博士占比近70%在頂級期刊和會議中發(fā)表學(xué)術(shù)論文近百篇，獲得國內(nèi)和美國專利數(shù)十項300+研發(fā)人員的持續(xù)投入向開源社區(qū)貢獻(xiàn)了270多個補丁，產(chǎn)生了48名開源貢獻(xiàn)者；被北京市發(fā)改委于2011年評為“移動互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)軟件及服務(wù)工程北京市工程實驗室”全面完整的技術(shù)支持保障貫通一致的針對產(chǎn)品功能的高質(zhì)量技術(shù)支持高級服務(wù)包含與售后及升級，遷移的咨詢服務(wù)提供完善的產(chǎn)品文檔及自助服務(wù)選項總結(jié)：聯(lián)想大數(shù)據(jù)已具備多方面的能力專家能力推動大數(shù)據(jù)價值的深某鋼鐵集團供應(yīng)鏈需求預(yù)測某商業(yè)銀行的某食品集團銷售不同鋼種的鋼材需求量預(yù)測不同汽車生產(chǎn)商的訂貨量預(yù)測企業(yè)客戶的客戶畫像與忠誠度某鋼鐵集團供應(yīng)鏈需求預(yù)測某跨國食品集團經(jīng)銷商庫存預(yù)測某商業(yè)銀行客戶洞察與精準(zhǔn)營銷新品銷量預(yù)測經(jīng)銷商訂貨周期與庫存分析產(chǎn)品輿情分析用戶畫像與360度洞察個人貸傾向預(yù)測與營銷個人客戶資產(chǎn)預(yù)測與營銷46某鋼鐵集團供應(yīng)鏈需求預(yù)測某商業(yè)銀行的某食品集團銷售不同鋼種的標(biāo)題聯(lián)想大數(shù)據(jù)期待與各行業(yè)的客戶和伙伴合作技術(shù)能力業(yè)務(wù)價值商業(yè)生態(tài)實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析與業(yè)務(wù)價值交付，釋放大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的生產(chǎn)力與各界共建跨業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)與商業(yè)合作的全價值生態(tài)圈提供企業(yè)級大數(shù)據(jù)分析平臺、各類數(shù)據(jù)工具、以及管理服務(wù)47標(biāo)題聯(lián)想大數(shù)據(jù)期待與各行業(yè)的客戶和伙伴合作技術(shù)能力業(yè)智能制造大數(shù)據(jù)解決方案智能制造大數(shù)據(jù)解決方案智能制造大數(shù)據(jù)解決方案采購研發(fā)生產(chǎn)供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)銷售采購策略優(yōu)化采購提前期預(yù)測（歷史、環(huán)境、天氣、路線etc.）來料質(zhì)量預(yù)測（歷史、行業(yè)etc.）原材料價格預(yù)測（歷史、行業(yè)、宏觀）供應(yīng)商評級（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）…

…立項模擬&優(yōu)化成本模擬（原材料價格預(yù)測的矯正值、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）SkillSet/Workload/Workforce產(chǎn)品持續(xù)改進市場反饋、銷量、成本等綜合因素作用于產(chǎn)品立項、更新迭代過程中

…

…智能排產(chǎn)CAPP+RealtimeCapacity…

…In-house倉儲優(yōu)化領(lǐng)退料路徑優(yōu)化立體倉堆料優(yōu)化…

…設(shè)備保養(yǎng)維護健康管理根因分析及維修策略保養(yǎng)策略（備品備件倉儲優(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，DC各自之間的Proactive調(diào)貨行為庫存優(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、備件自動補貨模型存貨成本模擬分銷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）實時／重新路徑規(guī)劃（區(qū)別于電子地圖，除了時效性，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、歷史等）…

…需求／銷量預(yù)測不同維度（By產(chǎn)品、By區(qū)域、By功能等維度銷量預(yù)測）貨品定價

智能定價模型持續(xù)質(zhì)量管理（CQM）根因分析知識庫（可作用于“產(chǎn)品持續(xù)改進”）質(zhì)量預(yù)測模型庫決策支持模擬仿真銷售渠道、布局優(yōu)化銷售渠道分析及拓展建議銷售布局分析營銷策略模擬從類別、成本、效果等角度分析，精準(zhǔn)營銷…

…大數(shù)據(jù)的應(yīng)用前景采購研發(fā)生產(chǎn)供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)銷售采購策略優(yōu)化立項模擬&優(yōu)化智能排產(chǎn)I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)級大數(shù)據(jù)建設(shè)要點04大數(shù)據(jù)平臺簡介目CONTENT01聯(lián)想大數(shù)據(jù)介紹02智能制造解決方案03企大數(shù)據(jù)云計算互聯(lián)網(wǎng)+智能制造穿戴設(shè)備人工智能聯(lián)想集團智能生態(tài)52大數(shù)據(jù)云計算互聯(lián)網(wǎng)+智能制造穿戴設(shè)備人工智能聯(lián)想集團4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53愿景多源大數(shù)據(jù)技術(shù)的提供者使命通過大數(shù)據(jù)創(chuàng)新產(chǎn)品和行業(yè)解決方聯(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)，通過軟硬件平臺和專業(yè)化服務(wù)，一步步轉(zhuǎn)化為上層業(yè)務(wù)價值54當(dāng)客戶需要一個成熟的、高性能的大數(shù)據(jù)平臺及解決方案時當(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)時當(dāng)客戶需要將數(shù)據(jù)資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)洞察和商業(yè)價值時與與與存算析

用清管服務(wù)器與分布式存儲大數(shù)據(jù)計算平臺軟件工具實施服務(wù)數(shù)據(jù)管控咨詢服務(wù)數(shù)據(jù)挖掘算法開發(fā)分析應(yīng)用咨詢服務(wù)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)鍵問題形成端到端的早在2011年8月，聯(lián)想就啟動了大數(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)平臺運維工程師40+名應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)工程師50+名數(shù)據(jù)科學(xué)家來自中科院、清華、北大、牛津、港大、港科大、以及美國、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80%30+名大數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)＜覕?shù)據(jù)專家：平臺架構(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)、等早在2011年8月，聯(lián)想就啟動了大數(shù)據(jù)建設(shè)5年！成都北京香港全球部署的超大規(guī)模集群，PB級與復(fù)雜業(yè)務(wù)生態(tài)的實戰(zhàn)錘煉Cyberport-HK

VirginiaCalliforlia

ChicagoFrankfurtSingaporeIDC,CNC-BJEssen,Ger2012/Q12015/Q42013/Q1BJ:2010/Q12013/Q22015/Q22016/Q32015/Q3IDC,TIS-TJTJ:2013/Q3總?cè)萘?2PB數(shù)據(jù)總量9PB日新增數(shù)據(jù)30TB日處理數(shù)據(jù)4.3PB全球化多中心部署，2000臺服務(wù)器，3000名操作用戶在實踐中充分驗證系統(tǒng)的高可靠性企業(yè)數(shù)據(jù)本地化收集和存儲完全合規(guī)各國數(shù)據(jù)保護和隱私保護法律全球部署的超大規(guī)模集群，PB級與復(fù)雜業(yè)務(wù)生態(tài)的實戰(zhàn)錘煉Cyb聯(lián)想大數(shù)據(jù)支持全集團業(yè)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)出貨銷售渠道銷售中間商出售用戶使用用戶服務(wù)產(chǎn)品與營銷銷量分析產(chǎn)品分析品牌管理營銷管理訂單管理生產(chǎn)過程供應(yīng)鏈管理新品上線產(chǎn)品質(zhì)量物流運輸管理貨品調(diào)配管理渠道銷量管理渠道庫存管理合作伙伴管理銷售過程分析經(jīng)銷商關(guān)系管理經(jīng)銷商庫存分析用戶激活網(wǎng)點備貨線下配送設(shè)備使用用戶反饋用戶畫像聯(lián)想大數(shù)據(jù)支持全集團業(yè)務(wù)的生命周期管理優(yōu)化全生命周期的數(shù)據(jù)分咨詢能力是聯(lián)想大數(shù)據(jù)的服務(wù)精髓與價值特色從業(yè)務(wù)問題入手，進行業(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)用實踐通過業(yè)務(wù)應(yīng)用實踐，將大數(shù)據(jù)方法和工具能力轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)績效基于業(yè)務(wù)發(fā)展需求，進行DT/IT支撐能力規(guī)劃和建設(shè)基于具體業(yè)務(wù)目標(biāo)，將DT/IT能力和業(yè)務(wù)流程整合，最大化發(fā)揮DT/IT價值業(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)+咨詢能力是聯(lián)想大數(shù)據(jù)的服務(wù)精髓與價值特色從業(yè)務(wù)問題入手，進行聯(lián)想數(shù)據(jù)科學(xué)家團隊——優(yōu)秀的科研背景，豐富的實踐經(jīng)驗團隊成員目前近50人，全部具有碩士以上學(xué)歷，其中60%具有博士學(xué)歷，10%從事過博士后研究。在人工智能、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)系統(tǒng)設(shè)計中有豐富的研究和工程經(jīng)驗。在頂級期刊和會議中發(fā)表學(xué)術(shù)論文近百篇，國內(nèi)和美國專利數(shù)十余項。我們的數(shù)據(jù)科學(xué)家團隊在北京和香港有兩個中心，他們來自于世界著名高校——聯(lián)想數(shù)據(jù)科學(xué)家團隊——優(yōu)秀的科研背景，豐富的實踐經(jīng)驗團隊成員“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)新型的信息處理過程加工的信息資產(chǎn)，這種信息資產(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)營目標(biāo)提供價值?！狦artner,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)60“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)新型的信息大數(shù)據(jù)是智能化的核心生產(chǎn)資料與工作方法61大數(shù)據(jù)是智能化的核心生產(chǎn)資料與工作方法13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)級大數(shù)據(jù)建設(shè)要點04大數(shù)據(jù)平臺簡介目CONTENT01聯(lián)想大數(shù)據(jù)介紹02智能制造解決方案03企采購研發(fā)生產(chǎn)供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)銷售采購策略優(yōu)化采購提前期預(yù)測（歷史、環(huán)境、天氣、路線etc.）來料質(zhì)量預(yù)測（歷史、行業(yè)etc.）原材料價格預(yù)測（歷史、行業(yè)、宏觀）供應(yīng)商評級（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）…

…立項模擬&優(yōu)化成本模擬（原材料價格預(yù)測的矯正值、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）SkillSet/Workload/Workforce產(chǎn)品持續(xù)改進市場反饋、銷量、成本等綜合因素作用于產(chǎn)品立項、更新迭代過程中

…

…智能排產(chǎn)CAPP+RealtimeCapacity…

…In-house倉儲優(yōu)化領(lǐng)退料路徑優(yōu)化立體倉堆料優(yōu)化…

…設(shè)備保養(yǎng)維護健康管理根因分析及維修策略保養(yǎng)策略（備品備件倉儲優(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，DC各自之間的Proactive調(diào)貨行為庫存優(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、備件自動補貨模型存貨成本模擬分銷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）實時／重新路徑規(guī)劃（區(qū)別于電子地圖，除了時效性，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、歷史等）…

…需求／銷量預(yù)測不同維度（By產(chǎn)品、By區(qū)域、By功能等維度銷量預(yù)測）貨品定價

智能定價模型持續(xù)質(zhì)量管理（CQM）根因分析知識庫（可作用于“產(chǎn)品持續(xù)改進”）質(zhì)量預(yù)測模型庫決策支持模擬仿真銷售渠道、布局優(yōu)化銷售渠道分析及拓展建議銷售布局分析營銷策略模擬從類別、成本、效果等角度分析，精準(zhǔn)營銷…

…大數(shù)據(jù)的應(yīng)用前景采購研發(fā)生產(chǎn)供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)銷售采購策略優(yōu)化立項模擬&優(yōu)化智能排產(chǎn)I通過大數(shù)據(jù)、云計算、移動互聯(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)時代下信息資源帶來的機遇，以數(shù)據(jù)洞察為核心驅(qū)形成集制造和服務(wù)為一體的全球化價值網(wǎng)絡(luò)動力，貫穿參與者、產(chǎn)品與生產(chǎn)，實現(xiàn)跨界和全球化互聯(lián)互通的協(xié)同。64大數(shù)據(jù)是工業(yè)4.0時代企業(yè)的核心資產(chǎn)傳統(tǒng)價值鏈新價值網(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)動參與者生產(chǎn)產(chǎn)品大數(shù)據(jù)分析云計算物聯(lián)網(wǎng)移動互聯(lián)網(wǎng)安全通過大數(shù)據(jù)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)的共同作用，充

硬件與網(wǎng)絡(luò)可連DoubleHelixModelCyber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Communication生產(chǎn)自動化可控Control價值化、智能化可測Decision

網(wǎng)絡(luò)化

數(shù)字化

智能化“雙鏈驅(qū)動”是智能制造的DNA設(shè)備級工廠級企業(yè)級

IoT物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集與設(shè)備連接3C：自動控制鏈3D：數(shù)據(jù)驅(qū)動鏈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)動的主動智能體系65硬件與網(wǎng)絡(luò)可連DoubleHelixModelCyb工業(yè)大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀xxGB/月xxTB/月某數(shù)控機床回傳數(shù)據(jù)某空氣壓縮機回傳數(shù)據(jù)某汽車sensor回傳數(shù)據(jù)XPB/月數(shù)據(jù)量隨著應(yīng)用場景的不同，sensor布局的不同，毫無比例的瘋狂增長著....

這些數(shù)據(jù)會隨著時間的推移，變得龐雜和無法處理（傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方式）數(shù)據(jù):平均每毫秒拋出超過x0個日志或文件.平均每個日志文件包含x0-x0個sensor發(fā)出的信號.超過x0.000個不同的sensor

超過x萬臺設(shè)備被用在了車間內(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，也不是為了簡單的堆積報表，而是為了產(chǎn)生知識.Dataloading數(shù)據(jù)使用程度:還有很多臺設(shè)備游離于管控之外，毫無數(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)，無法創(chuàng)造價值BigData!!!工業(yè)大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀xxGB/月xxTB/月某數(shù)控機床某從傳統(tǒng)制造到智能制造在一個典型的制造企業(yè)中，參與生產(chǎn)的設(shè)備可以分為以下幾類：有專門的控制系統(tǒng)的，且能夠和外部系統(tǒng)通過預(yù)定義的協(xié)議進行數(shù)據(jù)交換的智能設(shè)備具有通過PLC與外部系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)交換能力的自動化設(shè)備具有本地存儲功能（e.g.Log,本地DBetc.）的半自動化設(shè)備未經(jīng)設(shè)備改造的，無網(wǎng)卡無PLC的簡單設(shè)備等.在工業(yè)4.0的轉(zhuǎn)型浪潮中，智能制造是整個過程中的一大支撐。智能制造的總體思路是將以上幾類設(shè)備進行相互的聯(lián)通，并最終構(gòu)建一套物理信息系統(tǒng)（Cyber-PhysicalSystem）在CPS的基礎(chǔ)上，將傳統(tǒng)制造中的基礎(chǔ)邏輯發(fā)生問題->人根據(jù)經(jīng)驗->人調(diào)整Material、Machine、Methods、Measurement和Maintenance等要素->解決問題->人積累經(jīng)驗轉(zhuǎn)變?yōu)榘l(fā)生問題->模型（Model）分析問題->模型調(diào)整Material、Machine、Methods、Measurement和Maintenance等要素->模型積累經(jīng)驗->模型分析問題根源->模型進而繼續(xù)調(diào)整5M要素->避免問題從傳統(tǒng)制造到智能制造OT+IT+DT=智能制造智能制造架構(gòu)中的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)市場用戶協(xié)作企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同個性化定制產(chǎn)品服務(wù)化基于算法和模型實現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)分析和決策智能模塊產(chǎn)品實體智能化生產(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)控制模塊智能機器智能機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)鍵要素數(shù)據(jù)分析軟件應(yīng)用智能設(shè)備智能模塊平臺新型網(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、計算處理及應(yīng)用開發(fā)提供資源實現(xiàn)海量泛在多樣工業(yè)數(shù)據(jù)的實時傳輸分布于工業(yè)系統(tǒng)各層的計算處理能力68OT+IT+DT=智能制造智能制造架構(gòu)中的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)市場如何走向智能制造思維變革統(tǒng)計分析過程：數(shù)理統(tǒng)計能夠幫助制造企業(yè)盡可能的提高制造優(yōu)率等自省、自反饋、自預(yù)測過程：一個可以自愈的工業(yè)生態(tài)系統(tǒng)建立模型過程：通過數(shù)據(jù)分析，管理設(shè)備生命周期；通過產(chǎn)能測算，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題避免顯性問題如何走向智能制造思維變革統(tǒng)計分析過程：數(shù)理統(tǒng)計能夠幫助制造企大數(shù)據(jù)人料機法環(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)變新增高級崗位節(jié)省低級崗位智能設(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)重點在于將所有人，機，法，料，環(huán)等信息有效整合起來，加以分析并應(yīng)用于整個工業(yè)生產(chǎn)過程，對整個生產(chǎn)鏈條進行監(jiān)控、調(diào)整、管理。從而形成高度靈活、個性化、網(wǎng)路化的產(chǎn)業(yè)鏈。大數(shù)據(jù)是實現(xiàn)工業(yè)4.0的關(guān)鍵。未來的制造將圍繞大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建智能化生產(chǎn)體系，將人，機，法，料，環(huán)鏈接起來，實現(xiàn)多維度數(shù)據(jù)融合，為企業(yè)的運營提供預(yù)見性的支撐與指導(dǎo)。聯(lián)想大數(shù)據(jù)在制造行業(yè)應(yīng)用實踐大數(shù)據(jù)人料機法環(huán)預(yù)控式管理信息化管理數(shù)據(jù)化產(chǎn)品生命周期工藝方數(shù)據(jù)源設(shè)備傳感器/PLCMESPLMDMSCAPPHR移動終端其他外圍系統(tǒng)或外部信息ERP移動終端PC終端生產(chǎn)看板移動通信傳感器外圍系統(tǒng)接口分析/模擬/預(yù)測品質(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)倉儲布局環(huán)境適配供應(yīng)商選擇庫存優(yōu)化領(lǐng)、退料路徑其他生產(chǎn)相關(guān)優(yōu)化全價值鏈優(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)的解決方案數(shù)據(jù)源設(shè)備傳感器/PLCMESPLMDMSCAPPHR移動71解決方案綜述聯(lián)想預(yù)防性維護和服務(wù)解決方案是以聯(lián)想大數(shù)據(jù)分析平臺LEAP（LenovoEnterpriseAnalysisPlatform）為基礎(chǔ)，通過集成IT數(shù)據(jù)（包含其他外圍系統(tǒng)，如CRM,HR,ERP.OAetc.)

以及OT數(shù)據(jù)（包含Sensor數(shù)據(jù)，MES，SCADA等etc.），運用LEAP大數(shù)據(jù)平臺強壯的數(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)防性維護與服務(wù)平臺”。在數(shù)據(jù)ETL層面，通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集轉(zhuǎn)換套件，針對不同數(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)存儲和分析層面，通過大數(shù)據(jù)平臺集成的多種數(shù)據(jù)處理引擎，滿足各類應(yīng)用的數(shù)據(jù)處理需求，實現(xiàn)計算引擎的“術(shù)業(yè)有專攻”。在算法武庫層面，集成了包含回歸、聚類、分類、關(guān)聯(lián)、時間序列、深度學(xué)習(xí)等常用機器學(xué)習(xí)算法，并面向大規(guī)模機器學(xué)習(xí)算法進行調(diào)優(yōu)，提高算法精度，縮短模型訓(xùn)練時間，加快模型收斂速度，突破計算瓶頸。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，提供設(shè)備預(yù)防性維護&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)防性維護與服務(wù)協(xié)作平臺服務(wù)技術(shù)架構(gòu)算法優(yōu)勢聯(lián)想預(yù)防性維護和服務(wù)解決方案包含：

IT數(shù)據(jù)、OT數(shù)據(jù)采集轉(zhuǎn)換SDK／Interfaceetc.LEAP大數(shù)據(jù)分析平臺預(yù)防性維護和服務(wù)解決方案應(yīng)用套件多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合設(shè)備運行記錄設(shè)備出廠設(shè)置設(shè)備實時運行數(shù)據(jù)行業(yè)專家知識數(shù)據(jù)實時精準(zhǔn)、秒級預(yù)警基于Hadoop和SparkStreaming的流式數(shù)據(jù)采集和計算框架實時采集、實時計算、實時監(jiān)測、實時預(yù)測快速處理新增數(shù)據(jù)和秒級實時預(yù)警深度優(yōu)化算法模型集成加權(quán)多種預(yù)測模型經(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)團隊多數(shù)據(jù)挖掘團隊專業(yè)支持：文本挖掘、機器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)跨地域協(xié)作分工聯(lián)想預(yù)防性維護與服務(wù)解決方案解決方案綜述聯(lián)想預(yù)防性維護和服務(wù)解決方案是以聯(lián)想大數(shù)據(jù)分析平72場景描述商業(yè)價值鳥瞰越來越多的企業(yè)開始將自己的企業(yè)價值鏈向后端擴充，除了銷售利潤外，服務(wù)利潤也逐漸成為企業(yè)利潤來源的重要方面。在整個生產(chǎn)制造企業(yè)的商業(yè)轉(zhuǎn)型過程中，針對于設(shè)備制造商而言，迫切希望整合現(xiàn)有資源并進行有效擴充，將本已部分流失的服務(wù)市場份額重新?lián)寠Z回來。任何一個服務(wù)市場都有原廠和第三方服務(wù)提供商。在與第三方服務(wù)提供商進行搶奪服務(wù)市場份額的背景下，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)備運行過程中的設(shè)備狀態(tài)只有在報修時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)部署通過數(shù)字化鏡像，將不同客戶的不同設(shè)備（i.e.通過設(shè)備供應(yīng)商采購的設(shè)備）在云端生成唯一對應(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)備使用商可以通過統(tǒng)一的平臺對自己的設(shè)備進行查看以及管理，將設(shè)備保養(yǎng)與維護完全托管于預(yù)防性維護與服務(wù)平臺。設(shè)備供應(yīng)商可以通過平臺采集的大量設(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；另一方面可以通過數(shù)據(jù)分析，用于產(chǎn)品研發(fā)和升級第三方服務(wù)提供商也可以接入該平臺，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)價值創(chuàng)新聯(lián)想預(yù)防性維護與服務(wù)解決方案場景描述商業(yè)價值鳥瞰越來越多的企業(yè)開始將自己的企業(yè)價值鏈向后73以MQM生產(chǎn)質(zhì)量管理為例，準(zhǔn)確率95%，進而準(zhǔn)確指導(dǎo)設(shè)備維修與備件管理CQM知識庫根因分析知識庫質(zhì)量預(yù)測模型庫決策支持模擬仿真維護&維修成本CQM使用前CQM使用后時間在產(chǎn)品進入流通市場前（i.e.產(chǎn)品發(fā)布前）在產(chǎn)品進入流通市場后（i.e.產(chǎn)品發(fā)布后）研階段發(fā)(R&D)工裝樣件階段(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)量管理解決方案以MQM生產(chǎn)質(zhì)量管理為例，準(zhǔn)確率95%，進而準(zhǔn)確指導(dǎo)設(shè)備維修74預(yù)防性維護和服務(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)備的過去、現(xiàn)在甚至未來，為制造類企業(yè)的智能制造之路打好根基。Physical

Baseline倉儲布局和領(lǐng)退料最優(yōu)路徑優(yōu)化將廠區(qū)內(nèi)的倉儲布局、車間內(nèi)的線邊庫布局、廠區(qū)內(nèi)和車間內(nèi)的領(lǐng)退料路徑進行優(yōu)化，降低領(lǐng)退料重復(fù)路徑的時間成本。提高企業(yè)生產(chǎn)效率。SpatialandTemporal

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)反饋機制，任何Go-to-Market的產(chǎn)品反饋（包括產(chǎn)品（設(shè)備）實時使用參數(shù)、產(chǎn)品輿情、競品分析等）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)型的過程中，針對產(chǎn)品和服務(wù)的全面質(zhì)量控制，為客戶提供包含全價值鏈在內(nèi)的智能制造與服務(wù)Enhanced

Quality

Control“數(shù)據(jù)驅(qū)動執(zhí)行”“數(shù)據(jù)驅(qū)動管理”“數(shù)據(jù)驅(qū)動決策”自省、自反饋、自優(yōu)化的全價值鏈智能制造及服務(wù)聯(lián)想對智能制造未來的理解預(yù)防性維護和服務(wù)將設(shè)備（生產(chǎn)資料或產(chǎn)品）納入到全生命周期管理75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)級大數(shù)據(jù)建設(shè)要點04聯(lián)想大數(shù)據(jù)平臺簡介目CONTENT01聯(lián)想大數(shù)據(jù)介紹02智能制造解決方案03企76演進規(guī)劃：企業(yè)大數(shù)據(jù)分析的發(fā)展階段77分析水平與智能化程度如何連續(xù)更新和流程互動？怎樣利用分析來創(chuàng)新和差異化？4.成熟階段成為分析驅(qū)動型的企業(yè)下一步怎么做？如何對事件進行主動引導(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)分析法開展競爭企業(yè)發(fā)生了什么問題？問題為什么發(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)測出什么結(jié)論？如何改進經(jīng)營？3.發(fā)展階段

有主動采用數(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)計報表簡單分析跟蹤分析流程嵌入統(tǒng)計報表多維分析統(tǒng)計報表多維分析預(yù)測發(fā)現(xiàn)實時分析統(tǒng)計報表多維分析預(yù)測發(fā)現(xiàn)實時分析統(tǒng)計報表多維分析預(yù)測發(fā)現(xiàn)實時分析流程嵌入演進規(guī)劃：企業(yè)大數(shù)據(jù)分析的發(fā)展階段29分析水平與智能化程度如客戶管理、營銷管理、服務(wù)管理產(chǎn)品管理、流程管理、運營管理收入管理、財務(wù)管理、資產(chǎn)管理推動大數(shù)據(jù)價值的“七種武器”企業(yè)如何借助大數(shù)據(jù)來應(yīng)對行業(yè)與趨勢帶來的挑戰(zhàn)如何構(gòu)建一個統(tǒng)一混搭的大數(shù)據(jù)平臺環(huán)境來支撐多變復(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)價值的釋放如何創(chuàng)建一個企業(yè)級的大數(shù)據(jù)生態(tài)體系，以及如何發(fā)展和演進如何基于數(shù)據(jù)來描述、研究、解決以及評估業(yè)務(wù)痛點問題如何基于跨業(yè)數(shù)據(jù)來創(chuàng)新各種行業(yè)場景下的數(shù)據(jù)價值和商業(yè)模式行業(yè)理解、企業(yè)研究大數(shù)據(jù)宏觀價值闡述系統(tǒng)工程的高層支持能力成熟度評估業(yè)務(wù)演進規(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)對內(nèi)價值與對外變現(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)宏觀價值闡述系統(tǒng)工程的高層支持平臺架構(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)級大數(shù)據(jù)建設(shè)是一個復(fù)雜而長期的系統(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)計演進規(guī)劃組織形態(tài)數(shù)據(jù)變現(xiàn)“七種武器”78客戶管理、營銷管理、服務(wù)管理推動大數(shù)據(jù)價值的“七種武器”企業(yè)架構(gòu)設(shè)計：企業(yè)大數(shù)據(jù)體系的架構(gòu)演進大數(shù)據(jù)平臺企業(yè)級大數(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)平臺定位：是數(shù)據(jù)倉庫平臺的一個補充系統(tǒng)，主要面向新型數(shù)據(jù)和部分倉庫數(shù)據(jù)的存儲和處理，通過數(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：針對特定專題快速分析；支持實時處理和分析

靈：專用平臺，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、文本分析等

是數(shù)據(jù)倉庫平臺的重要并列系統(tǒng)，

分擔(dān)