工業(yè)互聯(lián)網數(shù)字化中臺解決方案 相關兩份資料

工業(yè)互聯(lián)網數(shù)字化中臺解決方案01/

工業(yè)數(shù)字化中臺的價值02/

格創(chuàng)數(shù)字化中臺的特點03/

數(shù)字化中臺方案介紹04/

應用案例介紹C目

錄O

NTENTS傳統(tǒng)企業(yè)煙囪式IT架構系用戶權限設備訂單統(tǒng)管理后臺前臺業(yè)務前臺業(yè)務A系統(tǒng)B用戶權限設備訂單管理后臺用戶重復模塊傳統(tǒng)IT系統(tǒng)缺點：?

應用與資源綁定，資源利用率低，成本指數(shù)增長。?

功能重復開發(fā)，開發(fā)成本高。?

多個系統(tǒng)維護成本高，系統(tǒng)間很難打通?

系統(tǒng)不夠敏捷，響應變換慢?

數(shù)據(jù)孤島，不同系統(tǒng)共享數(shù)據(jù)難?

海量數(shù)據(jù)帶來的查詢性能瓶頸?

引入ESB等方案打通系統(tǒng)，協(xié)作成本高，對接復雜企業(yè)煙囪式IT架構的演進生產管理應用質量管理應用設備運維應用MESERPPLM從系統(tǒng)到中臺和應用工業(yè)數(shù)字化中臺新的微服務、容器技術新的物聯(lián)網技術新的數(shù)據(jù)分析工具……生產車生產車生產車生產車生產車生產車間1間2間3間1間2間3ERP?

煙囪式、獨立、難部署的信息系統(tǒng)?

數(shù)據(jù)缺失或者不及時?

應用擴展迭代慢?

靈活擴展、相互打通的信息系統(tǒng)?

數(shù)據(jù)實時采集，多元異構物聯(lián)?

快速迭代的應用應

應用

用應用MES?

數(shù)據(jù)價值難以挖掘?

充分挖掘數(shù)據(jù)價值SCADA/DCS傳感器與控制設備現(xiàn)場制造設備?

定制化、難以復制?

形成統(tǒng)一標準，容易復制工業(yè)數(shù)字化中臺數(shù)字化中臺-端到端流程打通系統(tǒng)級：智能工廠垂直一體化與網絡化的智能工廠"生產制

集造縱向?

大規(guī)模生產高度個性化產品

創(chuàng)?

信息物理融合的網絡化控制新鏈”過程級：數(shù)字工廠橫跨整條價值鏈的端到端工廠成?

縮短從設計到生產的周期?

產品全生命周期管理PLM人工智能制造中心售后服務設備運維銷售產供銷“價值鏈”策略級：虛擬工廠價值網絡的橫向一體化供應鏈物流客戶橫向集成物聯(lián)?

未來制造業(yè)的新型生態(tài)系統(tǒng)?

網絡協(xié)同制造產品設計自動化制造過程基于中臺的智能、虛擬、數(shù)字化工廠的商業(yè)價值利用ABC技術為企業(yè)實現(xiàn)降本、增效、提質，從而引發(fā)商業(yè)模式的變革從產銷一體到業(yè)務中臺化

從服務共享到服務中臺化

從智能制造到生產中臺化共享設計設備運維物料供應物料追溯動態(tài)庫存產銷匹配單個工廠多個工廠物聯(lián)產銷一體服務共享智能制造打通產、供、銷，對客戶需求進行快速響應。動態(tài)調配物料倉儲，以匹配生產和銷售需求面向行業(yè)的服務中臺化實現(xiàn)，包括設計、運維、物流、倉儲、檢驗等，甚至包括制造共享面向智能制造本身的OT/IT集成、工業(yè)應用集成。對生產的降本、增效、提質策略級：虛擬工廠價值網絡的橫向一體化過程級：數(shù)字工廠橫跨整條價值鏈的端到端工廠系統(tǒng)級：智能工廠垂直一體化與網絡化的智能工廠基于數(shù)字化中臺智能制造的推廣基于行業(yè)（集團）生態(tài)，建立行業(yè)標準，在平臺運營過程中，基于標準進行推廣，接入更多的工廠建生態(tài)建標準工廠復制結合行業(yè)生態(tài)，行業(yè)平臺可以進一步發(fā)展行業(yè)內業(yè)務領域的服務商、集成商以及工廠企業(yè)，形成數(shù)字產業(yè)化基礎在行業(yè)內建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口標準，統(tǒng)一的行業(yè)模版標準，實現(xiàn)行業(yè)基礎數(shù)據(jù)、工廠模型、工藝路徑、業(yè)務應用、服務模型等行業(yè)標準行業(yè)內通過統(tǒng)一標準接入同行業(yè)數(shù)字工廠或者工業(yè)園區(qū)，應用和知識能夠在工廠間低成本復制。數(shù)字工廠生態(tài)應用和服務工業(yè)互聯(lián)網中臺應用A應用B應用C應用D應用E應用F應用G應用H工業(yè)數(shù)字工廠1工業(yè)數(shù)字工廠2工業(yè)數(shù)字工廠3工業(yè)數(shù)字工廠4工業(yè)互聯(lián)網行業(yè)應用和服務01/

工業(yè)數(shù)字化中臺的價值02/

格創(chuàng)數(shù)字化中臺的特點03/

數(shù)字化中臺方案介紹04/

應用案例介紹C目

錄O

NTENTS數(shù)字化中臺的理論和概念數(shù)字化中臺是將企業(yè)的共性需求進行抽象，并打造為平臺化、組件化的系統(tǒng)能力，以接口、組件等形式共享給各業(yè)務單元使用。使企業(yè)可以針對特定問題，快速靈活地調用資源構建解決方案，為業(yè)務的創(chuàng)新和迭代賦能。數(shù)字化中臺是企業(yè)數(shù)字能力共享平臺，是平臺的平臺。中臺以統(tǒng)一的標準和流程規(guī)范，幫助企業(yè)實現(xiàn)業(yè)務互聯(lián)互通、資源協(xié)調和信息共享。企業(yè)后臺不能很好地支撐前臺快速創(chuàng)新和響應用戶的需求。前后臺速率失衡。前臺后臺前臺要快速響應用戶需求，快速創(chuàng)新迭代，越快越好，求快。后臺是相對穩(wěn)定的后端資源，系統(tǒng)復雜，越穩(wěn)定越好，求慢。緩沖帶中臺在前臺與后臺之間添加?組“變速?輪”，將不同的速率進行匹配，解決匹配失衡問題。前臺中臺后臺數(shù)字化中臺的本質數(shù)字中臺與云計算架構關系數(shù)字中臺與平臺的區(qū)別平臺數(shù)字化中臺帶有業(yè)務特征響應速度

慢，缺乏柔性，離業(yè)務端

快，敏捷精準，更靠近業(yè)較遠

務端業(yè)務支持

不具備業(yè)務特征SAAS小部分AP

I接口數(shù)字化中臺大部分服務接口、能力PAAS數(shù)據(jù)關系

平臺間數(shù)據(jù)隔離，數(shù)據(jù)重

全域數(shù)據(jù)通聯(lián)，降低數(shù)據(jù)復度高重復度數(shù)據(jù)耦合

低內聚，高耦合度高內聚、低耦合系統(tǒng)特性

偏靜態(tài)穩(wěn)定偏動態(tài)變化IAAS主要能力

數(shù)據(jù)的接收、集成、清洗

、數(shù)據(jù)治理、資產管理、存儲、計算、查詢

統(tǒng)

一服務介于PaaS和SaaS之間，包含更服務形式

以數(shù)據(jù)集的形式提供數(shù)據(jù)

以數(shù)據(jù)API形式提供服務多的業(yè)務屬性應用格創(chuàng)東智數(shù)字化中臺的特點東智中臺方案基于業(yè)務中臺、數(shù)據(jù)中臺、技術中臺三大大平臺組成，以數(shù)據(jù)中臺為基礎，結合技術中臺產品提供的平臺技術服務和基礎運維服務，共同驅動業(yè)務中臺產品為上層應用提供AP

I服務，實現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化平臺的管理及營運。形成數(shù)據(jù)資產沉淀數(shù)據(jù)、流程與邏輯，加速數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)資產的形成，解決數(shù)據(jù)不一致問題，發(fā)揮數(shù)據(jù)價值，進而支持業(yè)務的決策和優(yōu)化。去重沉淀復用共享業(yè)務打通推動業(yè)務創(chuàng)新由于具備快速編排、組合服務的能力，可更好地支持企業(yè)規(guī)?；瘎?chuàng)新，降低試錯成本，使企業(yè)自身能力與用戶的需求可以持續(xù)對接。iGeek

Biz避免重復開發(fā)企業(yè)通過抽象、梳理、整合可復用的功能和場景，將其提煉為可被業(yè)務單元引用的基礎能力并下沉，避免重復造輪子，實現(xiàn)服務快速復用。iGeek

DIiGeek

EngineiGeek

DevOps端到端打通業(yè)務，提高企業(yè)效能打通新舊業(yè)務的數(shù)據(jù)壁壘，解決了求穩(wěn)與求變的矛盾，同時減少人員及部門間的溝通成本，提升企業(yè)整體運營和創(chuàng)新效能。我們的優(yōu)勢制造業(yè)背景創(chuàng)新中臺+微服務國家級智能制造試點在武漢、天津、廣東幫助打造多個國家級智能制造試點示范項目及5G智慧工廠項目格創(chuàng)東智成功為千億產值TCL集團服務；具有流程型和離散型的制造背景；格創(chuàng)東智中臺產品超新設計、技術領先、在多家企業(yè)成功應用；基于開源、自主可控全面基于開源框架搭建平臺，自主可控。低成本、易接入數(shù)字化中臺優(yōu)秀經驗具備豐富的數(shù)字化中臺建設經驗，數(shù)據(jù)中臺成熟穩(wěn)定。支持拖拉拽編程，支持代碼零改動接入微服務框架01/

工業(yè)數(shù)字化中臺的價值02/

格創(chuàng)數(shù)字化中臺的特點03/

數(shù)字化中臺方案介紹04/

應用案例介紹C目

錄O

NTENTS數(shù)字化中臺總體解決方案基于自主技術方案構建，打造現(xiàn)代科技供應鏈，從全產業(yè)鏈視角解決企業(yè)智能制造面臨的問題，滿足企業(yè)端到端業(yè)務及管理集成需求門戶安

全場景解決方案企業(yè)客戶中心開發(fā)者(企業(yè)&個人)中心第三方應用中心平臺訂單服務平臺運營區(qū)域子門戶多語言市場研發(fā)SRMTMSWMSMES設備服務招標競價供應商管理績效考核質量改善車輛管理收貨管理線路管理定位管理司機管理發(fā)貨管理訂單管理結算管理入庫收貨物流合并工單排產ESOP設備管理故障診斷態(tài)勢預測法律法規(guī)應用安全數(shù)據(jù)安全工控安全網絡安全物理災備工業(yè)應用前臺SCRM協(xié)作研發(fā)工藝仿真物流路線管理

揀貨復核生產作業(yè)質量管理SPC條碼管理返工、維修車間看板精準營銷在庫管量工單發(fā)料裝車出庫盤點管理設備監(jiān)控故障派單用戶服務權限服務工廠規(guī)化服務

工藝路線服務設備管理服務

業(yè)務流程服務采購審批服務PDA管理服務儲位管理服務系統(tǒng)日志服務接口管理服務C-業(yè)務中臺B-數(shù)據(jù)中臺組織服務物料數(shù)據(jù)服務預警推送服務系統(tǒng)參數(shù)服務APP管理服務數(shù)字化中臺數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)倉庫可視化元數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)質量多因子分析數(shù)據(jù)地圖數(shù)據(jù)血緣數(shù)據(jù)引擎平臺(含AI引擎)數(shù)據(jù)開發(fā)平臺數(shù)據(jù)分析平臺數(shù)據(jù)服務平臺設備接入平臺消息路由平臺規(guī)則引擎平臺設備管理平臺微服務治理平臺微服務框架服務集成平臺流程引擎API網關開發(fā)社區(qū)服務容器管理服務實時監(jiān)控服務移動推送服務移動應用平臺A-技術中臺應用開發(fā)平臺CI/CDIaaS服務器資源及虛擬化分布式存儲動態(tài)網絡多數(shù)據(jù)中心群集管理多租戶管理公有云部署高頻數(shù)據(jù)采集私有云部署能源儀表邊緣端PLC網關

工業(yè)協(xié)議解析庫設備接入5G/NB-IoT/eMTC傅里葉變換

工藝采集A-技術中臺架構技術中臺是為中臺服務提供高度模塊化零件庫和武器庫，大幅縮短業(yè)務中臺建設時間，提高業(yè)務中臺穩(wěn)定性。通過技術下沉，把最標準的東西沉淀出來，快速穩(wěn)定響應是技術中臺一個核心能力，技術中臺的價值是高效、穩(wěn)定和低成本。技術中臺的演進路線是從領域化、到標準化，最后走向平臺化，相對應的目標分別是快速、穩(wěn)定、數(shù)字化。監(jiān)控組件微服S

entinel知識管理敏捷管理開發(fā)流水線測試管理部署流水線運營管理低代碼開發(fā)組態(tài)工具業(yè)務服務微服務開發(fā)Skyworking

務微服務組件IAM服務網關Devops組件Grafana注冊服務Event服務HarborNexusPrometheus通用基礎服務配置中心認證中心GitLab/JenkinsChartmuseumSonarQubeHygieiaKibanaElas

tics

earchLogstash服務管理JOB服務JOB服務MySQLRedisKafkaZooKeeperRedis基礎組件Kubernetes/容器系統(tǒng)資源主機存儲網絡A-技術中臺協(xié)作架構技術中臺，是基于

Kubernetes

的容器編排和管理能力，整合

DevOps

工具鏈、微服務和移動應用框架，來幫助企業(yè)實現(xiàn)敏捷化的應用交付和自動化的運營管理，幫助企業(yè)聚焦于業(yè)務，加速數(shù)字化轉型。平臺通過提供精益敏捷、持續(xù)交付、容器環(huán)境、微服務、DevOps等能力來幫助組織團隊來完成軟件的生命周期管理，從而更快、更頻繁地交付更穩(wěn)定的軟件。A-技術中臺-立體化的業(yè)務生命周期管理平臺K8S容器服務業(yè)務APPDevOps測試平臺API網關代碼倉庫故障演練測試集群聯(lián)調集群生產集群統(tǒng)一認證API鑒權API限流流量分流/鏡像故障隔離API審計分析API測試微服務框架故障重現(xiàn)故障突襲故障分析壓力測試服務注冊/發(fā)現(xiàn)服務路由生產服務運營…服務N鏡像倉庫服務服務熔斷服務容錯服務降級負載均衡動態(tài)配置服務限流服務審計服務監(jiān)控CIAgentAgentAgentCD注冊中心控制中心配置中心APM立體化全鏈路監(jiān)控應用健康狀態(tài)服務鏈路跟蹤告警關聯(lián)分析智能極限閾值慢響應統(tǒng)計錯誤請求快照異常智能定位基礎設施監(jiān)控業(yè)務指標監(jiān)控應用性能監(jiān)控指標異常檢測A-技術中臺-低代碼應用開發(fā)技術低代碼開發(fā)工作表統(tǒng)計報表通過工作表把業(yè)務數(shù)據(jù)在線共享，建立數(shù)據(jù)關聯(lián)?？焖僦谱鞲黝惤y(tǒng)計圖表，洞察業(yè)務情況。觸發(fā)器角色權限設定一個觸發(fā)器，讓符合此條件時就會自動運行工作流程。一條數(shù)據(jù)，誰能查看，誰能修改，誰能刪除，都能自由設定。如何快速開發(fā)一個應用配置用戶的角色權限為工作表分組制作統(tǒng)計圖表創(chuàng)建應用名稱，主題色和圖標等010203040506應用發(fā)布在工作表下創(chuàng)建視圖配置工作流創(chuàng)建需要的工作表B-數(shù)據(jù)中臺-形成數(shù)據(jù)資產發(fā)揮數(shù)據(jù)價值，為前臺業(yè)務賦能數(shù)據(jù)中臺從后臺及業(yè)務中臺將數(shù)據(jù)匯入，進行數(shù)據(jù)的共享融合、組織處理、建模分析、管理治理和服務應用，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準口徑，以AP

I的方式提供服務，是綜合性數(shù)據(jù)能力平臺。數(shù)據(jù)中臺為前臺業(yè)務部門提供決策快速響應、精細化運營及應用支撐等，讓數(shù)據(jù)業(yè)務化，避免“數(shù)據(jù)孤島”的出現(xiàn)，提升業(yè)務效率，更好地驅動業(yè)務發(fā)展和創(chuàng)新。數(shù)據(jù)中臺包含數(shù)倉體系、數(shù)據(jù)服務集等，是一套數(shù)據(jù)運營機制，加速從數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)資產的價值轉變，決策模式由“經驗驅動”向“分析驅動”轉變。業(yè)務數(shù)據(jù)化數(shù)據(jù)資產化資產價值化數(shù)倉體系數(shù)據(jù)服務集數(shù)據(jù)計算層數(shù)據(jù)資產層服務層離線計算實時處理流式計算Kafka數(shù)據(jù)轉換數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)匯總ODS數(shù)據(jù)目錄數(shù)據(jù)標簽數(shù)據(jù)地圖……API服務接口數(shù)據(jù)采集層數(shù)據(jù)應用層數(shù)據(jù)整合智能BI數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)沉淀數(shù)據(jù)治理層數(shù)據(jù)標準管理數(shù)據(jù)模型管理數(shù)據(jù)質量管理元數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)資產管理主數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)共享管理數(shù)據(jù)安全治理多維分析B-數(shù)據(jù)中臺詳細架構數(shù)據(jù)分析平臺數(shù)據(jù)服務平臺算法數(shù)據(jù)探索多因子分析業(yè)務模型……數(shù)據(jù)推送分析建模機理模型數(shù)據(jù)準備模型導入/出模型預測模型管理特征提取模型發(fā)布開放服務消息訂閱微服務框架數(shù)據(jù)報表數(shù)據(jù)交換數(shù)據(jù)下載數(shù)據(jù)圖表API&SDK接口管理數(shù)據(jù)移動化...微服務治理數(shù)據(jù)大屏數(shù)據(jù)開發(fā)平臺數(shù)據(jù)庫采集消息采集數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)權限程序執(zhí)行算法模塊拖拽式任務任務預警任務調度任務監(jiān)控數(shù)據(jù)庫推送分析平臺推送文本日志采集網絡爬蟲采集元數(shù)據(jù)管理Sql統(tǒng)計多維分析推送...基礎引擎平臺數(shù)據(jù)采集分布式存儲離線計算實時計算數(shù)據(jù)推送任務調度時序數(shù)據(jù)庫OLAP數(shù)據(jù)庫機器學習深度學習hive

onembulkhdfs/hbaseflinksparkjenkinsinfluxdbgreenplumsparkB-數(shù)據(jù)中臺-基礎引擎DZ-DI-DE:穩(wěn)定強勁的數(shù)據(jù)引擎平臺1Data

EnginePlatform平臺采用高可用的大數(shù)據(jù)Hadoop

架構設計，采用分布式文件系統(tǒng)作為數(shù)據(jù)存儲，每個服務實現(xiàn)主備切換擴展，實現(xiàn)服務的可靠性生產運行可靠的平臺服務平臺中的批次處理和流式處理采用了Spark、Flink分布式計算引擎，采用多節(jié)點并行處理提高數(shù)據(jù)處理效率，支持PB級數(shù)據(jù)存儲和亞秒級數(shù)據(jù)查詢強勁的分布式計算平臺內置強大的實時服務監(jiān)控平臺，通過對各核心服務運行狀態(tài)指標的實時采集來監(jiān)測平臺的健康狀態(tài)，并通過定制API來實現(xiàn)異常服務的智能預警實時的運行監(jiān)控平臺的開發(fā)和分析采用模塊化的方式進行熱插拔組裝。通過分層的數(shù)據(jù)流及微服務化設計，有效解耦各模塊的相互依賴，確保平臺良好的擴展性靈活的彈性擴展B-數(shù)據(jù)中臺-產品應用讓數(shù)據(jù)更好的服務于生產數(shù)據(jù)服務數(shù)據(jù)離線/實時在線分析建模大數(shù)據(jù)ETL開發(fā)利器數(shù)據(jù)服務平臺數(shù)據(jù)分析平臺分析數(shù)據(jù)開發(fā)數(shù)據(jù)開發(fā)平臺B-數(shù)據(jù)中臺-數(shù)據(jù)開發(fā)平臺DZ-DI-DW:Data

WorksPlatform簡單的數(shù)據(jù)的加工廠2平臺支持MQTT、FTP、KAFKA、MYSQL、ORACLE、SQLSERVER、TEXT、CSV等各類格式數(shù)據(jù)接入和采集，完全兼容主流數(shù)據(jù)源，特殊的數(shù)據(jù)源支持定制適配器。多樣的數(shù)據(jù)接入根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫標準預先對數(shù)據(jù)進行分層治理，包括：ODS（操作數(shù)據(jù)層）、DWD（明細數(shù)據(jù)層）、DWS（匯總數(shù)據(jù)層）、ADS（應用數(shù)據(jù)層）共4層。規(guī)范的數(shù)據(jù)倉庫可視化配置加工流程，簡單幾步配置即可實現(xiàn)海量工業(yè)級數(shù)據(jù)的ETL工作；各個任務間的定時、依賴觸發(fā)、并行、串行等等調度工作，輕松零代碼配置實現(xiàn)。分布式任務調度對于億級別的數(shù)據(jù)量級可以實現(xiàn)分布式查詢并秒級極速返回結果；您只需使用熟悉的關系數(shù)據(jù)庫SQL語句和拖拽式結合實現(xiàn)復雜的NOSQL大數(shù)據(jù)查詢。暢快的數(shù)據(jù)探索B-數(shù)據(jù)中臺-數(shù)據(jù)開發(fā)平臺特點四大核心模塊使用簡單易懂的web端可視化零代碼編程

界面、拖拽式交互操作就能實現(xiàn)PB級數(shù)據(jù)ETL開發(fā)人員不用再關心底層實專注業(yè)務現(xiàn)，只需關注業(yè)務問題，解決業(yè)務問題數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)源

倉庫

工廠

探索高并發(fā)，分布式計算，分布式調度，讓計算效率大幅度提升效率提升B-數(shù)據(jù)中臺-數(shù)據(jù)開發(fā)平臺-數(shù)據(jù)源豐富的數(shù)據(jù)類型APMPLM平臺預置了常見的數(shù)據(jù)源類型，MySQL、Oracle、SQLServer、FTP、KAFKA等CRMFOASAPIOTMES無縫擴展適配SRMWMS平臺可以根據(jù)業(yè)務方的不同定制擴展數(shù)據(jù)源類型，讓數(shù)據(jù)無縫連接TMSERP外部數(shù)據(jù)的配置中心B-數(shù)據(jù)中臺-數(shù)據(jù)開發(fā)平臺-數(shù)據(jù)倉庫優(yōu)雅的數(shù)據(jù)分層統(tǒng)計表1統(tǒng)計表2依賴依賴根據(jù)數(shù)據(jù)庫標準預先對數(shù)據(jù)進

行

分層

：

ODS（

操

作

數(shù)

據(jù)

層

）DWD（

明

細

數(shù)

據(jù)

層

）

DWS（匯

總

數(shù)

據(jù)

層

）

ADS（應用數(shù)據(jù)層）中間表依賴依賴依賴明細表3明細表1明細表2數(shù)據(jù)庫<<屬于>>獨特的數(shù)據(jù)管理可以查詢各個數(shù)據(jù)表的血緣管理可以隨時隨地上傳和下載數(shù)據(jù)可以對PB級數(shù)據(jù)實時預覽<<包含>>

<<包含>>>><<包含>><<包含>>刪除上傳/下載血緣關系數(shù)據(jù)預覽B-數(shù)據(jù)中臺-數(shù)據(jù)開發(fā)平臺-數(shù)據(jù)工廠簡單幾步配置即可實現(xiàn)工業(yè)級數(shù)據(jù)的托拉拽ETL工作可視化配置各個任務之間的、定時，依賴，并行，串行等等分布式調度大數(shù)據(jù)同樣

熟悉的SQL語句重新回到大數(shù)可以SQL據(jù)領域，讓統(tǒng)計更簡潔，不需要了解大數(shù)據(jù)的開發(fā)語言讓數(shù)據(jù)動起來B-數(shù)據(jù)中臺-數(shù)據(jù)開發(fā)平臺-數(shù)據(jù)探索數(shù)據(jù)倉庫的

這里提供數(shù)據(jù)倉庫的所有數(shù)天臺據(jù)的統(tǒng)一查詢天臺對于億級別的數(shù)據(jù)量級可以實現(xiàn)分布式查詢并極速返回結果即席查詢使用靈活的SQL語句和拖拽式結合實現(xiàn)

復雜的數(shù)據(jù)查詢簡易查詢數(shù)據(jù)天臺B-數(shù)據(jù)中臺-數(shù)據(jù)分析平臺DZ-DI-DI:工業(yè)極客的數(shù)據(jù)分析平臺Data

Insight

Platform拖拽式的可視化數(shù)據(jù)建模體驗，用戶可快速自主進行數(shù)據(jù)的探索及深度分析，根據(jù)業(yè)務需求去構建各類數(shù)據(jù)模型，并可以將這些模型輕易導出或創(chuàng)建發(fā)布數(shù)據(jù)應用?？梢暬瘮?shù)據(jù)建模平臺提供包含特征工程、機器學習、統(tǒng)計分析、NLP、集成學習、深度學習、自主積累的工業(yè)機理等大數(shù)據(jù)算法，為用戶提供全面的算法選擇。豐富的算法基于強勁的數(shù)據(jù)引擎基礎能力平臺，復雜的算法模型運行驗證不再是漫長的等待，常規(guī)的算法模型驗證TB級別的海量數(shù)據(jù)計算任務更是彈指間即可完成。強勁的計算能力平臺提供豐富的大數(shù)據(jù)圖表設計組件，拖拽式、配置式的應用界面設計、多樣性的數(shù)據(jù)源管理、用戶自助式的數(shù)據(jù)探索認知，讓用戶更簡單愉快地與數(shù)據(jù)玩耍！直觀的數(shù)據(jù)認知B3-數(shù)據(jù)中臺-數(shù)據(jù)分析平臺-數(shù)據(jù)建模-MFAIG

Series:Muti-Factor

AnalyserB3-數(shù)據(jù)中臺-數(shù)據(jù)服務平臺IG-DI-DH:Data

Hub

Platform開放靈活的賦能平臺提供上百個API接口，方便用戶擴展，便于與第三方系統(tǒng)集成，縮短項目實施周期，降低成本。RestAPI提供單獨的數(shù)據(jù)門戶供第三方數(shù)據(jù)使用者查看和申請數(shù)據(jù)資源，以API的形式提供數(shù)據(jù)的接入和訪問全控。數(shù)據(jù)發(fā)布與門戶開發(fā)者針對某個領域，可發(fā)布自己的編寫的模型，提供給其他開發(fā)者購買使用，可按模型使用時長或模型使用次數(shù)分別計費模型市場開發(fā)者可將分析平臺生成的報表，一鍵上架至報表市場，供用戶付費觀看報表市場工業(yè)應用-多因子分析案例-快速找出品質異常關鍵因子?

隨著面板產能持續(xù)提升和智能制造的快速推進，大量的生產數(shù)據(jù)實時傳輸收集成為可能，如何更好的利用數(shù)據(jù)服務生產成為關鍵任務設備參數(shù)關鍵參數(shù)?

運用多因子分析系統(tǒng)實現(xiàn)工廠數(shù)據(jù)智能、快速、準確分析，挖掘關鍵因子，建立關鍵制程的PMQ、EHM，同時將相關模型算法內化，提升數(shù)據(jù)分析能力品質異常參數(shù)手動查找自動監(jiān)控智能分析多因子人工查找FDC單因子建模多因子分析建模設備工程師&制程工程師結合經驗與異常解FDC系統(tǒng)針對單因子狀態(tài)進行實時監(jiān)控，發(fā)針對多因子交互影響進行分析，快速找出異常因析方法找到關鍵因子生異?？梢约皶r攔截子，協(xié)助改善生產良率異常處理需6H加速異常case解析，快速分析出組合因子影響，找出根因并進行處理和預防異常發(fā)生調查分析3H異常解析3H改善Action工業(yè)應用-設備壽命預測USBRuntime:27280hRuntime:16264hRuntime:11556h數(shù)據(jù)采集到平臺分析平臺建模實時接入預測將外掛振動傳感器的數(shù)據(jù)實時采集到數(shù)據(jù)智能平臺中使用分析平臺對LUL馬達的Run

time與振動幅度建立模型實時接入震動數(shù)據(jù)根據(jù)模型來實時監(jiān)控設備的運行情況工業(yè)應用-數(shù)據(jù)分析預警?

統(tǒng)一接入：接入生產經營、企業(yè)運轉的關鍵指標?

統(tǒng)一分析：提供智能分析模型，對指標進行多維度統(tǒng)計、同環(huán)比分析、預測性分析、線性關系挖掘、預測偏離分析等智能分析模型，提供通過二次分析形成高維指標的可視化定義生產經營企業(yè)運轉流程、效率、服務設備運營產供研銷異常監(jiān)控?

統(tǒng)一呈現(xiàn)：提供統(tǒng)一可視化KPI智能報表?

統(tǒng)一訂閱：提供告警信息的訂閱推送功能預警多維度智能分析KPI指標可視化IG

Series:全面屏數(shù)據(jù)可視化(PC/大屏/移動)C-業(yè)務中臺市場研發(fā)供應商系統(tǒng)物流應用倉儲應用制造應用EHM招標競價供應商管理績效考核質量改善車輛管理司機管理發(fā)貨管理訂單管理結算管理入庫收貨物流合并工單排產ESOP設備管理故障診斷應用前臺SCRM實驗管理收貨管理線路管理定位管理物流路線管理

揀貨復核生產作業(yè)質量管理SPC條碼管理返工、維修車間看板安

全精準營銷在庫管量工單發(fā)料裝車出庫盤點管理故障維修故障派單態(tài)勢預測API網關統(tǒng)一認證API鑒權API限流流量分流/鏡像故障隔離API審計分析API測試業(yè)務中臺的能力中心法律法規(guī)應用安全數(shù)據(jù)安全工控安全網絡安全物理災備業(yè)務的協(xié)作和驗證，讓數(shù)據(jù)的治理和應用呈現(xiàn)價值產品研發(fā)中心用戶中心制造中心倉儲中心物流中心維保中心訂單中心數(shù)據(jù)驅動業(yè)務協(xié)作設備中心物料中心供應鏈中心數(shù)據(jù)的驅動及驗證，為業(yè)務的拓展、創(chuàng)新、改革提供支持C-業(yè)務中臺-業(yè)務數(shù)據(jù)化、業(yè)務在線化業(yè)務中臺將企業(yè)的業(yè)務規(guī)則、流程、邏輯與業(yè)務進行隔離，整合封裝成微服務、組件等前臺友好的可復用共享的能力，將一切業(yè)務數(shù)據(jù)化，實現(xiàn)業(yè)務在線化，提高整體業(yè)務的靈活性和響應速度，實現(xiàn)后臺資源到前臺敏捷復用能力的轉化。業(yè)務中臺承載了企業(yè)所有的通用業(yè)務，通過無縫的業(yè)務協(xié)作和數(shù)據(jù)驅動可以有效打通OTD，LTC，IPD，ITR等各項流程。業(yè)務升級迭代可以以微服務為顆粒度展開，更為高效。業(yè)務中臺的能力中心業(yè)務的協(xié)作和驗證，讓數(shù)據(jù)的治理和應用呈現(xiàn)價值產品研發(fā)中心用戶中心制造中心倉儲中心物流中心維保中心訂單中心數(shù)據(jù)驅動業(yè)務協(xié)作設備中心物料中心供應鏈中心數(shù)據(jù)的驅動及驗證，為業(yè)務的拓展、創(chuàng)新、改革提供支持A+B+C

數(shù)字化中臺的飛輪效應業(yè)務中臺是基礎，進行業(yè)務數(shù)字化，產生的數(shù)據(jù)不斷反饋到數(shù)據(jù)中臺，進行數(shù)據(jù)資產化，驅動業(yè)務創(chuàng)新發(fā)展，兩者相輔相成，相互演進融合，形成增強閉環(huán)。技術中臺是為了更好地支撐業(yè)務中臺和數(shù)據(jù)中臺快速建設，技術中臺更偏“穩(wěn)定”。業(yè)務是數(shù)據(jù)的來源，數(shù)據(jù)反哺業(yè)務，兩者形成閉環(huán)，彼此驅動增強。數(shù)據(jù)業(yè)務化業(yè)務數(shù)據(jù)化將業(yè)務數(shù)據(jù)化沉淀的數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)、機器學習等方式，進行價值提煉，形成企業(yè)數(shù)據(jù)資產，提供決策支持，賦能前端業(yè)務。將企業(yè)經營管理涉及的業(yè)務場景流程標準化、數(shù)據(jù)化，為數(shù)據(jù)中臺提供完整的數(shù)據(jù)源，保證數(shù)據(jù)的可復用性。C-業(yè)務中臺同步B-數(shù)據(jù)中臺A-技術中臺將云或其他基礎設施的各種技術中間件的能力進行整合并封裝成微服務，提供規(guī)范一致的接口，負責完成消息傳遞、服務管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)服務等方面的工作，為前臺、業(yè)務中臺、數(shù)據(jù)中臺的建設提供支撐。未來展望持續(xù)打造三大核心能力，賦能工廠“自進化”，共生共長強大的工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集和處理能力靈活自助的工業(yè)模型構建能力內置豐富的工業(yè)數(shù)據(jù)可視化分析能力工業(yè)現(xiàn)場管理黑盒化自適應自主調節(jié)避免問題再次出現(xiàn)預測可視化問題是否會再出現(xiàn)分析找到深層原因變現(xiàn)數(shù)據(jù)價值可視看到問題連接連接生產要素傳統(tǒng)工廠智能化謝謝聆聽工業(yè)互聯(lián)網與高端裝備健康管理智慧工廠需要穩(wěn)定的無線流量、可靠的安全策略、可視化集中管控、移動APP運維，去支持物聯(lián)網擴展，實時監(jiān)測、自動調控辦公室溫度、濕度、光照等環(huán)境因素，助力企業(yè)打造舒適的智慧辦公環(huán)境，能方便及時地掌握諸如網絡拓撲結構、網絡性能統(tǒng)計、網絡故障等信息；可以實現(xiàn)移動管理整個廠區(qū)網絡，隨時隨地網絡運維。統(tǒng)一管理全區(qū)的無線AP、樓層交換機、IoT傳感器等，實現(xiàn)萬物互聯(lián)；中心控制器集無線AC、身份認證、大數(shù)據(jù)收集分析、上網行為管理和審計、無線有線運維、物聯(lián)網平臺于一體；員工辦公、訪客網絡和無線生產實現(xiàn)三網安全隔離，確保網絡安全性；無線生產網采用同頻組網技術，接入無線掃碼槍、無線攝像頭、移動叉車、AGV無人搬運車等，不允許其他終端接入，保證生產網絡的正常運行；員工辦公和訪客移動終端使用不同的SSID，員工通過賬號密碼接入無線網絡，PDA等辦公移動終端使用PSK+MAC地址白名單接入網絡，保證只允許受信任的終端接入目錄工業(yè)互聯(lián)網的前世今生什么是工業(yè)互聯(lián)網？工業(yè)互聯(lián)網有何特點？工業(yè)互聯(lián)網解決什么問題？工業(yè)互聯(lián)網的核心技術及架構工業(yè)互聯(lián)網核心技術工業(yè)互聯(lián)網架構工業(yè)互聯(lián)網的應用場景及典型案例應用場景典型案例高端裝備的健康管理健康管理定義健康管理的關鍵技術工業(yè)互聯(lián)網的機遇與挑戰(zhàn)機遇挑戰(zhàn)在企業(yè)銷售鏈實施智能物流、智能安防等應用。在倉儲、調度、跟蹤監(jiān)控和產品追溯等環(huán)節(jié)實現(xiàn)對物品、集裝箱、車輛和人員的全程狀態(tài)監(jiān)測和智能調度，構建高效率、低成本和安全的現(xiàn)代物流體系。利用物聯(lián)網技術建設企業(yè)內的智能安防系統(tǒng)，構建智能化、全方位、立體安防體系和高效的智能樓宇管理系統(tǒng)?；仡櫣I(yè)發(fā)展歷史1860年代-19世紀中19世紀中-20世紀初20世紀四五十年代-現(xiàn)在現(xiàn)在-未來工業(yè)1.0機械化工業(yè)2.0電氣化與自動化工業(yè)3.0信息化與數(shù)字化工業(yè)4.0智能化與物聯(lián)網產品定位：項目為構建基于云計算、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網等最新信息技術和移動防爆智能終端技術的、軟硬件相結合的智能化安全管理云系統(tǒng)。產品功能：實現(xiàn)生產狀態(tài)和安全信息的實時數(shù)據(jù)采集、遠程通訊、事故建模、風險分析、智能推演、預報預警、應急處置輔助決策等功能，為政府安全監(jiān)管、企業(yè)安全生產管理以及事故應急處置服務。信息化時代的發(fā)展歷程橫向集成：一級供應商、二級供應商，以及銷售商信息的無縫對接。企業(yè)之間通過價值鏈以及信息網絡所實現(xiàn)的一種資源整合，為實現(xiàn)各企業(yè)間的無縫合作，提供實時產品與服務，推動企業(yè)間研產供銷、經營管理與生產控制、業(yè)務與財務全流程的無縫銜接和綜合集成，實現(xiàn)產品開發(fā)、生產制造、經營管理等在不同的企業(yè)間的信息共享和業(yè)務協(xié)同。大數(shù)據(jù)發(fā)展歷程1956，人工智能，圖靈測試1960，機器學習DeepBlueAlphaGo1995，數(shù)據(jù)挖掘，互聯(lián)網2012，大數(shù)據(jù)，工業(yè)4.0…,WhatisNEXT?端到端集成：一個新理念，是圍繞產品全生命周期的價值鏈創(chuàng)造，通過價值鏈上不同企業(yè)資源的整合，實現(xiàn)從產品設計、生產制造、物流配送、使用維護的產品全生命周期的管理和服務，它以產品價值鏈創(chuàng)造集成供應商（一級、二級、三級……）、制造商（研發(fā)、設計、加工、配送）、分銷商（一級、二級、三級……）以及客戶信息流、物流和資金流，在為客戶提供更有價值的產品和服務的同時，重構產業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的價值體系。工業(yè)互聯(lián)網的誕生德國工業(yè)4.02013年4月漢諾威工業(yè)博覽會上由德國政府提出2013年7月，德國政府發(fā)布《高技術戰(zhàn)略2020》，工業(yè)4.0是該戰(zhàn)略確定的十大未來項目之一美國CPS工業(yè)互聯(lián)網2012年11月，GE發(fā)布《工業(yè)互聯(lián)網—沖破思維與機器的邊界》報告，將工業(yè)互聯(lián)網稱之為200年來的“第三波”創(chuàng)新與變革中國制造20252015年3月5日，李克強兩會上作《政府工作報告》時首次提出“中國制造2025”的宏大計劃2015年5月8日，國務院正式印發(fā)《中國制造2025》什么是工業(yè)互聯(lián)網？工業(yè)互聯(lián)網是基于工業(yè)數(shù)據(jù)，運用大數(shù)據(jù)技術，貫穿于工業(yè)生產的設計、工藝、生產、管理、服務等全生命周期，使工業(yè)系統(tǒng)具備描述、診斷、預測、決策、控制等智能化功能的模式和結果。工業(yè)4.0的基礎架構企業(yè)運營層基礎平臺設備連接層工業(yè)2025的內涵一個網絡，二個主題，三個集成一個網絡CPS網絡兩個主題智能工廠智能生產三個集成縱向集成端到端集成橫向集成關注微信公眾號“找方案”獲取更多行業(yè)解決方案CPS網絡智慧工廠與智能生產智能生產系統(tǒng)實時感知優(yōu)化決策動態(tài)執(zhí)行三個集成工業(yè)4.0四化特征工業(yè)4.0數(shù)字化網絡化自動化智能化工業(yè)互聯(lián)網的特點多源性獲取，數(shù)據(jù)分散，非結構化數(shù)據(jù)比例大數(shù)據(jù)蘊含信息復雜，關聯(lián)性強持續(xù)采集，具有鮮明的動態(tài)時空特性采集、存貯、處理實時性要求高與具體工業(yè)領域密切相關數(shù)據(jù)來源機器設備采集數(shù)據(jù)傳感器儀表盤BUS企業(yè)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)ERP供銷存客戶關系企業(yè)外部相關數(shù)據(jù)客戶需求物流政策數(shù)據(jù)工業(yè)互聯(lián)網全景視圖大數(shù)據(jù)解決什么問題？大數(shù)據(jù)如何解決問題？工業(yè)生產解決方案大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)工業(yè)生產中的質量缺陷，設備故障，銷售下滑等從5M要素獲取數(shù)據(jù)，通過建模發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中有價值的信息，提出解決方案新的解決方案應用指導工業(yè)生產，形成新的生產力目錄工業(yè)互聯(lián)網的前世今生什么是工業(yè)互聯(lián)網？工業(yè)互聯(lián)網有何特點？工業(yè)互聯(lián)網解決什么問題？工業(yè)互聯(lián)網的核心技術及架構工業(yè)互聯(lián)網核心技術工業(yè)互聯(lián)網架構工業(yè)互聯(lián)網的應用場景及典型案例應用場景典型案例高端裝備的健康管理健康管理定義健康管理的關鍵技術工業(yè)互聯(lián)網的機遇與挑戰(zhàn)機遇挑戰(zhàn)工業(yè)互聯(lián)網技術架構九大支柱技術云計算技術工業(yè)物聯(lián)網人工智能-圖靈測試虛擬現(xiàn)實工業(yè)網絡安全3D打印知識工作流自動化工業(yè)機器人大數(shù)據(jù)技術目錄工業(yè)互聯(lián)網的前世今生什么是工業(yè)互聯(lián)網？工業(yè)互聯(lián)網有何特點？工業(yè)互聯(lián)網解決什么問題？工業(yè)互聯(lián)網的核心技術及架構工業(yè)互聯(lián)網核心技術工業(yè)互聯(lián)網架構工業(yè)互聯(lián)網的應用場景及典型案例應用場景典型案例高端裝備的健康管理健康管理定義健康管理的關鍵技術工業(yè)互聯(lián)網的機遇與挑戰(zhàn)機遇挑戰(zhàn)關注微信公眾號“找方案”獲取更多行業(yè)解決方案工業(yè)互聯(lián)網應用場景案例1：海爾數(shù)字化網絡化生產線圍繞用戶價值，實現(xiàn)全流程端對端互聯(lián)，對家電制造業(yè)進行水平整合和垂直整合，打造冰箱、空調、洗衣機等家電互聯(lián)型智能工廠三層互聯(lián)：用戶、企業(yè)和資源連接實現(xiàn)內外互聯(lián)、信息互聯(lián)、虛實互聯(lián)三個轉變：評價=》用戶評價；采購零件=》模塊供貨方參與設計的模塊采購；各方博弈關系=》價值共同體共創(chuàng)共享海爾洗衣機互聯(lián)工廠在50萬用戶參與交互中，從79個模塊方案中確定2個最佳組合投產。設計的水晶滾筒洗衣機能耗比歐洲A+++標準節(jié)能40%2013～2014年，海爾累計裁掉2.6萬名員工，2014年海爾銷售收入增長11%，利潤增長39%。2015年初海爾家電出口逆勢增29%案例2：空氣壓縮機喘振預測分析輸入數(shù)據(jù)有/無喘振現(xiàn)象數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)降維——主成分分析從顯著性變量組成的向量中提取特征值支持向量機分類尋找最佳的喘振線預測分析工具在線監(jiān)控和優(yōu)化控制喘振預警與報警案例3：工廠機器人健康預測分析案例四：服裝定制制造業(yè)典范(紅領)2014年，以零庫存實現(xiàn)150%的業(yè)績增長大規(guī)模定制生產，每天能設計、生產2000種不同的個性化定制產品公司核心競爭力是一套大數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)，任何一項數(shù)據(jù)的變動能驅動其余9000多項數(shù)據(jù)的同步變動10年時間自主研發(fā)由不同體型身材尺寸集合而成的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)2014年5月CCTV新聞聯(lián)播3分鐘報道；張、馬參觀后震驚目錄工業(yè)互聯(lián)網的前世今生什么是工業(yè)互聯(lián)網？工業(yè)互聯(lián)網有何特點？工業(yè)互聯(lián)網解決什么問題？工業(yè)互聯(lián)網的核心技術及架構工業(yè)互聯(lián)網核心技術工業(yè)互聯(lián)網架構工業(yè)互聯(lián)網的應用場景及典型案例應用場景典型案例高端裝備的健康管理健康管理定義健康管理的關鍵技術工業(yè)互聯(lián)網的機遇與挑戰(zhàn)機遇挑戰(zhàn)健康管理（PHM）定義故障預測與健康管理（PHM）技術作為實現(xiàn)武器裝備基于狀態(tài)的維修（CBM）、自主式保障、感知與響應后勤等新思想、新方案的關鍵技術，受到美英等軍事強國的高度重視和推廣應用。包括兩層含義，一是故障預測，即預先診斷部件或系統(tǒng)完成其功能的狀態(tài)，確定部件正常工作的時間長度；二是健康管理，即根據(jù)診斷/預測信息、可用資源和使用需求對維修活動做出適當決策的能力。PHM與醫(yī)學類比醫(yī)學

工程疾病診斷故障診斷通過觀測、化驗和醫(yī)療儀器,通過傳感器、信號處理和檢測儀結論由醫(yī)生給出結論由診斷軟件給出多科會診綜合診斷多科醫(yī)生一同診斷當前疾病運用多種診斷技術診斷當前故障疾病預防與保健故障預測與健康管理體檢、疾病預測、保健體系健康監(jiān)測、高級故障診斷、故障/壽命預測(健康、亞健康、疾病、壽命預測）(健康、亞健康、故障、部件壽命預測）PHM技術發(fā)展階段外部測試機內測試（BIT）智能BITPHM綜合診斷發(fā)展階段：應用層次：部件級分系統(tǒng)級系統(tǒng)集成（區(qū)域管理器）PHP出現(xiàn)的技術基礎需求牽引：系統(tǒng)復雜性、信息化和綜合化程度大幅度提高裝備維修保障工作重點已由傳統(tǒng)的以機械修復為主，逐步轉變?yōu)橐孕畔⒌墨@取、處理和傳輸并做出維修決策為主。以往的事后維修和定期維修已經無法很好地滿足現(xiàn)代戰(zhàn)爭和武器裝備對裝備保障的要求，在這種情況下，美軍20世紀90年代末引入民用領域的CBM,作為一項戰(zhàn)略性的裝備保障策略，其目的是對裝備狀態(tài)進行實時的或近實時的監(jiān)控，根據(jù)裝備的實際狀態(tài)確定最佳維修時機，以提高裝備的可用度和任務可靠性。技術推動：大數(shù)據(jù)技術、高速傳輸和處理、信息融合、MEMS、網絡等信息技術和高新技術的迅速發(fā)展。契機：美軍重大項目F-35聯(lián)合攻擊機（JSF）項目的啟動。健康診斷與故障預測流程PHM的主要技術組成PHM的功能關鍵系統(tǒng)和部件的故障預測殘余使用壽命預計故障選擇性報告輔助決策和資源管理性能降級趨勢跟蹤部件壽命跟蹤故障檢測故障隔離性能監(jiān)控PHP系統(tǒng)技術特征通過測試和計算關鍵部件的剩余壽命來主動地監(jiān)視系統(tǒng)的健康狀態(tài)健康信息用于優(yōu)化維修活動及后勤保障最好PHM系統(tǒng)勿需增加傳感器,從已有的傳感器獲取健康信息基本方法是將傳感器測到的對象系統(tǒng)的響應與該系統(tǒng)模型的響應做比較使用老化模型計算關鍵部件的剩余壽命用理論推導方法或對特定部分做磨損試驗得到老化模型故障診斷與預測技術基于數(shù)學模型的故障檢測與診斷方法特點是必須將故障數(shù)學模型化，有時建立模型很困難不依賴實例和經驗，適用于新的沒有成熟經驗的診斷基于參數(shù)估計的故障檢測與診斷方法特點是須先確定一個信任域，當參數(shù)超出域時認為故障適用于故障能由參數(shù)的顯著變化來描述的診斷基于信號處理的故障檢測與診斷方法通過對檢測信號的分析處理，利用特征信號對故障進行識別和診斷。典型方法：小波變換、模態(tài)分解等基于知識的故障檢測與診斷方法不需精確的數(shù)學模型，能模擬人的思維過程，具有自學習、自組織、自推理能力故障診斷與預測技術