对于一个工业互联网平台,最核心的关键能力在于,给一个物理的机器画一个数字镜像,只有把物理的机器、物理的世界变成数字镜像以后,才能打通整个信息技术,数字化的东西可以存储运算优化建模在互联网上运行,这是传统企业到智能制造转型的关键。
那么,问题来了:如何做机器数字镜像呢?
来看看根云是怎么做的!
1、 物理数据采集——建立机器画像和标签模型
首先,通过设备传感器,对机器等设备的运行参数进行采集,通过物联模块物联网关对数据进行整理和发送到根云平台。
根云能够整合设备传感器数据、pc端、移动端、业务系统、系统日志等设备与企业的全渠道数据,并对数据进行清洗加工,分析建模,通过数据挖掘,形成结构化、标准化、体系化的整合数据,构建出“设备实体-关系-数字标签”逻辑模型,为分析应用做好数据准备。
2、 参数推算工况——构建数据科学模型
利用设备的参数,根云通过经验公式推算以及独有的大数据算法体系,为机器添加管理和运维的工时标签、工作强度标签、维修标签、保养标签、操作员驾驶习惯标签、环境标签(温度、湿度、土壤和海拔高度)等,并建立健康度模型,实时定量的评价机器的健康程度。形成机器的数字镜像并生成可视化应用。
3、 非物联数据的增补
非物联数据,包括机器的制造商、服务商、出资方、运营者、操作手、监管方以及其他机器相关的数据,以及相关产业的各类数据。从更宏观的角度对机器镜像进行增补和修正。
同时,随着采集数据的增加,经验公式的参考描述更加精确以及大数据算法的不断演进,根云对机器的镜像将能越来越精确和清晰。
根云的优势:
根云源于千亿级领先装备制造企业,实践物联网、大数据应用。目前,平台已接入超30万台设备,采集近1万个运行参数,基于自主研发形成的大数据分析及预测模型。
基于工业领域的know-how自动预先生成系列标签,通过可视化的标签管理操作平台自定义,利用组合功能创建新标签,通过报表对标签定义分布及设备(主)标签覆盖情况等价值指标一目了然。规划设备画像的迭代方向,构筑“以数据为中心”的运营体系。
高效自助交互分析。基于不同的业务场景,业务人员、企业决策者可灵活定制和组合场景标签,直观洞察各场景中设备(主)特征的差异,秒级实时获取待开展业务或营销活动的群体特征及数量,从而高效精准的支撑生产或者营销活动的决策建议和资源配置。