在下述的內(nèi)容中，小編將會(huì)對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)的相關(guān)消息予以報(bào)道，如果工業(yè)大數(shù)據(jù)是您想要了解的焦點(diǎn)之一，不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。

一、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)生產(chǎn)線的大數(shù)據(jù)應(yīng)用

工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)是使工業(yè)大數(shù)據(jù)所包含的價(jià)值得以挖掘和展示的一系列技術(shù)和方法，包括數(shù)據(jù)規(guī)劃、采集、預(yù)處理、存儲(chǔ)、分析挖掘、可視化和智能控制。工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用是將工業(yè)大數(shù)據(jù)系列技術(shù)和方法整合應(yīng)用到特定工業(yè)大數(shù)據(jù)集，獲取有價(jià)值信息的過(guò)程。工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)研究和突破的本質(zhì)目標(biāo)是從復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)新的模式和知識(shí)，挖掘有價(jià)值的新信息，從而促進(jìn)制造企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新，提高管理水平和效率，拓展新的商業(yè)模式。

現(xiàn)代工業(yè)制造生產(chǎn)線配備了數(shù)以千計(jì)的小型傳感器來(lái)檢測(cè)溫度、壓力、熱量、振動(dòng)和噪音。由于每隔幾秒收集一次數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)多種形式的分析，包括設(shè)備診斷、功耗分析、能耗分析、質(zhì)量事故分析(包括違反生產(chǎn)規(guī)定、部件故障)等?？傊?，在生產(chǎn)過(guò)程改進(jìn)方面，在生產(chǎn)過(guò)程中利用這些大數(shù)據(jù)可以分析整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程，了解每個(gè)環(huán)節(jié)是如何執(zhí)行的。一旦某個(gè)流程偏離了標(biāo)準(zhǔn)流程，就會(huì)產(chǎn)生報(bào)警信號(hào)，可以更快地發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤或瓶頸，更容易解決問(wèn)題。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，還可以建立工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程的虛擬模型，模擬和優(yōu)化生產(chǎn)過(guò)程。當(dāng)所有過(guò)程和性能數(shù)據(jù)都可以在系統(tǒng)中重建時(shí)，這種透明度將幫助制造商改進(jìn)他們的生產(chǎn)過(guò)程。再比如，在能耗分析方面，利用傳感器對(duì)設(shè)備生產(chǎn)過(guò)程中的所有生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行集中監(jiān)控，可以發(fā)現(xiàn)能耗異?；蚍逯担瑥亩鴥?yōu)化生產(chǎn)過(guò)程中的能耗，所有過(guò)程都可以被執(zhí)行。分析將大大降低能耗。

二、工業(yè)大數(shù)據(jù)之?dāng)?shù)據(jù)存儲(chǔ)

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)已經(jīng)從最初的手工管理發(fā)展到文件管理階段，再隨著數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的出現(xiàn)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)成為主要的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)。在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，首先采用的是單表存儲(chǔ)，即所有的數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)在一個(gè)表中，設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單，但是數(shù)據(jù)的增加使得訪問(wèn)效率越來(lái)越低;那么多表存儲(chǔ)的使用提高了單表的運(yùn)行效率，但是隨之而來(lái)的問(wèn)題是多表聯(lián)合查詢效率不高。信息技術(shù)的飛速發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的興起，使得數(shù)據(jù)量猛增。傳統(tǒng)的單機(jī)存儲(chǔ)方式存在性能瓶頸，似乎無(wú)法訪問(wèn)大量數(shù)據(jù)，其擴(kuò)展性和負(fù)載能力也無(wú)法滿足用戶的性能和效率需求。為了解決存儲(chǔ)和訪問(wèn)的問(wèn)題，分布式存儲(chǔ)逐漸出現(xiàn)。由于節(jié)點(diǎn)數(shù)量多，可以滿足大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)容量。另外，在網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的支持下，數(shù)據(jù)訪問(wèn)請(qǐng)求可以由多個(gè)節(jié)點(diǎn)并發(fā)執(zhí)行，訪問(wèn)速度快。

從數(shù)據(jù)類型來(lái)看，分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)可以分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)主要使用分布式關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。 Green Plum是常用的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，底層基于Postgre SQL分庫(kù)分表實(shí)現(xiàn)，以堆表為基本存儲(chǔ)形式，采用MPP并行處理架構(gòu); Cloud Spanner 是谷歌發(fā)布的全球分布式存儲(chǔ)服務(wù)，整合了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和No SQL數(shù)據(jù)庫(kù)的最大優(yōu)勢(shì);非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理主要通過(guò)分布式文件系統(tǒng)和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行管理。典型的分布式文件系統(tǒng)包括 HDFS 和 Ceph FS 等。 HDFS 簡(jiǎn)化了存儲(chǔ)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在塊中，每個(gè)數(shù)據(jù)塊默認(rèn)大小為 64 MB，可以使用數(shù)據(jù)塊進(jìn)行數(shù)據(jù)備份，可以提高數(shù)據(jù)的容錯(cuò)性和可用性; Ceph FS 通過(guò)動(dòng)態(tài)子樹(shù)分區(qū)管理元數(shù)據(jù)集群。在非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的研究中，Mango DB是基于文本存儲(chǔ)模型的，一般的存儲(chǔ)格式是BSON或者類BSON的數(shù)據(jù)列表; Hbase是Apache開(kāi)源的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，基于列模式存儲(chǔ)，具有高性能、高可靠性和可擴(kuò)展性。

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