冶金行業(yè)智能運(yùn)營平臺(tái)

冶金行業(yè)智能運(yùn)營平臺(tái)通過以DZRPlus云平臺(tái)為核心的應(yīng)用系統(tǒng)集成及數(shù)據(jù)中心建設(shè),以產(chǎn)品、生產(chǎn)、服務(wù)為中心進(jìn)行產(chǎn)品數(shù)據(jù)采集及生產(chǎn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控( SCADA) , 結(jié)合MES、ERP、 CRM、 GIS、 智能能源、智能物流、智能環(huán)保、電子商務(wù)等IT與OT數(shù)據(jù)的有效融合,實(shí)時(shí)感知企業(yè)整體的運(yùn)營狀態(tài),同時(shí)能結(jié)合外部經(jīng)濟(jì)運(yùn)行數(shù)據(jù)及合作伙伴數(shù)據(jù),并通過DZRPlus云平臺(tái)中的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)將采集到的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析,生成企業(yè)運(yùn)營模型并做出相應(yīng)的處理結(jié)果輔助決策建議,實(shí)現(xiàn)從產(chǎn)品研發(fā)到用戶使用、從原材料到生產(chǎn)、從管理到?jīng)Q策等企業(yè)運(yùn)營的全生命周期管理,以更加精細(xì)和動(dòng)態(tài)的方式實(shí)現(xiàn)企業(yè)的智能管理,實(shí)現(xiàn)"平臺(tái)+端”的企業(yè)運(yùn)營創(chuàng)新模式。

DZRPlus云服務(wù)平臺(tái)

電子人云服務(wù)平臺(tái)(DZRPlus)包括物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)、企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)、企業(yè)大腦（人工智能）平臺(tái)及應(yīng)用管理平臺(tái)；有公有云和混合云（公有云+私有云）部署方式

1.1、物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)

l 支持廣泛的設(shè)備接入與配置管理
物聯(lián)網(wǎng)接入平臺(tái)是設(shè)備與物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行連接的云端入口平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和展現(xiàn)，從而進(jìn)一步開發(fā)出物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)。物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)利用云端與客戶端之間建立穩(wěn)定、可靠、安全的長連接，承載著網(wǎng)關(guān)的注冊(cè)與管理、安全性驗(yàn)證、數(shù)據(jù)接收、協(xié)議解析、配置下發(fā)、遠(yuǎn)程控制、狀態(tài)管理等功能。
l 具有可配置性、可擴(kuò)展性和安全性
物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)連接著現(xiàn)場使用的重要設(shè)備和儀器儀表，其運(yùn)行狀態(tài)和數(shù)據(jù)、運(yùn)行參數(shù)都需要高度重視安全性技術(shù)。通過通信層、網(wǎng)絡(luò)層、數(shù)據(jù)層和云平臺(tái)應(yīng)用層各個(gè)層次的數(shù)據(jù)安全技術(shù)和措施來保證整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的安全性，防止數(shù)據(jù)泄露等非安全性事故。
物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)支持橫向可擴(kuò)展性和功能可配置性。隨著接入的設(shè)備和儀器儀表的增多，物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)的軟硬件系統(tǒng)都要支持橫向擴(kuò)展。同時(shí)，由于設(shè)備、控制種軟硬件系統(tǒng)的復(fù)雜性要求物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是可以自定義配置的，以適配各種硬件接口、軟件協(xié)議、私有接口和控制系統(tǒng)。
l 提供多種物聯(lián)網(wǎng)云服務(wù)
物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)提供的云服務(wù)功能功能包括云組態(tài)、云監(jiān)控等。云組態(tài)和云監(jiān)控是基于云的監(jiān)控開發(fā)平臺(tái)，通過拖拽生成專業(yè)的監(jiān)控應(yīng)用?；贖TML5技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)的總線技術(shù)，可以在平板電腦、iPhone及安卓手機(jī)平板在內(nèi)的多種移動(dòng)設(shè)備上應(yīng)用。同時(shí)支持桌面、平板、手機(jī)移動(dòng)查看和指令下發(fā)，可以在任意時(shí)間、任意地點(diǎn)訪問。

1.2、企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)

企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)是為企業(yè)打造的一個(gè)集物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)于一體的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，分析和可視化應(yīng)用的企業(yè)大數(shù)據(jù)中心，是企業(yè)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的可持續(xù)發(fā)展的源泉所在。
l 支持大規(guī)模設(shè)備多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合
大數(shù)據(jù)平臺(tái)基于分布式的數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)服務(wù)，包括MySQL數(shù)據(jù)庫、HBase數(shù)據(jù)庫、時(shí)序數(shù)據(jù)庫以及Redis數(shù)據(jù)庫服務(wù)，實(shí)現(xiàn)多機(jī)房自動(dòng)冗余備份，自動(dòng)讀寫分離保證數(shù)據(jù)庫的穩(wěn)定性、網(wǎng)絡(luò)問題、單庫壓力等各種問題。其內(nèi)部組件包括：企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，整合、融合設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)、運(yùn)維與管理數(shù)據(jù)、人員數(shù)據(jù)等多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)倉庫ETL程序?qū)Ω鞣N時(shí)序數(shù)據(jù)、表格數(shù)據(jù)的清洗和標(biāo)準(zhǔn)化，為數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用提供整合的數(shù)據(jù)源；支持設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)和運(yùn)維數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫中進(jìn)行永久保存，通過提供文件、數(shù)據(jù)庫接口、消息隊(duì)列接口以及REST API接口實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)連接、數(shù)據(jù)訪問存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析使用等。
l 提供面向大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、查詢、挖掘分析工具
大數(shù)據(jù)平臺(tái)提供面向大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、查詢、挖掘分析工具，基于瀏覽器訪問的集成化挖掘分析環(huán)境，包含基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)組件、數(shù)據(jù)查詢組件、挖掘分析組件、運(yùn)行等工具，兼容主流大數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)框架（如Hadoop/Spark等）。實(shí)現(xiàn)TB乃至PB級(jí)別的分析任務(wù)處理，能夠在秒級(jí)查詢巨大的數(shù)據(jù)表，在同樣的數(shù)據(jù)集上提供更好的性能。

1.3、智能機(jī)器人平臺(tái)

l 設(shè)備故障預(yù)測與健康管理
基于大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的設(shè)備故障預(yù)測與健康管理系統(tǒng)是一種全新的系統(tǒng)維修和管理理念、是系統(tǒng)可靠性保證的重大關(guān)鍵技術(shù)；是實(shí)現(xiàn)智能制造的奠基石。它不僅僅是為了消除故障，更是為了了解和預(yù)報(bào)故障何時(shí)可能發(fā)生，使得系統(tǒng)在尚未完全失效或者故障之前就能依據(jù)系統(tǒng)的當(dāng)前健康狀況通過人工智能決策系統(tǒng)確定何時(shí)維修，從而實(shí)現(xiàn)自主式保障，避免系統(tǒng)故障和重大事故的發(fā)生，達(dá)到降低使用和維修費(fèi)用的目標(biāo)。本平臺(tái)支持如下功能：
狀態(tài)監(jiān)測：要求利用先進(jìn)的傳感器獲得盡可能精確的系統(tǒng)或者設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息，通過設(shè)計(jì)更先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，獲得對(duì)系統(tǒng)或者設(shè)備健康狀態(tài)的精確評(píng)估。
故障診斷：故障診斷解決的是系統(tǒng)進(jìn)行維修前，如何定位出系統(tǒng)或者設(shè)備故障部位和故障類型，對(duì)設(shè)備維修具有直接的指導(dǎo)作用。此時(shí)設(shè)備的故障程度還不足以使得系統(tǒng)完全失效，大多屬于早期故障狀態(tài)，因此需要先進(jìn)的故障特征提取技術(shù)和設(shè)計(jì)具備良好故障識(shí)別的分類算法。
故障預(yù)測：當(dāng)部件故障程度較輕，只是逐漸降級(jí)以致不能達(dá)到最佳性能，或者出現(xiàn)小缺陷或早期故障時(shí)，選取相關(guān)檢測方法，設(shè)計(jì)預(yù)測系統(tǒng)來檢測這些小缺陷、早期故障或者性能降級(jí)，并預(yù)測未來的發(fā)展趨勢，防范于未然。
l 企業(yè)知識(shí)圖譜與問答管理
平臺(tái)已經(jīng)建立了人工智能的知識(shí)圖譜基礎(chǔ)系統(tǒng)，企業(yè)可自行建立自己的知識(shí)庫，算法和模型，使用時(shí)可以通過對(duì)話方式展現(xiàn)。
l 企業(yè)運(yùn)營模型建立
依賴企業(yè)大腦平臺(tái)可自行建立企業(yè)的各種運(yùn)營模型，如：水力模型、水質(zhì)預(yù)測預(yù)警模型、指揮調(diào)度模型等。

1.4、應(yīng)用管理平臺(tái)

對(duì)企業(yè)應(yīng)用功能模塊進(jìn)行動(dòng)態(tài)增加、刪除、設(shè)置、權(quán)限管理，對(duì)工作流進(jìn)行設(shè)計(jì)開發(fā)等。