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产品选型

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杰之能工业大数据集成分析平台(JETS)

供稿:中国工控网 2018/11/5 11:15:32

星级:0 人气:27

    关键字: 杰之能 工业大数据集成分析平台
    产品分类: 工业大数据 其它
    品牌:
    产品简介:
    JETS工业大数据集成分析平台由构型数据库管理系统(JETS-CM)、时间序列数据库管理系统(JETS-TS)、 专家知识库管理系统(JETS-KB)、履历数据库管理系统(JETS-RB)、智能分析和建模工具(JETS-AI)、 工业大数据可视化工具(JETS-DV)、以及数据服务门户工具(JETS-PORTAL)等软件工具构成。
    标签:为学 足球博彩导航 龙腾苑三区社区

    介绍:

    工业4.0”、“工业互联网”和“中国制造2025”等产业发展愿景,不但催生了“智能产品”等新理念的诞生,同时也推动了装备制造业利用工业大数据和工业人工智能技术打造围绕装备的“数字化智能化生态圈”,并带动企业向“制造+服务”双轮驱动的商业模式转型。在此背景下,如何有效积累和管理与产品运维相关的大数据?如何有效地挖掘大数据的价值?如何将大数据技术与装备运维保障服务深度融合?成为装备制造业提升产品竞争力、提升产品服务的用户体验,有效降低服务成本亟待解决的技术难题。JETS工业大数据集成平台正是为解决这些技术难题,浓缩企业多年为民航飞机、轨道车辆和自动化生产线装备提供基于工业大数据技术的智能维修系统解决方案经验基础上,结合工业大数据自身特点和工业人工智能技术的最新发展成果,推出的一款基于SOA微服务架构的集大数据存储、多数据源融合、智能分析工具箱和应用集成开发框架于一体的软件平台,可以有效地支撑装备运维大数据中心的建设、故障预测和健康管理(PHM)技术的研发、智能MRO业务应用系统的开发等。

    功能介绍:

    JETS工业大数据集成分析平台由构型数据库管理系统(JETS-CM)、时间序列数据库管理系统(JETS-TS)、 专家知识库管理系统(JETS-KB)、履历数据库管理系统(JETS-RB)、智能分析和建模工具(JETS-AI)、 工业大数据可视化工具(JETS-DV)、以及数据服务门户工具(JETS-PORTAL)等软件工具构成。

    构型数据库管理工具(JETS-CM)

    构型数据库管理工具支持对装备各个层级构型的管理和维护,同时提供数据总线实现平台之间的数据共享。

    时间序列数据库管理工具(JETS-TS)

    时间序列数据库管理工具帮助客户存储和管理具备时间序列特性的数据,如:装备及其部件的状态数据、实时监测数据等,同时支持数据的标签管理和预告警设置。

    运维知识库管理工具(JETS-KB)

    运维知识库管理工具为客户提供了装备维修领域的技术资料维护工具,支持对故障知识、图解零部件清册(IPC)信息、维修大纲、维修作业标准流程(SOP)等信息的管理和维护。

    履历数据库管理工具(JETS-RB)

    履历数据库管理工具帮助用户管理和维护装备履历,包含对设备及其部件的运行记录、检测记录、维修换件记录以及故障记录,以及软件配置记录的管理和维护;同时支持对维修业务涉及的工单信息的记录和维护。

    智能分析与建模工具(JETS-AI)。

    智能分析与建模工具为用户提供一套自助式数据分析和人工智能建模及运行环境,支持用户方便地建立、测试、评估、运行和管理模型,包含装备数字保障领域的各类基线模型、数学物理模型、性能检测模型、大数据模型等。本工具提供模型高效运行、多节点灵活部署与分布式负载均衡的模型运算引擎,内置多种常见的模型和算法。

    数据可视化工具(JETS-DV)

    数据可视化工具通过灵活的ETL配置支持用户对装备的各类数据源进行可视化展现。工具提供直观、生动、可交互、可高度个性化定制的数据表格和图表展现形式;支持包含下钻、上卷、排序、筛选等自助式多维分析功能;同时为装备的状态数据等时间序列数据提供了专门的分析功能,如:趋势分析、关联分析、对比分析等。

    数据服务门户工具(JETS-PORTAL)

    数据服务门户工具为用户提供了一套高可用、插件化开发、个性化定制的应用集成开发框架和用户访问平台,包含多租户管理、站点管理工具、用户和权限管理、应用配置和管理功能、通用接口管理和服务治理环境等。产品支持与其他第三方系统的快速集成。产品的门户框架将平台的基础功能和业务应用分离,使得开发人员专注于业务逻辑的实现。

    产品亮点:

    以装备“维修构型”为主线,实现各种异构数据的有机集成,大大简化了工业大数据管理的复杂性,有效地提升了数据建模和分析效率

    针对工业大数据的固有特征,综合利用了时间序列数据压缩技术和分布式大数据存储技术,大大节省了工业大数据的存储资源需求,提升了数据访问效率

    针对工业大数据分析所需的共性数据处理和可视化需求,提供覆盖面广的智能分析算法库,并提供可配置、可定制的数据探索和分析模型运行环境,极大地降低了智能分析建模门槛,提升了智能分析建模效率

    采用面向服务的架构(SOA)思想,构建数据驱动的集成服务总线,实现数据平台和业务应用的松耦合,具有较好的适用性、兼容性和可扩展性


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