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智能制造中大数据分析和物联网的地位

2017年6月1日     来源:物联网智库         
关键字:智能制造  大数据分析  物联网  
尽管大型制造商多年来一直在使用统计流程控制和统计数据分析来优化生产,但当今数据的复杂结构成为部署新方案、基础架构和工具带来了重大机遇。得益于更卓越的计算性能的涌现、开放标准的推出和广泛可用的行业专长,制造业已经准备好充分利用大数据。

    英特尔制造部门在其试点部署中使用的大数据分析服务器如图2所示。戴尔的紧凑型系统 PowerEdge*VRTX2被选作内部服务器,以在私有云环境中托管大数据和分析软件。该系统包含一个Dell PowerEdge VRTX机箱,配备25块900GB硬盘和2台Dell PowerEdgeM820刀片式服务器,每一台服务器配备E5-4600产品家族中的4颗英特尔?至强?处理器。英特尔至强处理器E5-4600 产品家族提供了一款成本适宜的紧凑型四路处理器解决方案,最高支持8个内核、20MB末级高速(L3)缓存和1. 5TB内存容量,同时具备可快速转移数据的信道。

    两台M820 服务器可托管分析和应用软件,以及在多台虚拟机中运行的 Hadoop节点。Red Hat Enterprise Linux* forVirtual Datacenters操作系统为针对可扩展、完全虚拟化数据中心而设计的服务器提供了一种全面的虚拟化软件解决方案。

    分析和应用节点

大数据分析服务器上软件分配至虚拟机的情况
大数据分析服务器上软件分配至虚拟机的情况

图3 大数据分析服务器上软件分配至虚拟机的情况

    图3 显示了软件被如何分配至不同虚拟机(VM)。该节点托管着 5 台虚拟机,分别运行着不同的分析和应用工作负载。具体包括:

    ·来自Revolution Analytics的Revolution REnterprise* 是一款基于强大的开源R统计语言的分析软件。该软件可在分析解决方案和企业软件之间提供无缝、安全的数据桥,可解决采用基于R的分析功能及现有IT基础架构的企业所面临的关键集成问题。

    · MonetDB*:一种面向列的开源数据库管理系统,旨在帮助高效完成对大型数据库进行的复杂查询任务,如将表格与数百个列和数百万行进行组合。MonetDB已使用在各种需要高性能的应用中,如数据挖掘、在线分析处理(OLAP)、地理信息系统和流数据处理等。

    ·PostgreSQL*:一款强大的开源对象关系型数据库系统,用于在线交易处理(OLTP)。

    物联网(IoT)网关

    三菱电机MELSEC-Q系列* C语言控制器是一款基于英特尔?凌动?处理器的网关,用于聚合并安全摄入数据至大数据分析服务器。数据摄入指验证、过滤和重新格式化数据,以便大数据分析软件更轻松地对其进行分析。

    三菱电机MELSEC-Q系列C语言控制器是具备众多智能系统功能特点的嵌入式解决方案,包括处理从传感器或通过网络收集的大量数据所需的稳定网络连接和卓越计算性能,同时支持复杂的系统控制和操作。这一控制器的核心是采用英特尔? 架构和 Wind River VxWorks* 实时操作系统的硬件平台。

    三菱电机开发了 MELSEC- Q系列C语言控制器,旨在满足多种工厂自动化要求,具备卓越的可靠性,可适应苛刻的环境, 且长期可用。这些特性助它成为一款坚 实可靠的产品,几乎无需维护物联网制造应用。

    MELSEC-Q 系列C语言控制器取代了传统可编程控制器中使用的梯形逻辑,使用国际标准 C 语言(C和C++)提供了更灵活的编程能力。它能够支持用户充分利用现有的C语言软件和开发资源。

    CIMSNIPER* 是一款适用于三菱电机 MELSEC-Q 系列 C 语言控制器的数据获取和处理软件包。它能够收集流程数据(包括 SECS 信息)和制造设备错误, 而无需修改现有系统。

    大数据分析案例

    在过去的两年中,英特尔开发了十几个大数据项目,巩固了运营效率和收入。下方列出了几个示例:

    缩短产品测试时间

    英特尔制造的每一枚芯片都要经过彻 底的质量检查,通过多种复杂的测试。

    英特尔发现,利用制造过程中收集的历史信息可以减少测试所需的产品数量,从而缩短测试时间。作为概念验证实施的这款解决方案在 2012 年为英特尔? 酷睿? 系列处理器节约了 300 万美元的测试成本。将这款解决方案扩展到更多产品后,英特尔 预计会节约3,000 万美元的成本。

    改善制造监控

    数据密集型流程也用于帮助英特尔在生产线上检测故障,这是一个高度自动化的环境。英特尔从整个工厂网络的制造工具和测试工具中提取日志文件,每小时多达 5 TB。通过捕获和分析这些信息,英特尔能够确定在制造流程中的哪个步骤开始偏离常规容差。

    针对此处讨论的当前端到端平台试点部署,英特尔与三菱电机、Cloudera、Revolution Analytics 和戴尔进行了紧密合作,成功开发了许多卓越功能,在使用数据挖掘科学解决实际制造问题方面取得了巨大进展,并通过成本节省和决策改进为英特尔节约了数百万美元。该项目的主要目标是发掘数据和数据分析的价值,通过预测制造获得更深刻的洞察力,并降低制造成本,同时不影响生产量或质量。

责任编辑:张瑾
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