在下述的內(nèi)容中，小編將會對工業(yè)大數(shù)據(jù)的相關消息予以報道，如果工業(yè)大數(shù)據(jù)是您想要了解的焦點之一，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、預處理、存儲、分析挖掘、可視化和智能控制。工業(yè)大數(shù)據(jù)應用是將工業(yè)大數(shù)據(jù)系列技術(shù)和方法整合應用到特定工業(yè)大數(shù)據(jù)集，獲取有價值信息的過程。工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)研究和突破的本質(zhì)目標是從復雜的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)新的模式和知識，挖掘有價值的新信息，從而促進制造企業(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)以千計的小型傳感器來檢測溫度、壓力、熱量、振動和噪音。由于每隔幾秒收集一次數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)多種形式的分析，包括設備診斷、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。總之，在生產(chǎn)過程改進方面，在生產(chǎn)過程中利用這些大數(shù)據(jù)可以分析整個生產(chǎn)過程，了解每個環(huán)節(jié)是如何執(zhí)行的。一旦某個流程偏離了標準流程，就會產(chǎn)生報警信號，可以更快地發(fā)現(xiàn)錯誤或瓶頸，更容易解決問題。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，還可以建立工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)過程的虛擬模型，模擬和優(yōu)化生產(chǎn)過程。當所有過程和性能數(shù)據(jù)都可以在系統(tǒng)中重建時，這種透明度將幫助制造商改進他們的生產(chǎn)過程。再比如，在能耗分析方面，利用傳感器對設備生產(chǎn)過程中的所有生產(chǎn)過程進行集中監(jiān)控，可以發(fā)現(xiàn)能耗異?；蚍逯担瑥亩鴥?yōu)化生產(chǎn)過程中的能耗，所有過程都可以被執(zhí)行。分析將大大降低能耗。

二、工業(yè)大數(shù)據(jù)之數(shù)據(jù)存儲

數(shù)據(jù)存儲技術(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)庫管理系統(tǒng)的出現(xiàn)，關系型數(shù)據(jù)庫成為主要的數(shù)據(jù)存儲技術(shù)。在關系型數(shù)據(jù)庫中，首先采用的是單表存儲，即所有的數(shù)據(jù)都存儲在一個表中，設計簡單，但是數(shù)據(jù)的增加使得訪問效率越來越低;那么多表存儲的使用提高了單表的運行效率，但是隨之而來的問題是多表聯(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)的單機存儲方式存在性能瓶頸，似乎無法訪問大量數(shù)據(jù)，其擴展性和負載能力也無法滿足用戶的性能和效率需求。為了解決存儲和訪問的問題，分布式存儲逐漸出現(xiàn)。由于節(jié)點數(shù)量多，可以滿足大數(shù)據(jù)的存儲容量。另外，在網(wǎng)絡通信技術(shù)的支持下，數(shù)據(jù)訪問請求可以由多個節(jié)點并發(fā)執(zhí)行，訪問速度快。

從數(shù)據(jù)類型來看，分布式數(shù)據(jù)存儲可以分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲主要使用分布式關系數(shù)據(jù)庫。 Green Plum是常用的分布式關系型數(shù)據(jù)庫，底層基于Postgre SQL分庫分表實現(xiàn)，以堆表為基本存儲形式，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服務，整合了關系型數(shù)據(jù)庫和No SQL數(shù)據(jù)庫的最大優(yōu)勢;非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理主要通過分布式文件系統(tǒng)和非關系型數(shù)據(jù)庫進行管理。典型的分布式文件系統(tǒng)包括 HDFS 和 Ceph FS 等。 HDFS 簡化了存儲系統(tǒng)的設計，將數(shù)據(jù)存儲在塊中，每個數(shù)據(jù)塊默認大小為 64 MB，可以使用數(shù)據(jù)塊進行數(shù)據(jù)備份，可以提高數(shù)據(jù)的容錯性和可用性; Ceph FS 通過動態(tài)子樹分區(qū)管理元數(shù)據(jù)集群。在非關系型數(shù)據(jù)庫的研究中，Mango DB是基于文本存儲模型的，一般的存儲格式是BSON或者類BSON的數(shù)據(jù)列表; Hbase是Apache開源的非關系型數(shù)據(jù)庫，基于列模式存儲，具有高性能、高可靠性和可擴展性。

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