基于流程工業(yè)的多元數(shù)據(jù)融合分析軟件設計研究

摘要：數(shù)據(jù)作為流程工業(yè)企業(yè)生產中的重要信息，通過分析數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)企業(yè)的精細化管理。現(xiàn)階段，流程工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)類型繁多，對數(shù)據(jù)分析造成巨大阻礙。基于此，本文以流程工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)融合需求為切入點，對基于流程工業(yè)的多元數(shù)據(jù)融合分析軟件加以設計，并在磷石膏行業(yè)供需對接領域進行應用分析。本文旨在發(fā)揮多元數(shù)據(jù)融合分析軟件的作用，為流程工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)融合分析工作奠定基礎，助力企業(yè)發(fā)展。

關鍵詞：流程工業(yè)；多元數(shù)據(jù)融合分析軟件；計算引擎；建模引擎

引言

在物聯(lián)網技術快速發(fā)展的今天，流程工業(yè)企業(yè)在日常生產作業(yè)中設置了多種數(shù)據(jù)采集設備，包括終端傳感設備、智能采集設備等，從而導致數(shù)據(jù)種類極其復雜，給數(shù)據(jù)的分析工作造成了巨大困難。基于此，流程工業(yè)企業(yè)應設計基于流程工業(yè)的多元數(shù)據(jù)融合分析軟件，不僅可以實現(xiàn)對多元數(shù)據(jù)的有效融合，還能提高數(shù)據(jù)分析的精度，為流程工業(yè)企業(yè)的生產與管理助力。

1. 流程工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)融合需求

流程工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)指的是產品生產全周期的多種數(shù)據(jù)，包括設計、采購、銷售、報廢等多個環(huán)節(jié)產生的各類數(shù)據(jù)，包括時序數(shù)據(jù)、關系數(shù)據(jù)、流式數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、位置數(shù)據(jù)等。其中，時序數(shù)據(jù)為工業(yè)生產中形成的實時數(shù)據(jù)，具有數(shù)據(jù)變化快的特點；關系數(shù)據(jù)指的是企業(yè)在管理經營中形成的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量極其龐大；流式數(shù)據(jù)為工業(yè)視頻、音頻數(shù)據(jù)，對時效性要求較高；文本數(shù)據(jù)包括設計方案、操作手冊等，數(shù)據(jù)更新較慢；位置數(shù)據(jù)為人員、車輛的定位信息，數(shù)據(jù)具有分散性與移動性的特點。流程工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)類型多樣，為促進多元數(shù)據(jù)融合，應為多元數(shù)據(jù)融合分析軟件設計統(tǒng)一的訪問接口。此外，還應降低技術門檻，縮短軟件開發(fā)周期，做好軟件的快速迭代開發(fā)工作，從而可以滿足流程工業(yè)企業(yè)的發(fā)展需求[1]。

2. 基于流程工業(yè)的多元數(shù)據(jù)融合分析軟件設計

2.1 總體架構

本文基于流程工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)融合需求，設計了一款面向流程工業(yè)的多元數(shù)據(jù)融合分析軟件。該軟件主要包括工業(yè)數(shù)據(jù)資產管理與工業(yè)大數(shù)據(jù)分析兩個部分，如圖1所示。工業(yè)數(shù)據(jù)資產管理包括計算引擎、對象模型、數(shù)據(jù)服務等功能，工業(yè)大數(shù)據(jù)分析包括工業(yè)流式數(shù)據(jù)處理、大規(guī)模離線數(shù)據(jù)計算、機器學習建模引擎、大數(shù)據(jù)可視化分析、大數(shù)據(jù)資源管理等功能。

2.2 工業(yè)數(shù)據(jù)資產管理

工業(yè)數(shù)據(jù)資產管理作為多元數(shù)據(jù)融合分析軟件的核心部分，主要負責構建數(shù)據(jù)對象化模型，并對數(shù)據(jù)進行加工和萃取。通過該功能可有效支持軟件進行數(shù)據(jù)的加工與聚合分析。工業(yè)數(shù)據(jù)資產管理組件由規(guī)則體系、計算引擎、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)模型、接入層五個部分組成。其中，規(guī)則體系作為內外數(shù)據(jù)交互的標準；計算引擎主要通過規(guī)則編譯器對數(shù)據(jù)進行轉換，產生可以被引擎識別的任務，并利用任務調度器加以執(zhí)行；數(shù)據(jù)治理主要負責對流轉中的數(shù)據(jù)進行把控，監(jiān)控數(shù)據(jù)質量；數(shù)據(jù)模型能將實體世界映射至數(shù)據(jù)空間，并增加額外屬性，完成全部映射過程，通過標簽管理為數(shù)據(jù)設置標簽，從而進行數(shù)據(jù)的分層次存儲；接入層主要是對組件數(shù)據(jù)進行輸入，數(shù)據(jù)源管理可以訪問數(shù)據(jù)源地址，采集器管理可監(jiān)控采集工作過程，數(shù)據(jù)分發(fā)負責數(shù)據(jù)的傳輸與中轉，ETL引擎可以清洗數(shù)據(jù)源[2]。

2.3 工業(yè)大數(shù)據(jù)分析

工業(yè)大數(shù)據(jù)分析具有多種功能：其一，工業(yè)流式數(shù)據(jù)處理能夠對實時數(shù)據(jù)加以計算，并輸出計算結果；其二，大規(guī)模離線數(shù)據(jù)計算可以離線處理海量數(shù)據(jù)；其三，機器學習建模引擎可以快速構建算法模型，包括機器學習算法、深度學習算法等，還可在歷史數(shù)據(jù)的基礎上進行實時數(shù)據(jù)的關聯(lián)分析，并對日后的發(fā)展趨勢進行預測；其四，大數(shù)據(jù)可視化分析可以通過交互界面進行分析與管理；其五，大數(shù)據(jù)資源管理可以進行數(shù)據(jù)質量與安全的管理，避免數(shù)據(jù)異常對企業(yè)造成不良后果。

3. 應用分析

3.1 具體應用

現(xiàn)階段，磷化工企業(yè)還存在信息不對稱、信息不共享、無法統(tǒng)一調度原材料等問題。為有效解決磷化工企業(yè)存在的問題，以基于流程工業(yè)的多元數(shù)據(jù)融合分析軟件為基礎，賦能公共服務平臺，針對某磷化工企業(yè)進行實際應用，具體應用如下。

3.1.1 磷化工云邊協(xié)同

在實際應用中，建立磷化工云邊協(xié)同平臺，通過遠程控制、數(shù)據(jù)分析、系統(tǒng)決策等功能為磷化工企業(yè)服務。通過該平臺可以方便邊緣節(jié)點的接入，利用平臺云端進行監(jiān)控與管理。同時，還可以通過智能算法模型進行智能管理。平臺可利用傳感器設備對磷化工企業(yè)的數(shù)據(jù)信息進行采集，并在數(shù)據(jù)處理后傳輸至云平臺進行存儲。平臺可對企業(yè)的能源消耗情況進行管理，有效把控多種能源設施，在保證機械正常運行的前提下，有效提高機械設備的能源使用效率，減少碳排放量。此外，通過機器算法還可以對磷化工企業(yè)的生產質量進行檢測，以確保生產質量[3]。

3.1.2 磷化工應用管理

在對基于流程工業(yè)的多元數(shù)據(jù)融合分析軟件進行應用時，應結合磷化工企業(yè)的特點，對行業(yè)優(yōu)秀資源進行整合，并通過互聯(lián)網技術、大數(shù)據(jù)技術為磷化工企業(yè)降低成本，增加效能，實現(xiàn)磷化工企業(yè)轉型升級的發(fā)展目標。平臺可以解決數(shù)據(jù)采集與多種數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理的問題，并利用邊緣智能技術對磷化工企業(yè)的實時數(shù)據(jù)進行云邊協(xié)同。同時，通過數(shù)據(jù)接入與大數(shù)據(jù)分析豐富平臺資源與服務內容，技術架構如圖2所示。

通過該技術可對磷化工企業(yè)進行可視化部署，實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫管理、持續(xù)交付、自動化運營維護等多種功能。此外，通過微服務的方式對磷化工企業(yè)的業(yè)務流程進行可視化管理，實現(xiàn)磷化工企業(yè)的高效運行。

3.1.3 磷化工數(shù)據(jù)湖

以多元數(shù)據(jù)融合分析軟件為基礎，全面采集磷化工企業(yè)內部的多種數(shù)據(jù)，包括磷化工設備、業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)信息，從而可以實現(xiàn)對磷化工企業(yè)多元數(shù)據(jù)的高效采集，同時實現(xiàn)大數(shù)據(jù)深度挖掘、智能數(shù)據(jù)清洗、海量數(shù)據(jù)存儲等功能，為數(shù)據(jù)的存儲與分析提供基本保障。該平臺具有數(shù)據(jù)采集、存儲、分析等服務功能，為用戶提供API接口，以滿足磷化工企業(yè)的實際需求。磷化工數(shù)據(jù)湖技術架構如圖3所示。

磷化工數(shù)據(jù)湖可為磷化工企業(yè)提供全周期服務。其一，數(shù)據(jù)采集。該平臺通過流式數(shù)據(jù)的方式進行磷化工數(shù)據(jù)的實時采集，并運用數(shù)據(jù)加密技術進行數(shù)據(jù)封裝，將其傳輸至數(shù)據(jù)處理模塊。通過多線程技術進行數(shù)據(jù)的轉發(fā)，并為數(shù)據(jù)信息設置消息級別，確保數(shù)據(jù)信息不丟失。其二，數(shù)據(jù)存儲。數(shù)據(jù)存儲類型多樣，包括關系型數(shù)據(jù)庫、內存數(shù)據(jù)庫等多種模式，可以實現(xiàn)磷化工數(shù)據(jù)的永久性存儲，確保數(shù)據(jù)安全可靠。其三，數(shù)據(jù)查詢。平臺設置數(shù)據(jù)查詢接口，可實現(xiàn)不同數(shù)據(jù)庫類型數(shù)據(jù)的查詢服務，為億級用戶提供數(shù)據(jù)接口[4]。

3.1.4 磷石膏供需對接

貴州省磷石膏產量剛性增長，磷石膏綜合利用率處于全國領先水平，區(qū)域內磷石膏生產、利用的企業(yè)鏈條完整。為實現(xiàn)磷化工企業(yè)高效、綠色發(fā)展的目標，在元數(shù)據(jù)融合分析軟件的基礎上，進行磷石膏的供需對接。可通過公共服務平臺對磷化工企業(yè)物料的消耗情況進行實時跟蹤，并根據(jù)企業(yè)物料庫存情況進行配貨安排，確保磷化工企業(yè)可以進行零庫存管理，有效減少企業(yè)的庫存成本。通過大數(shù)據(jù)技術進行采購預測模型、供應商選擇模型的構建，從而可以實現(xiàn)供需對接目標，有效減少物料的周轉時間，為企業(yè)降低物料供應方面的風險。供需對接流程如圖4所示。

磷化工企業(yè)通過公共服務平臺可以對磷石膏的供應鏈信息進行實時跟蹤，包括原材料位置、物流狀態(tài)、原材料質量等多種信息。管理者可根據(jù)產品的日常生產數(shù)據(jù)、使用壽命等情況進行綜合分析和預測，對產品可能出現(xiàn)的故障問題進行分析，從而做好故障快速定位工作，對產品進行維護或更換。平臺還可以了解磷化工企業(yè)生產所需原材料的情況，包括原材料質量、原材料數(shù)量、原材料運輸狀態(tài)等。此外，平臺還能檢查出錯誤數(shù)據(jù)、重復數(shù)據(jù)，并對其進行清理，以免影響數(shù)據(jù)分析結果。該平臺可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的轉換，將其轉換成為用戶可以理解的度量。通過平臺的數(shù)據(jù)預分析功能可以對磷石膏數(shù)據(jù)信息進行分析與匹配，實現(xiàn)精準推送。將分析結果發(fā)送至云端，便于管理者知曉，有效促進磷石膏供需對接工作的開展[5]。

3.2 應用成效

通過對該軟件平臺的應用，取得了良好的應用成效。第一，通過對磷礦石雜質的去除，每年產生的磷石膏量可以減少30%。若按照每年5000萬噸新增量計算，可減少1500萬噸磷石膏的產生。第二，每年可以節(jié)約磷石膏預處理費10%。若按照每年處理1300萬噸磷石膏計算，可以節(jié)省費用約1300萬元。第三，有效實現(xiàn)磷化工行業(yè)產業(yè)鏈之間的協(xié)同合作，使產業(yè)鏈價值實現(xiàn)最大化。

結語

綜上所述，本文在了解流程工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)融合需求的基礎上，設計具有工業(yè)數(shù)據(jù)資產管理與工業(yè)大數(shù)據(jù)分析功能的多元數(shù)據(jù)融合分析軟件。與此同時，通過對基于流程工業(yè)的多元數(shù)據(jù)融合分析軟件的應用與分析，明確該軟件可以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的高精度預測，并降低企業(yè)成本，有助于流程工業(yè)企業(yè)的發(fā)展。

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作者簡介：張昌福，碩士研究生，高級工程師，研究方向：工業(yè)互聯(lián)網體系及產品的預研和產業(yè)化。

基金項目：貴州省科技計劃項目——面向工業(yè)互聯(lián)網的機理模型庫關鍵技術研究與開發(fā)（編號：黔科合支撐[2022]一般258）；航天智造跨行業(yè)數(shù)字化轉型賦能平臺建設項目（編號：990040319）。