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工业大数据可视化与分析平台在中国平煤神马集团的应用.pdf
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工业大数据可视化与分析平台在中国平煤神马集团的应用.pdf工业大数据可视化与分析平台在中国平煤神马集团的应用.pdf
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工业大 数据可视化与分析平台 在中国
平煤神马集团的应用
摘要:目前工业生产中产生大量的数据,这些数据存在时间维度不统一的情
况,数据来源于无数个工业生产环境和设备信息传感器采集而来,作为测试分析
数据,我们希望采集出来的传感器数据时间维度一致,也就是说,原始数据在每
一个时间点能包含所有传感器的值,如果在时间点上的数据不完整势必会影响到
最终的数据分析成果,然而实际上在工业装备中,受多方面的影响,诸如温度、
设备老化、传感器种类、采样周期差异等多方面原因,传感器采集出来的数据很
难保证时间维度一致,这样我们就需要对原始数据进行预处理,将时间维度对齐。
工业数据是传感器采集到的一些温度、湿度、人员、瓦斯安全等,同时经营管理
数据、生产管理、安全隐患等数据都是直白的数据,表面上很难体现出企业生产
和管理过程的系统性情况等,大数据可视化就要将这些数据进一步处理,转换成
有意义的数据。
关键词:大数据、可视化、传感器、效率
Abstract:At present, a large number of data are produced in
industrial production, and the time dimension of these data is not
unified. The data are collected from numerous industrial production
environment and equipment information sensors. As test and analysis
data, we hope that the collected sensor data have the same time
dimension, that is, the original data can contain the values of all
sensors at each time point, If the data at the time point is not
complete, it will inevitably affect the final data analysis results.
However, in industrial equipment, due to various factors, such as
temperature, equipment aging, sensor type, sampling cycle difference
and other reasons, the data collected by sensors is difficult to
ensure the consistency of time dimension, so we need to preprocess the
original data , align the time dimension. Industrial data is some
temperature, humidity, personnel, gas safety, etc. collected by
sensors. At the same time, business management data, production
management, safety risks and other data are straightforward data,
which is difficult to reflect the systematic situation of enterprise
production and management process on the surface. Large data
visualization needs to further process these data and convert them
into meaningful data.
Keywords:Big data, visualization, sensors, efficiency
一、引言
中国平煤神马集团经过了几十年的发展,构建了以煤焦、尼龙化工、新能源
新材料为核心产业,多元支撑、协同发展的产业新体系,打通了煤基尼龙、炭素
和光伏三条全国能源化工行业独具特色的产业链条。
在发展的过程中国,积累了大量的工业数据,这些大量的工业数据处理和应
用对工业生产具有重要的价值和作用。尤其是当前智慧矿山建设过程中面临的各
种各种问题,井下环境复杂,随着自动化设备和各种传感设备的增加,井下信息
系统变得越来越复杂,如何有效的管理和洞察井下安全和生产情况,通过清晰明
了的方式快速了解井下生产进度、安全状态、设备运转等信息,同时辅助企业管
理团队高效管理、智慧决策,就成为了当务之急。
打造智慧矿山,实现“五化”即:设备管理精细化、生产过程一体化、企业
管理标准化、分析应用数据化、和决策支持科学化,这些都离不开大数据技术的
应用于开发,这也是决定一个工业企业运转效率核心。然而工业大数据有其特殊
之处,相比于传统大数据,工业大数据需要解决以下 3 个问题:
1) 隐匿性,即需要洞悉特征背后的意义;
2) 碎片化,即需要避免断续、注重时效性;
3) 透明化,即透过数据窥探真实世界
复杂的海量工业数据只有在被合理采集、解读与表达之后才能完美展现它们
的瑰丽与深奥,而可视化则无疑是让数据变的亲切和便于理解的最有效的途径。
由于这是一个高度综合的交叉型领域,深度和广度缺一不可。在如今的大数据可
视化领域,相关研宄人员都从各自的角度出发,有自己的独特认识和理解。 但
是由于缺乏复合型技术人才,尤其在工业领域,针对数据可视化的研究相对较少。
经过国内外同行调研以及查询得知,目前国内煤炭企业还没有完全相同的工业互
联网大数据可视化研究成果。
因此,需要对工业互联网大数据可视化技术有一个深入透彻的研究和应用,
针对工业企业生产过程建立一个有效的工业互联网大数据可视化展现平台。直观、
明了地辅助管理层经营管理,成为了企业智能、智慧生产管理发展趋势和必由之
路。
二、现状分析
目前工业生产中产生大量的数据,这些数据存在时间维度不统一的情况,数
据来源于无数个工业生产环境和设备信息传感器采集而来,作为测试分析数据,
我们希望采集出来的传感器数据时间维度一致,也就是说,原始数据在每一个时
间点能包含所有传感器的值,如果在时间点上的数据不完整势必会影响到最终的
数据分析成果,然而实际上在工业装备中,受多方面的影响,诸如温度、设备老
化、传感器种类、采样周期差异等多方面原因,传感器采集出来的数据很难保证
时间维度一致,这样我们就需要对原始数据进行预处理,将时间维度对齐。工业
数据是传感器采集到的一些温度、湿度、人员、瓦斯安全等,同时经营管理数据、
生产管理、安全隐患等数据都是直白的数据,表面上很难体现出企业生产和管理
过程的系统性情况等,大数据可视化就要将这些数据进一步处理,转换成有意义
的数据。
三、系统建设目标
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