大数据渗透各行各业,不同的行业在数据量、数据来源与数据类型方面有着较显著差异,因此也决定了大数据在行业应用方面存在较大差异
什么是智能工厂? 智能工厂是指利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务,提高生产过 程可控性、减少生产线人工干预,集智能手段和智能系统等新兴技术于- -体 ,构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。
当前,以物联网、大数据、人工智能等新技术为代表的数字浪潮席卷全球,物理世界和与之对应的数字世界正形成两大体系平行发展、相互作用。数字世界为了服务物理世界而存在,物理世界因为数字世界变得高效有序,数字孪生技术应运而生,从制造业逐步 延伸拓展至城市空间,深刻影响着城市规划、建设与发展。数字孪生因感知控制技术而起,因综合技术集成创新而兴。数字孪生城市是在城市累积数据从量变到质变,在感知建模、人工智能等信息技术取得重大突破的背景下,建设新型智慧城市的一条新兴技术路径,是城市智能化、运营可持续化的前沿先进模式,也是一个吸引高端智力资源共同参与,从局部应用到全局优化,持续迭代更新的城市级创新平台。
首先看一下58大数据平台架构。大的方面来说分为三层:数据基础平台层、数据应用平台层、数据应用层,还有两列监控与报警和平台管理。 数据基础平台层又分为四个子层: 接入层,包括了Canal/Sqoop(主要解决数据库数据接入问题)、还有大量的数据采用Flume解决方案; 存储层,典型的系统HDFS(文件存储)、HBase(KV存储)、Kafka(消息缓存); 再往上就是调度层,这个层次上我们采用了Yarn的统一调度以及Kubernetes的基于容器的管理和调度的技术; 再往上是计算层,包含了典型的所有计算模型的计算引擎,包含了MR、HIVE、Storm、Spark、Kylin以及深度学习平台比如Caffe、Tensorflow等等。 数据应用平台主要包括以下功能: 元信息管理,还有针对所有计算引擎、计算引擎job的作业管理,之后就是交互分析、多维分析以及数据可视化的功能。 再往上是支撑58集团的数据业务,比如说流量统计、用户行为分析、用户画像、搜索、广告等等。 针对业务、数据、服务、硬件要有完备的检测与报警体系。 平台管理方面,需要对流程、权限、配额、升级、版本、机器要有很全面的管理平台。
希望这篇文章为您提供了保持数据高质量所需的信息和工具。我们也希望您同意,数据质量管理是确保组织在数字时代保持竞争力的关键过程。虽然维护高质量的数据似乎是一件很痛苦的事情,但想想其他公司也觉得DQM是一个巨大的麻烦。所以,如果你的公司煞费苦心地让你的数据变得可信,你就会自然而然地在你的市场上获得竞争优势。俗话说,“如果事情很容易,每个人都会去做。”DQM是创建有效的业务仪表板的先决条件,该仪表板将帮助您进行决策并推动业务发展。
城市大数据平台,首先是作为一个数据管理平台,核心需求是数据的存和取,然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力,有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务,如信息统计、分析挖掘、全文检索等,考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商,所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。
大数据处理技术现今已广泛应用于各个行业,为业务解决海量存储和海量分析的需求。但数据量的爆发式增长,对数据处理能力提出了更大的挑战,同时对时效性也提出了更高的要求。实时分析已成为企业大数据分析中最关键的术语,这意味企业可将所有数据用于大数据实时分析,实现在数据接受同时即刻为企业生成分析报告,从而在第一时间作出市场判断与决策。
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集团版专为集团型企业打造,包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统,旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。它通过构建一体化的工业物联网平台,整合各工厂的生产、设备数据和资源,打造集团统一的工业操作系统底座,为集团提供统一的管理视角和决策依据,提升集团整体运营效率和协同效应。
在工业数字化转型的浪潮中,中服云工业物联网平台系列产品脱颖而出,为不同规模和需求的企业提供了全面、专业的物联网平台解决方案。该系列产品包含工业物联网平台基本版(SCADA)、工业物联网平台企业版、工业物联网平台集团版、数字孪生版和工业物联网平台设备版,各版本功能特色鲜明,重点突出。助力企业提升设备智能化水平和运行效率生产效率、优化管理流程、增强决策能力。?
本文深入探讨工业物联网平台,阐述其架构、核心功能以及在各工业领域的应用实例,以及该领域的主要参与者及其主要产品,这些工业物联网公司及其工业物联网技术产品的优劣对比。分析面临的挑战并展望未来发展趋势,揭示工业物联网平台如何重塑工业生态,推动产业数字化转型迈向智能化。
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在工业 4.0 浪潮推动下,工业物联网(IIoT)迅猛发展,重塑着传统工业运维格局。汽轮机作为工业关键动力源,其可靠运行对各行业意义非凡。本论文紧扣 IIoT 赋能汽轮机运维这一核心,以振动分析为切入点深入探索。开篇详述振动基础与测量原理,从振动基础概念、测量传感器原理到多元分析方法,为后续诊断打基础;依傍 IIoT 数据优势剖析振动标准与评定,确保精准运维决策。针对轴系不平衡、转子弯曲、动静碰磨等频发故障,借 IIoT 实时、海量数据挖掘故障特征与处理策略,实现早期预警。拓展至辅机振动领域,利用 IIoT 连通性规范标准、剖析案例。深入研讨 TSI 与 TDM 融合创新应用,提升智能化诊断水平。聚焦汽轮机叶片,基于 IIoT 多源监测实现故障精准识别与检修。最终阐述整机检维修工艺及缺陷处理,全方位保障汽轮机在 IIoT 加持下稳定高效运行,助力工业产业升级。
本文基于已有研究,将地方政府这一主体引入到了可再生能源发电企业与储能公司的合作中,构建了包含地方政府、可再生能源发电企业和储能公司的三方演化博弈模型,分析了不同合作模式的条件,并用Matlab仿真分析了特定情形下初始选择概率、地方政府给予可再生能源发电企业和储能公司的补贴额度、上级政府对地方政府的处罚额等参数对合作动态的影响。
针对综合能源系统的低碳经济调度和调度过程中信息交互隐私保护的问题,本文建立了IES低碳经济调度模型,并引入了阶梯式碳交易机制,提出基于同态加密的完全一致性低碳经济调度算法。仿真结果表明,系统优化后的运行成本相较于初始供需平衡时的经济成本降低了4%,同时系统碳排放量也减小了4%, 所提方法在保护数据隐私的情况下,实现系统最优经济性与低碳性调度。作为一个初步研究,本文针对具有无向图的IES给出了完全一致性调度算法设计。然而IES由于节点间的空间位置、通信功率等呈现有向特性,如何针对有向通信拓扑设计完全一致性调度算法,是本文后续需要解决的问题。
在DeepSeek的使用过程中,可能会遇到DeepSeek的深度思考过程质量很高,但最终回答质量不够好可以尝试将DeepSeek的深度思考过程复制下来,给到Kimi、豆包、GPT等其他大模型进行回答
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