【寄云科技】风电检测|汽车整装行业+人工智能工业互联网成功应用案例

创业股平台发布时间:2018-02-27浏览数:302

1. 寄云科技简介

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寄云科技是专注用先进技术结合行业经验,推动产业升级的工业互联网平台厂商,利用云计算大数据物联网技术,致力于为企业提供全套IT+OT的解决方案,帮助传统的企业实现数字化转型,提高核心竞争力。

寄云科技作为国家高新技术企业,自成立之初,便始终站在技术发展最前沿,坚持自主创新,开发了国内首个世界级的工业互联网平台,填补了该领域在国内的空白,创造性的将工业设备、边缘计算、物联网、大数据以及云计算等先进技术紧密结合在一起,为工业企业提供从传感器数据采集、实时数据存储和转换、设备远程监控和告警,到工业大数据的深度处理和分析等多维度的服务,为客户提供包括故障诊断、故障分析和预测、可靠性分析、产线优化乃至产能提升等全方位的解决方案。

寄云科技已为多个世界500强客户提供了专业的服务,涵盖轨道交通、电力能源、航空航天以及健康医疗等各个行业,与多家知名的国际、国内厂商达成战略合作关系,并凭借优异的技术和解决方案能力斩获数十项奖项,深得业界赞誉。

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寄云科技拥有一支世界级水平的技术团队,核心成员来自Teradata、IBM、Oracle等厂商,主持过多个世界著名的大数据、工业物联网和云平台建设项目,具有丰富的企业市场服务经验。

寄云科技创始人时培昕博士,企业级云计算联盟副秘书。时培昕先生是国内最早从事云计算和大数据相关领域研究的人员之一,拥有长达15年的管理和创业经验,作为汉柏科技联合创始人,历任研发中心总经理、战略产品中心总经理和研究院院长。2013年9月创办寄云科技,致力于企业云服务;2015年创建SaaS学堂,旨在为国内SaaS行业普及先进的SaaS理念、提供专业支持,为企业云化转型提升效率。时培昕先生毕业于北京邮电大学,2003年获得博士学位。

2. 【电力能源行业】风力发电机叶根螺栓断裂故障分析

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【需求描述】

风力发电机是将风能转换为机械能,机械能转换为电能的电力设备。某风电企业是国内排名前三的大型风电设备制造厂商,专业从事大型风力发电机组与关键部件的设计、制造和销售以及风电场的建设、运营和咨询服务,在高海拔风机市场具有显著的优势,已有数百台在线运营,优异的产品性能和良好的售后服务获得了国内众多电力投资商的高度认可,在业内具有良好口碑。

风力发电机各部件主要通过螺栓连接,每个叶片根部均有50个螺栓固定,因为风机的变桨操作、螺栓零件的自然老化或叶片受到过大应力等因素,叶根螺栓会产生断裂甚至脱落的情形。叶根螺栓的断裂可能导致螺栓脱落掉进风机机舱,造成风机机舱内部机组的损坏,且当一个螺栓出现问题,很容易造成其他螺栓接连断裂,最终将造成叶片掉落,甚至倒塌的严重后果。目前风力发电机叶根螺栓的断裂与否完全依赖人工的排查,然而风场通常设置在如山区、草原、海边或者离岸等偏远的地区,且一个风场通常由数十台风机组成,定期的巡检并不能及时发现,往往在出现严重故障后才会发现。如何能及时发现螺栓断裂避免后续严重故障发生,是该风电企业急需解决的问题。

目前,该风电企业主要采用半年一次的人工定期巡检排查故障。然而风场通常设置在偏远的地区,风机检修人员不易安排,且一个风场通常由数十台风机组成,对于逐个风机进行高频率的人工排查非常耗费人力及时间成本。理论上还可以增加传感器来进行检测,如螺栓预紧力传感器、环形垫圈传感器等,通过实时检测每颗螺栓的预紧力来判断有没有螺栓断裂。因为造价昂贵,目前主要应用在核工业、科研等领域,对于单个叶片就有50颗螺栓固定的风机来说,一方面性价比太低,另外也会使得系统更加复杂。

概括来说就是头疼医头脚疼医脚的方式,不仅增加了额外的人力物力,还没有带来更多的延伸利益。寄云科技提出可以通过对其他传感器的测量和监控,比如风机转速、倾角、风速、方向等参数,间接找到叶根螺栓断裂的时间点,及时通知运营人员对断裂螺栓进行更换或者采取其他的维护措施。这种方式不需要额外的传感器就能第一时间发现断裂的螺栓,还能进一步开发实现预测螺栓断裂,以便于运营人员在螺栓断裂之前采取措施,避免螺栓断裂。

【解决方案】

风力发电机本身有数十个传感器,可返回数百个字段,这些传感器数据反应了风机的各种不同的状态,长期以来,该风电客户已经积累了大量包括叶片角度、叶片变桨速率、轮壳转速及发电机转速等在内的数据。寄云科技提出基于机器学习的监督学习分析法,在不增加传感器的情况下,解决风机叶根螺栓断裂故障的检测问题,降低运营成本

基于机器学习的监督学习分析法是指从众多的风机周边传感器数据指标中筛选出相关变量,建立风机正常和异常运转模型,确定螺栓断裂发生的时间段,再通过对分类算法阈值的不断学习,逐步找到精准的断裂发生时间点,进而实现对螺栓断裂的精准检测。具体实施步骤如下:

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1. 特征提取

从大量传感器指标中筛选并提取生成和螺栓断裂有关的变量,计算各项传感器数据在断裂前后的分布差异,筛选其中显著项;对各项传感器数据进行断裂前后的频域分析,找出显著差异项;

2. 建立正常及异常模型

根据风向、风速等外部环境因素相关的传感器数值分布进行工作状态切分,并以检测出螺栓断裂当日之前较小时间窗口数据作为确认异常数据,训练不同状态下的正常/异常判定模型,确认模型对于异常状态的可检测性。

3.  确定故障发生时间

在检测出螺栓断裂当日之前的长时间窗口内,利用训练好的判定模型进行检测,寻找正常转变为异常的跳点,即正常转为异常模型的点。

4. 分类算法阈值的学习

利用3中捕获的跳点,获得新的异常数据区间,重新训练异常判定模型,对于模型进行优化。重复进行3和4步骤,逐步逼近异常发生的真实、精准的早期时间点。

5. 故障检测

基于4的最终分析结果,对螺栓断裂进行检测,再次确定故障的发生时间和位置。在积累了足够的数据和模型之后,进一步基于故障前各个传感器变化的趋势,对叶根螺栓断裂进行检测。

选取该风力发电机在2016年6月份的数据,选择风机GBDT算法模型。下图显示的是各种传感器数据,比如风机转速、倾角、风速、方向等参数,不能直观的看出叶根螺栓是否存在断裂的问题。

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但是在将这些数据加载到风机GBDT模型分析后,可以清晰的看到叶根螺栓断裂的情况。

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【说明】result表示正常的概率,离0越近表示越不正常。

【效果评价】

目前,通过寄云基于机器学习的监督学习分析法,确定了正常和故障状态下传感器表现的差异及故障特征,并给出了找到螺栓断裂准确时间的分析方法,后续将继续对既有的分析结果进行验证和积累,逐步实现叶根螺栓断裂的预测,以便于运营人员在断裂前进行设备状态的调整,进而减少运维和设备的维修费用,提高风场的生产效率。利用数据分析的寄云基于机器学习的监督学习分析法不仅适用于风电企业,也可以应用到更多类似的大型机械生产和运维环境中,为大型机械故障的检测提供了解决思路和方法。

【应用延伸】

[电厂关键设备实时数据采集与分析解决方案]

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电厂的关键部件大多是在高温高压、高速旋转、持续震动等恶劣环境下运行,如锅炉(过热器、再热器、联箱)、蒸汽管道、汽轮机转子、高温螺栓等。这些关键部件服役一段时间之后,由于材料老化、产品缺陷等原因,容易造成设备故障。

另外,对于电厂重要的辅机设备(如:送、引风机、一次风机、给水泵、循环水泵、凝结水泵),虽然他们所处的工况条件没有那么复杂,但是也同样存在着长期运转后的故障问题。

寄云通过工业物联网网关,实时采集这些关键设备的传感器数据,并将这些数据存储于大数据平台之中,帮助电厂实现运行设备的实时监测(实时温度场、应力场的监测)、运行状态统计分析(残余寿命分布)、以及风险及故障预警(寿命下限报警),并对关键部件的维修、更换及检验提出建议。

[电厂智能巡检解决方案]

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电力设施巡检是有效保证电力系统安全的一项基础工作。巡检的目的是掌握线路运行状况及周围环境的变化,发现设施缺陷和危及线路安全的隐患,保证线路的安全和电力系统稳定。

寄云电厂智能巡检解决方案,帮助班组与运检中心实现语音与现场画面的实时同步;全程记录巡检过程;基于AR技术的专家远程运维指导;以及运检报告自动产生功能。并期望在不久的将来,在大数据分析的基础上,形成专家推荐系统,真正实现全过程智能巡检。

[隧道股份盾构机故障分析解决方案]

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隧道股份是国内市政工程行业的领头企业,连续15年国内排名第一。在利用超大型工程设备盾构机进行隧道建设的过程中,出现了多次刀盘电机不工作只拖动的情况,属于严重施工错误,甚至最后导致主轴断裂的严重事故。在将盾构机停机、拖出隧道后,拆除重要部件发回德国原厂进行维修。整个维修过程持续数月,不仅需要承担高额的维修费用,还直接导致了工期延误,造成了一系列的社会影响。

为了帮助隧道股份找出故障原因,避免后续事故的发生,寄云科技结合了其他行业的工业大数据分析经验,对盾构机的主轴的关键相关部件,如刀盘电机、扭力、进刀率,以及相关工作条件(土层构成与土压)进行了建模,对作业过程进行了会话切分,对故障进行了分类并提取了故障的相关信息。同时依据时间序列对故障产生的前后路径进行了详尽的分析,在剔除了多个不相关的变量之后,得到了故障产生的直接原因和产生时间。该结果在客户和盾构机原厂的配合下得到了验证,并为隧道股份日后的盾构机运行和维护提供了有效的支持。

3. 【智能制造行业】汽车整装阶段质检数据分析方案

【需求描述】

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汽车整装自动化流水线上下游之间相互影响、环环相扣,对质检数据的采集、分析要求很高。日前,基于寄云NeuSeer工业互联网平台,寄云科技为某德系著名汽车制造商打造了汽车整装阶段质检数据分析方案,在实施后,方案的效果得到了用户的肯定,并有效提升了产品质量和效率。

随着汽车销量逐年上升,汽车生产企业的产能需求也日益的提高。汽车产品包括整车及发动机、变速器等总成的组装工艺过程涉及到数以百计、或数以千计的各种零部件的合格检验以及组装技术,是汽车产品制造过程中最重要的工艺环节之一,其产能和产品质量如今面临着更高的要求和挑战,需要利用先进的信息技术,实现自动化、标准化和智能化的生产模式,加速步入工业4.0时代,实现智能制造。

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该德系汽车生产商被认为是世界上最成功的高档汽车品牌之一。目前,该厂商通过自动化流水线进行汽车零件的生产和产品组装。由于零件众多,每个零件的精度要求相应较高,如某个零件精度不足,会直接导致无法组装,但各个环节都有容忍误差范围,包括上游生产的零件测量参数与维度数据,下游车体零件整合安装后的外部间隙数据,安装后的零件外部的数据。在整个过程中,零件的生产与测量在流水线上游完成,随后传到流水线下游进行整合,如整合过程中出现问题,将问题反馈回流水线上游,对机器参数进行调整。

有时各环节的数据均在误差容忍范围内,整车安装却出现问题。如出现问题,想回溯寻找原因,却因为不同的环节有着不同的质检系统,且系统之间数据没有整合,是独立的,无法得知问题的原因。

进一步提升零部件制造质量及汽车整装成功率,需要打破各质检数据之间的壁垒,找到零件批次与下游外部间隙数据之间的滞后性,发现上游零件参数对外部数据之间的影响,通过改变上游零件的生产机器参数有针对性减少外部数据误差,提升整车的质检合格率。

【解决方案】

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寄云科技基于NeuSeer平台,结合客户实际情况和行业经验,从上游生产零件缺陷数据与下游组装外部数据的误差入手进行分析,分为4个步骤打造了汽车整装阶段的质检数据分析方案。

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1. 数据清洗和补全

寄云科技将采集到的数据进行拆分,补全丢失的数据,对零件数据与组装外部数据进行趋势分析;

2. 数据交叉相关性分析

将零件与组装外部数据上传至寄云NeuSeer平台进行统一的交叉相关性分析,寻找两组数据之间的时间滞后性;

3. 模型验证时间滞后性

对零件缺陷数据中的显著变量与外部数据做跳跃点检测,验证上游数据与下游数据之间的时间滞后性;

4. 预测故障

用零件缺陷数据对外部数据进行拟合,寻找两者之间的函数关系,通过改变上游数据控制外部数据。

以实际发生的整车尾灯部分间隙缺陷数据分析为例,说明如下:

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数据描述

• 尾灯角零件共有9个测量参数与3个维度(已知4个参数),每组数据存在一个标准值与误差范围。

• 下游进行车体零件的整合安装以及整合之后的外部数据测量,安装之后的尾灯角外部数据共有2个参数,外部过渡数据与外部间隙数据,每组数据存在一个标准值,容忍范围以及误差范围。

• 数据范围:8月到10月

• 目标:找到尾灯角零件参数与尾灯位置整车外部数据之间的影响。

通过交叉相关性分析可以看出lag=1,决定使用分析变量MP2Z和MP3Z来对4RS进行预测,并且加入了自回归项对4RS的值进行拟合。

【说明】

MPxZ 是指尾灯槽位9个固定点中x点的Z轴向检测度量值

4RS是指整车尾灯角位置某个点位的间隙度量值(4号,完整的id是400-402-A-4RS,S是德语spalt,表间隙裂缝的首字母)

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在整车间隙度量检测时发现4RS值有明显的失控(OOC)的趋势,并部分出了规定范围(spec limit),分析的目标是想要找到这个质量偏差相关的上游零件制造中具体位置,根据批次追溯和数据分析,可获得MP2Z和MP3Z与4RS的间隙缺陷有显著相关性,即可反馈到上游该件加工的单元进行调整。

【效果评价】

寄云科技打造的汽车整装阶段质检数据分析方案,通过外部过渡数据以及外部间隙数据分析可以发现流水线的整改变动;确定了上游零件生产数据与下游外部间隙数据存在的滞后性及具体滞后时间;实现了零件组装外部间隙数据预测。

该汽车制造商相关负责人表示,寄云科技汽车整装阶段质检数据分析方案有效的提升了制造效能和产品质量,同时快速定位了整车车检时发现问题的关联因素,为之后早期介入修正调整打下了良好的基础。

【应用延伸】

[彩虹电子智能工厂数据感知分析平台方案落地]

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彩虹电子的无人智能盖板玻璃生产线是国内唯一掌握并运用了溢流高铝硅盖板玻璃制造技术的产线,采用两种智能机器人协同作业,对生产流程工业控制,其年产高达120万平方米。彩虹电子启动了建设4条新的盖板玻璃生产线,将形成包括盖板玻璃加工、3D玻璃、触控模组和触控移动终端产品在内的产业链,推动整个高端光电显示玻璃产业的自主创新发展。

然而,生产线的设备端数据、MES、ERP 等各类系统壁垒未完全打通,各成体系;产线的数据量巨大,单条产线的日数据量高达1000万条;现有的数据平台仅是个别系统数据的简单呈现,且数据保存周期较短,鉴于以上玻璃盖板生产线的现状及未来多地协同制造的需求,彩虹电子急需利用融合的IT和OT先进技术,打破壁垒,构建数据的统一管控、分析平台,提升生产效率和产品质量,实现生产设备的全生命周期管控及预测性维护,实现混合云管理,适应多地多产线协同制造的新业务模式。

寄云科技与彩虹集团产线负责人经过深入的沟通和探讨后,确定了基于寄云NeuSeer平台的行动计划,主要包括以下几个方面:

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1. 利用寄云工业物联网网关打通数据采集链路,打破了系统间的壁垒;建立数字仿真器完成设备及自动化系统的地址映射表及故障代码映射表,对工业数据的价值进行有效筛选和挖掘利用;

2. 利用寄云时序数据库,对海量的高频率采集的生产数据进行存储和分析;

3. 对车间数据进行全方位可视化监控分析,实现制造资源可视化,生产过程可视化,现场运行可视化,质量管控可视化,物料管控可视化,方便快捷的了解车间生产相关所有情况,整体的智能工厂数据感知分析平台需要具备高复杂、可扩展、成熟度高,兼容多种系统,支持多种接口协议等特性。

4. 可以在云端快速搭建部署、快速开发迭代应用和数据模型。

寄云科技打造的智能工厂数据感知分析平台,为客户在多方面实现了收益:

1. 在管理方面,平台连通了企业运营中产生的内部、外部等各类有价值的数据资产,实现了数据资产的集中化管理,利用先进数据挖掘技术手段,变数据为价值;结合了企业现阶段重点业务和未来发展方向;为日常经营管理和重大事项决策提供有效的依据,提升了在产品、服务、市场、运营等多层面的竞争力。

2. 在业务方面,完成了数字化、可视化车间的打造,实现了生产全局可追溯,可评价,有效实时的管理,从而实现了运营成本降低,产能和产品质量的有效提升。同时,平台基于云的部署,实现总部与分部之间的核心数据共享,且可以根据业务场景和权限进行控制,达到集团协同制造的目的。

参考《工业互联网平台白皮书(2017)》中的引用数据,借助寄云 NeuSeer 平台,彩虹集团特种玻璃事业部实现单条产线运营成本降低20%,产能提升20%,生产节拍提升20%,不良率降低10%。

彩虹电子相关负责人表示:寄云科技提供的解决方案帮助我们打通了各系统之间的数据流程,对生产数据和业务数据进行分析,分析产品的质量和工艺的情况,进而优化产线,优化生产流程,减少成本,增加效率,实现“可视、可控、可智造、可预知”的目的。

4. 寄云NeuSeer工业互联网平台及产品介绍

寄云NeuSeer工业互联网平台集工业物联网、工业大数据和云计算等先进技术于一体,在工业应用开发和工业大数据分析等方面具有独特优势。它由NeuSeerEdge工业物 联网网关、NeuSeerStack应用开发与数据分析平台、NeuSeerApps工业互联网应用等构成。

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NeuSeer Stack提供了丰富的应用开发和运行时环境以及数据库等服务目录,其 DevOps、CI/CD等能力可以为开发者节省50%甚至更多的工作时间。同时,其物联网服务组件MQTT等结合NeuSeerEdge工业物联网网关,革命性的屏蔽了底层工业设备协 议、接口的复杂性,极大的降低了工业应用的开发难度和复杂度,进而大力提升了工业应用的开发效率。

最重要的是,NeuSeer平台拥有业界首屈_指的工业大数据分析和应用能力。NeuSeer Stack不但提供Hadoop、Spark等全面的大数据服务目录,可以帮助工业企业 快速构建数据采集、存储、查询、展示和分析等全流程服务,它还提供了包括数据预处理、特征提取、性能评估、数据建模和数据预测类算法,以及大量的工业模型,在降低工业大数据 分析师和工业大数据应用开发者门槛的同时,显著提升了相关人员的工作效率,并大幅缓解了企业对专业的应用架构师和数据科学家的紧迫需求。

寄云平台及陕西彩虹集团的落地案例已被由工业互联网产业联盟编制的《工业互联网平台白皮书(2017).pdf》收录为成功案例。

4.1 NeuSeerEdge工业物联网网关


寄云NeuSeer Edge系列工业物联网网关能够从丰富的工业设备和传感器提取实时的数据,进行协议的转换,支持对数据进行本地的运算和预处理,并通过标准的物联网协议接口发送到寄云NeuSeer Stack平台。

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4.1.1 数据采集

NeuSeer Edge工业物联网网关提供了强大的数据采集功能:

工业设备:提供包括ModBus、ProfiBus/ProfiNet、Hostlink等协议在内的不同厂家 PLC的支持;

工程车辆:支持CANBus、JT808等协议;

数控系统:支持常见PLC的协议,并支持从控制系统的数据库或者OPC Server中 直接提取实时数据或者操作记录;

传感器:提供MQTT Broker,支持满足MQTT协议的传感器接入;

4.1.2 边缘计算

NeuSeer Edge工业物联网网关提供了强大的本地数据处理功能,可运行定制的算法模块,支持根据动态的策略对采集的实时数据进行本地运算,包括数据的筛选、数据的预处理,以及基于模型的预测,并可根据运算结果进行判决和实时告警。

4.1.3 访问控制

NeuSeer Edge系列工业物联网网关提供包括基于角色的访问控制、访问控制黑白名单,以及基于端口的管控,实现细粒度的的访问授权和控制。

4.1.4 平台对接

NeuSeer Edge系列工业物联网网关将采集的数据在本地进行缓存和预处理之后,按照标准的MQTT协议进行消息封装,因此不仅可以对接NeuSeer Stack平台,还可以支持第三方物联网平台的对接

4.1.5 网络配置

NeuSeer Edge工业物联网网关提供了丰富的路由器功能,支持VPN的远程接入,同时提供了 3G/4G的通信链路便于在移动环境下的数据回传和平台对接,并可根据不同的链路状态实现智能切换;

4.2 NeuSeer Stack应用开发与数据分析平台

4.2.1 基础数据架构

寄云NeuSeer Stack提供了丰富的基础数据架构,能够支持包括传感器、控制系统和业务系统在内的多类型数据的海量存储和高性能查询的需求。

4.2.1.1 时序数据库

工业设备的传感器每时每刻都在产生着海量的、反映设备工作和健康状态的、带有时间标签的数据,简称时序数据。通过对这些时序数据的存储、分析和展示,可以方便企业运营人员回顾过去、监控当前、预测未来的设备状态,进而提高运营效率和降低运维成本。

寄云时序数据库产品套件是专门针对大型工业设备的海量时序数据存储、查询和展示的系列产品,具有存储容量大、存取效率高等特点,并支持用户自定义丰富的展示面板。

-海量传感器数据的持久存储

支持PB级历史时序数据的多级持久存储与灵活的数据在线/离线规则配置。

-灵活的数据采集方式

支持ETL工具和MQTT/DDS/HTTPS等多种协议,可以批量接受来自多种格式的外部文件,也可以接受传感器实时产生的设备数据,并支持即写即查。

-高性能查询

采用大规模并行计算、列式存储、内存加速、位图索引、布尔检索等技术快速响应查询;

支持亚秒级响应时延的交互式查询。

-丰富的数据展现功能

预置丰富的展示模板,支持对不同类型的统计和分析结果的展示,并具有交互性和定制化功能,可以根据需求自定义多个展板或者仪表盘。

4.2.1.2 数据库

寄云 NeuSeer Stack 平台提供了包括 MySQL、PostgreSQL、HBase以及 MongoDB 在内的多种结构化和非结构化数据库,并提供高可用和扩展性的支持,用户可以直接订阅使用,而不用关心数据库的部署和运维。

4.2.1.3 文件存储

寄云NeuSeer Stack平台提供了两种文件存储。

HDFS:寄云NeuSeerStack提供了分布式的HDFS,支持历史数据文件的批量导入 和扩展;

对象存储:寄云NeuSeer Stack提供了对象存储,支持海量文件通过Restful接口写 入和读取;

4.2.2 应用开发平台

工业应用一直存在开发成本高、开发周期长、开发效率低的问题,不仅无法满足日益增 长的数据量的存储和查询,也无法跟上实时变化的业务需求。

寄云NeuSeer Stack应用开发平台旨在通过提供一系列的自动化构建工具和丰富的服务,来加速应用开发的过程,降低应用开发成本。

4.2.2.1 应用构建引擎

应用构建引擎的功能架构如下图所示:

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应用构建引擎提供了强大的代码开发功能:

丰富的代码库支持:支持常用的GitHub、Gitlab等代码库,支持通过Webhook实现 自动构建;

自动化构建:可以自动抓取代码库的代码,经过编译和打包,创建容器集群,并完成负载均衡和域名映射;

弹性扩缩:支持对容器集群里面每一个应用的容器数量进行增加和减少;

自动重构建:提供基于Webhook API的方式与代码库进行集成,实现代码提交出发自动部署;

版本管理:提供不同版本的镜像库,可以快速恢复至早期版本;

4.2.2.2 服务目录

为了加快应用开发的速度,寄云NeuSeer Stack开发平台提供了强大的服务目录,集成了包括数据库、身份管理、消息等大量可重用的服务,使得开发者可以专注于核心业务逻 辑的开发,而不用担心服务的配置、使用、扩展性和可靠性问题。

4.2.2.3 应用模板

为了降低应用开发的工作难度和工作量,寄云NeuSeer Stack开发平台提供了包括远程监控、数据分析乃至业务系统在内多种不同类型的开源应用模板,开发者可以直接从 Github中获取相应的开源代码,在其基础上进行少量的二次开发,并结合服务目录的使用,即可完成原本需要长达数月的开发。

4.2.3工业大数据分析平台

工业设备的数据蕴含着非常高的价值,通过对这些工业数据的分析,不仅可以洞悉设 备的实时工作状态,还可以找到隐藏在表象下面的问题,实现精准的故障诊断和性能预测。

寄云NeuSeer工业大数据分析平台不仅提供了丰富的算法库和模型库,支持从历史传感器数据(故障记录)中提取故障模式,还可以进行高性能的实时分析和预测,实现设备的高效运维。

-丰富的工业模型

针对典型工业数据分析场景,如异常检测、故障模式提取、故障诊断、故障溯源、可靠性分析等提供从数据处理到建模的分析流程模板。

-完整的基础算法库


-提供丰富的基础算法模块,包括:

• 基本统计

• 假设检验

• 降维(PCA)

• 聚类(BKMeans / DSKMeans/ GaussianMixture)

• 回归(GLR/LR/Lasso)

• 关联分析(cross-correlation/fpgrowth)

• 时序分析(ARIMA/GARCH/EWMA/HoltWinters)

• 动态模型(Kalman filter/GP)

-基于云的架构

支持通过REST API调用并执行算法;

支持Spark集群的自动扩缩;

支持多租户;

4.2.4  安全管控

NeuSeer Stack平台提供了多种安全管控机制,来提高对工业应用、工业数据乃至工业设备的安全保障。

4.2.4.1 身份管理(User Account & Authentication,简称UAA)

寄云NeuSeer Stack平台为开发者提供了强大的身份管理服务,不仅提供从注册、登录到用户身份和认证的完整功能免去开发者大量的工作量,并提供层次化的组织管理功的 能,同时支持将不同的应设置统一的账户目录,实现应用之间的单点登录。

4.2.4.2 访问控制(AccessControl Management,简称ACS)

寄云NeuSeer Stack平台为开发者提供了非常灵活的访问控制服务,通过对角色、权限、资源以及访问策略的定义,实现用户对各类应用、数据、模型、API及其他服务功能的集 中化、精细化的访问控制功能。

4.2.4.3设备接人授权

寄云NeuSeer Stack平台为各类传感器、终端和网关等设备,提供了 MQTT标准的 接入通道,并提供了严格的访问授权控制。开发者可以通过订阅MQTT服务为接入的设备申请相应的接入密钥,并可为设备配置严格的访问权限,限制设备的API访问范围。

4.2.4.4 AP丨访问控制

对数据的授权访问一直是数据开放的安全防护重点。寄云NeuSeer

Stack提供了高 性能的API网关,不仅可以帮助应用和模型的开发者和使用者方便的通过API调用相应的 数据和模型,而不用考虑API访问的性能瓶颈,更能与寄云访问控制系统(ACS)紧密集成, 实现全面的数据API访问授权。

4.2.5  NeuSeer Apps工业互联网应用框架

基于NeuSeer Stack平台提供的各种微服务和算法模型,寄云为应用开发者提供了专门针对工业设备运营与分析的应用框架,如下图所示:

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寄云 NeuSeer Stack平台可以为开发者提供如下的功能支持:

MQTT服务:提供高性能的 MQTT Broker服务,实现海量传感器和网关设备数据的接入和授权。

Kafka服务:为时序数据库和数据分析提供实时的流处理的能力,实现更高的数据处理可靠性。

HDFS服务:为时序数据库和模型开发提供HDFS文件存储服务,方便外部数据的导入分析,并为数据分析提供高性能的临时存储空间。

时序数据库服务:提供海量数据存储、査询和展示的能力,支持实时、批量的数据导入,支持SQL查询,并提供丰富的查询展示模板。

模型开发服务:不仅提供预置的算法库,还提供模型开发和测试的开发环境。

Spark服务:提供高性能的算法执行环境,以及基础的算法库。

UAA服务:提供统一的帐户管理、登录管理、单点登录功能。

ACS服务:提供角色管理,以及精细的资源访问权限。

可视化:提供丰富的数据分析可视化能力,支持通过APl快速构建展示面板,并以iFramed的方式嵌入到应用系统中。

4.3 NeuSeer Apps工业应用

NeuSeer Apps工业应用是指用户基于NeuSeer Apps工业互联网应用框架上开发的各种个性化的应用,包括但不限于实时监控,性能评估,性能预测,故障诊断等服务用户业务的具体应用类功能。,��

【总结】

作为国内杰出的工业互联网厂商,寄云科技利用云计算、大数据和物联网等技术,致力 于为企业提供IT和0T融合的解决方案,帮助传统的企业实现数字化转型,提高核心竞争力。

“端+云+应用体化的NeuSeer工业互联网平台,展现了_幅寄云科技服务工业的宏伟蓝图。其立足当下、面向未来,革新传统、引领发展的本质特征,与中国制造2025战 略步调相一致。

未来很长一段时间,中国乃至世界的工业都将是一个快速成长、变化的时期。NeuSeer 平台是灵活的、生态的也是成长的平台,其优异的扩展性、包容性以及先进的平台能力、技术实力,已经帮助诸多工业企业成功进行了数字化转型、效能提升等,未来它也必将伴随着 工业革命的深化,为工业企业提供更丰富、更强大的能力支撑。

【引用说明】本文引用之寄云官网(http://www.neucloud.cn; http://www.neuseer.com)相关公开材料,《寄云NeuSeer平台技术白皮书.pdf》,最新关于寄云的产品服务更新请参考官网。同时感谢寄云科技时培昕博士的指导勘正。


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