大数据在生产过程监测中的应用

全国污染源监测数据管理系统企业用户使用手册-新

文档编号：JCXXGKPT-YHSC-002 全国重点污染源监测 数据管理与信息公开能力建设项目 软件开发与系统集成 企业用户手册 拟制：夏稳 审核：邓涛 批准：尚健 太极计算机股份有限公司

目录 1系统简介 (3) 2运行环境要求 (4) 3用户登录 (5) 3.1系统登入 (5) 3.2系统登出 (5) 3.3修改密码 (6) 4数据采集 (7) 4.1企业信息填报 (7) 4.1.1 基础信息录入 (7) 4.1.2 监测信息 (8) 4.1.3监测方案 (23) 4.1.4 手工监测结果录入 (25) 4.1.5 在线监测结果录入 (29) 4.1.6监测信息导入 (33) 4.1.7监测信息导出 (35) 4.1.8年度报告 (36) 4.1.9生产情况 (38) 4.2 企业用户信息管理 (39) 4.3 未监测情况查询 (41) 5个人工作台 (43) 5.1信息提醒 (43) 5.1.1站内信息提醒 (43) 5.1.2个人提醒设置 (44) 5.2通知公告管理 (44)

5.3数据催报 (45) 5.3.1我的催报 (45) 5.4我的联系人 (46) 5.4.1联系人管理 (46) 5.5我的资料 (48) 5.5.1资料信息管理 (48) 5.6首页 (49) 5.6.1首页 (49) 5.7集合管理 (50) 5.7.1集合类别管理 (50) 5.7.2集合管理 (51) 6排放标准 (53) 6.1标准管理 (53) 6.1.1标准管理 ....................................................... 错误!未定义书签。 6.1.2监测点所属标准 (53) 6.2指标查询 (54) 7自行监测知识库 (54) 7.1标准查询 (54) 7.1.1标准查询 (54) 7.1.2自行监测方法库 (55) 8业务管理......................................................................... 错误!未定义书签。 8.1委托机构查询.......................................................... 错误!未定义书签。9决策支持 (57) 9.1报告管理 (57) 9.1.1报告模板管理 (57)

“工业搅拌过程”控制系统设计

“化工混料过程”控制系统设计 1 分析研究被控对象与明确控制任务 1.1分析研究被控对象 图1.1.1是一个典型的化工混料过程，两种配料（配料A和配料B）在一个混合罐中由搅拌器混合，混合后的产品通过一个排料阀排出混料罐。 图1.1.1 搅拌系统示意图 系统中各个区域被控对象的工艺要求描述如下： 配料A和配料B区域： z每种配料的管道都配备有一个入口阀、一个进料泵以及一个进料阀； z进料管安装有流量传感器； z当急停按钮被按下时，进料泵运行立即停止； z当罐的液面传感器指示罐满时，进料泵运行立即停止； z当排料阀打开时，进料泵运行立即停止； z在启动进料泵后最开始的1秒中内必须打开入口阀和进料阀。 z在进料泵停止后（来自流量传感器的信号）阀门必须立即被关闭以防止配料从泵中泄露。 z进料泵的启动与时间监控功能相结合，换句话说，在泵启动后的7秒之内，流量传感器会报告溢出。

z当进料泵运行时，如果流量传感器没有流量信号，进料泵必须尽可能快地断开。 z进料泵启动地次数必须进行计数。（维护间隔） 混合罐区域： z当急停按钮被按下时，搅拌电机的启动必须被锁定。 z当罐的液面传感器指示“液面低于最低限”时，搅拌电机的启动必须被锁定。 z当排料阀打开时，搅拌电机的启动必须被锁定。 z搅拌电机在达到额定速度时要发出一个响应信号。如果在电机启动后10秒内还未接收到信号，则电机必须被断开。 z必须对搅拌电机的启动次数进行计数（维护间隔）。 z在混合罐中必须安装三个传感器： ――罐装满：一个常闭触点。当达到罐的最高液面时，该触点断开。 ――罐中液面高于最低限：一个常开触点。如果达到最低限，该触点 关闭。 ――罐非空：一个常开触点，如果罐不空，该触点闭合。 排料区域： z罐内产品的排出由一个螺线管阀门控制。 z这个螺线管阀门由操作员控制，但是最迟在“罐空”信号产生时，该阀门必须被关闭。 z当急停按钮被按下时，打开排料阀必须被锁定。 z当罐的液面传感器指示罐空时，打开排料阀必须被锁定。 z当搅拌电机在工作时，打开排料阀必须被锁定。 1.2明确控制任务 该“工业搅拌过程”是一个典型的顺序控制，本次设计，准备采用“上位机监控” + “下位机控制” + “操作面板”的方式对整个“工业搅拌过程”进行控制。

大数据应用技术课程介绍

大数据应用技术网络课程 1课程目标 通过讲解几种主流大数据产品和技术的特性、实现原理和应用方向，并组织实习项目，使学员了解并初步掌握目前流行的大数据主流技术（采集、存储、挖掘等），了解其特点以及使用的场景，具备一定的大数据系统架构能力，并能自行开展简单的大数据应用开发。 2课程内容 本次课程讲解的大数据产品和技术包括：hadoop、storm、flume等，其中以hadoop为主要培训内容。 3培训课程列表 1.hadoop生态系统 （1）HDFS （2课时） （2）MapReduce2 （2课时） （3）Hive （1课时） （4）HBase （2课时） （5）Sqoop （1课时） （6）Impala （1课时） （7）Spark （4课时） 2.Storm流计算（2课时） 3.Flume分布式数据处理（2课时） 4.Redis内存数据库（1课时） 5．ZooKeeper （1课时） 4培训方式 学员以观看录像、视频会议等方式进行学习，搭建集中环境供大家实习，并设置作业和答疑环节。每周视频课程约2个课时，作业和实习时间约需2-3小时，课程持续10周左右。

5课程内容简介 大数据技术在近两年发展迅速，从之前的格网计算、MPP逐步发展到现在，大数据技术发展为3个主要技术领域：大数据存储、离线大数据分析、在线大数据处理，在各自领域内，涌现出很多流行的产品和框架。 大数据存储 HDFS、HBase 离线大数据分析 MapReduce、Hive 在线大数据处理 Impala、Storm（流处理）、Spark、Redis（内存数据库）、HBase 数据采集 Flume等 辅助工具 Zookeeper等 5.1Hadoop 1）HDFS 介绍： Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同 时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的 系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大 规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统 数据的目的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。 培训内容： HDFS设计的思路 HDFS的模块组成（NameNode、DataNode） HADOOP Core的安装 HDFS参数含义及配置 HDFS文件访问方式 培训目标： 使学员掌握HDFS这个HADOOP基础套件的原理、安装方式、配置方法等2）MAPREDUCE 介绍： MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会

工业大数据应用场景分析

工业大数据应用场景分析 2015-08-05 工业4点0 工业4点0 工业大数据也是一个全新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。 工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分 析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。 1、加速产品创新 客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品

GIS在环境监测数据管理分析中的应用

GIS在环境监测数据管理分析中的应用：GIS在环境监测数据管理分析中的应用 发布时间：2009-08-04 浏览次数：449 字体： [大] [中] [小] gis最大的特点是能够对整个或部分地球表层(包括大气层) 空间中的有关地理分布数据进行采集、存储、管理、运算、分析和可视化表达的信息处理与管理, 能对已有空间和属性信息进行加工处理,得出科学结论。也正是这些特点使得它与环境监测结合成为可能,换一个角度来说gis的介入使各种环境问题和环境过程描述更加符合实际,友好的界面交互、方便的空间分析操作、直观生动的结果显示等都无疑促进了环境监测技术的发展。 gis在环境监测数据管理分析中的应用有从环境信息的存储、简单的地图显示和环境制图到复杂的环境状况的模拟与分析。环境监测的目的是准确、及时、全面地反映环境质量现状及发展趋势,为环境管理、污染源控制、环境规划等提供科学依据。环境监测的目的具体可归纳为： (1)根据环境质量标准,评价环境质量。 (2)根据污染分布情况，追踪寻找污染源，为实现监督管理、控制污染提供依据。 (3)收集本底数据，积累长期监测资料，为研究环境容量、实施总量控制、目标管理、预测预报环境质量提供数据。 (4)为保护人类健康、保护环境、合理使用自然资源、制订环境法规、标准、规划等服务。 文章则根据环境监测的目的不同，分为环境质量监测、污染源监督监测、应急监测三个方面来对gis在环境监测数据管理分析中的应用做进一步的说明。gis空间数据的存储和可视化表达的是gis的基本功能，在任何目的、形式的环境监测数据处理中都是会用到的,以下的三个方面就不再一一累述，下面主要从gis空间分析和综合分析功能的角度来阐gis的应用。 环境质量监测 环境质量监测是监测工作的主体。它是对各环境要素的污染状况及污染物的变化趋势进行监测，评价控制措施的效果判断环境标准实施的情况和改善环境取得的进展,积累质量监测数据，确定一定区域内环境污染状况及发展趋势。 环境质量监测一般是针对区域(如流域、城市等)进行的，对该地区的空气、水体、噪声、固体废物等进行定点的、长期的、长时间的监测以确定区域内的污染源现状进行客观全面的评价，以反映出区域中受污染的程度和空间分布情况。通常获得的环境监测数据都是空间上一些离散的点的数据，如何用这些离散的监测数据来真实的反应环境的质量状况。这里就可以利用gis的空间数据的内插方法。空间数据的内插可以作如下简单的描述:设一组空间数据，他们可以是离散点的形式，也可以是分区数据的形式，现在要从这些数据中找到一个函数关系式，使改关系式最好地逼近这些已知的空间数据，并能根据改函数关系式推测出区域范围内其他任意点或任意分区的值。这样由监测点的数据则可以推算出作为面状要素区域的空气质量状况。例如根据某条监测河流上的监测断面数据评价河流的水质状况。 此外，在对环境内的各个客体(空气、水体、噪声等)进行质量评价时，往往涉及到多个污染指标，例如空气质量标准，它是中国规定的各类地图大气中主要污染物的含量在一定时间内不允许超过的限值。主要污染物包括二氧化硫、总悬浮颗粒物、可吸入颗粒、氮氧化物、二氧化氮等。如何根据这些多个单一的、含空间信息的污染物指标来综合评价空气的质量，这里可以利用gis的空间叠合分析来实现。空间叠合分析是指在统一空间参照系统条件下，每次将同一地区两个地理对象的图层进行叠合，以产生空间区域的多重属性特征，或建立地理对象之间的空间对应关系。前者可以一般用于搜索同时具有集中地理属性的分布区域，或对叠合后产生的多重属性进行新的分类，称为空间叠合属性；后者一般用于提取某个区域范围内某些专题的数量特征，成为空间叠合统计。这样通过多个污染指标的空间叠合分析来实现对空气质量的综合评价和

工业过程控制系统发展与趋势交大理工

华东交通大学理工学院 Institute of Technology. East China Jiaotong University 课程（论文） 题目工业过程控制系统发展与趋势 分院：电信分院 专业：电力牵引与传动控制 班级：12电牵1班 学号： 学生姓名： 指导教师：李杰 起讫日期：2015.11-2015.12

摘要 工业自动化技术的应用与发展，是工业技术改造﹑技术进步的主要手段和技术发展方向。本文主要介绍了工业自动化技术的特点及其对现阶段我国产业结构优化升级的重大推动作用。 关键词：工业自动化技术；技术进步；产业结构

Abstract The application and development of industrial automation technology is the main method and technology development direction of industrial technological transformation and technological progress. This paper mainly introduces the characteristics of industrial automation technology and its important role in promoting China's industrial structure optimization and upgrading at present. Key words: industrial automation technology; technological progress; industrial structure

工业大数据案例

大数据技术在新工业革命中将扮演着重要的角色。制造业大数据应用覆盖工业的研发设计、生产制造、供应链管理、市场营销和售后服务等产品生命周期的各个环节。在研发设计环节，可满足工程组织的设计协同要求，评估和改进当前操作工艺流程，从而提供更好的设计工具，缩短产品交付周期。在生产制造环节，可综合大量的机器、生产线、运营等数据的高级分析实现制造过程优化。在供应链管理环节，制造业大数据主要用于实现供应链资源的高效配置和精确匹配。在市场营销环节，可利用大数据挖掘用户需求和市场趋势，找到机会产品，进行生产指导和后期市场营销分析。同时大数据也是推进传统制造业转型升级的重要工具。因此在新工业革命的世界竞争中，制造业大数据必将是各国信息技术企业竞争的焦点。要迎接新工业革命的挑战，必须发展制造业大数据。 制造业大数据的特点： 从制造业大数据的特点来看，它符合大数据定义中的4V特点，数据规模大（Volume）、处理速度快（Velocity）、数据多样化（Variety）、数据价值密度低（Value）. 从规模来看，工业数据的主体，是由机器设备所产生的数据量远超过其它行业以人为主要产生的数据量。以风力发电机为例，终端正常状态下每秒会产生一个数据包，这个数据包包含500个左右的测点数据。如果全部数据需要处理与存储，那么1000台风机发电机产生的测点数据每秒可高达50万个。而无论是大型的风电场运营企业还是风电设备制造商，其需要监控的风机都会达到数千甚至上万的规模。而且与金融、电信等传统服务业可以区分忙时与闲时不同，大多数工业设备的运转都具有长时间连续的特

点。数据通常需要长时间或者永久保留，总的规模应该是TB或者PB级。1千千个G等于1个TB，1000个TB约等于一个PB级。 从处理速度来看，由于源数据的持续高吞吐量，大数据处理平台必须能够高速的对数据进行实时解包、协议解析、格式转换等基本处理。而在越来越多的智能化应用中，需要能够进行实时的数据分析并完成相应操作。特别是在控制系统中，针对安全生产的实时故障检测要求从数据收集到完成数据分析能够实现秒级甚至毫秒级的事前预警或事后报警停机，以避免事故的发生或对设备本身造成更大的连锁损害。 从数据多样性来看，工业数据不仅包括机器设备产生的时序、时空、高伟矩阵等数据，同时还有ERP等信息化管理系统产生的关系型数据，设计研发环节的产品图纸、工艺文档、加工代码等非结构化数据，以及来自外部互联网的半结构化（如JSON XML等）与非结构化数据（如文本等），它们构成了一个典型的多样化数据体系。 从数据价值来看，由于大量的工业设备与智能产品绝大部分时间工作于正常的工况条件下，因而在制造大数据分析的典型场景中，以生产运营优化为目的的应用只是需要使用聚合后的数据，而以故障分析为目标的应用针对的数据仅为少量非正常的工况，因此相对传统企业信息化数据而言，工业数据的价值密度相对较低。 Predix是一个云操作系统，负责将各种工业资产设备和供应商相互连接并接入云端，实现工业数据管理与工业数据分析，并提供资产性能管理（APM）和运营优化服务。SAP开发了面向物联网应用和实时数据处理的HANA大数据平台，并利用其在传统企业信息化ERP系统上的优势，推动HANA与信息

工业过程与过程控制4单元课后习题

第4章 1、基本练习题 （1）什么是被控过程的特性？什么是被控过程的数学模型？为什么要研究过程的数学模型？ 目前研究过程数学模型的主要方法有哪几种？ Q：1）被控过程的特性：被控过程输入量与输出量之间的关系。2）被控过程的数学模型：被控过程的特性的数学描述，即过程输入量与输出量之间定量关系的数学描述。3）研究过程的数学模型的意义：是控制系统设计的基础；是控制器参数确定的重要依据；是仿真或研究、开发新型控制策略的必要条件；是设计与操作生产工艺及设备时的指导；是工业过程故障检 测与诊断系统的设计指导。4）主要方法：机理演绎法、试验辨识法、混合法。 （2）响应曲线法辨识过程数学模型时，一般应注意哪些问题？ Q：试验测试前，被控过程应处于相对稳定的工作状态；相同条件下应重复多做几次试验； 分别作正、反方向的阶跃输入信号进行试验；每完成一次试验后，应将被控过程恢复到原来 的工况并稳定一段时间再做第二次试验；输入的阶跃幅度不能过大也不能过小。 （4）图4-30所示液位过程的输入量为q1，流出量为q2、q3，液位h为被控参数，C为容量系数，并设R1、R2、R3均为线性液阻。要求：1）列写该过程的微分方程组。2）画出该过程框图。3）求该过程的传递函数G0(s)=H(s)/Q1(s)。 q q q C 123d h dt Q：1）微分方程组：q 2 h R 2 q 3 h R 3 2)过程框图：

3）传递函数：0 1 G (s) H (s) / Q (s) Cs 1 1 1 R R 2 3 （5）某水槽水位阶跃响应的试 验记 录为： t/s 0 10 20 40 60 80 100 150 200 300 ? h/mm 0 9.5 18 33 45 55 63 78 86 95 ?98 其中阶跃扰 动 量u 为稳态 值 的10%。 1）画出水位的阶跃响应标幺值曲线。2）若该水位对象用一阶惯性环节近似，试确定其增益 K 和时间常数T。 Q：1）阶跃响应标幺值0 y (t) y(t) y(t) y( ) 98 ，图略。 2 ）一阶惯性环节传递函数：G( s) K T s 1 ，又u =10%*h( ∞)=9.8 ，放大系数 K= y( ) 98 u 9.8 10 ，时间常数T=100s，是达到新的稳态值的63%所用的时间。 （6）、有一流量对象，当调节阀气压 改 变0.01MPa时，流量的变化如表。 若该对象用一阶惯性环节近似，试确定 其传递函数。 解：方法一：作图得，T1=5.2S; 方法二： T 2 1.5(t0.632 - t 0.283 ) 1.5 * (5.2 - 1.9) 4.95 我们用两种方法求平均：

环境监测数据对于环境分析的应用

环境监测数据对于环境分析的应用 摘要〕环境监测数据对于环境分析的应用，提出了目前存在问题及对策。 〔关键词〕环境监测数据环境分析 〔Abstract〕 Environmental monitoringdata analysis for environmental applications，asked the present existence question and thecountermeasure〔key words〕Environmental monitoringdata Environmental analysis 环境监测数据是环境监测工作的体现和总结，而利用对这些数据资料进行合理地 分析和运用，从而对所监测的环境进行分析，则是专门研究监测数据规律及效应 的综合技术，是环境监测学的组成部分，属软科学的范畴。 环境监测数据的分析是环境监测技术的重要组成部分，是环境监测成果的集中体现，是环境管理服务的手段之一。随着环境监测事业的发展，环境监测数据分 析技术不断发展，其自身的内涵也得到不断明确，现已发展成为综合了环境质量 评价技术、多媒体应用技术、数据库技术等多门科学的复合性技术。 1 数据分析的重要性 环境监测数据的分析是环境监测为环境决策管理服务水平的标志，它在环境监测 中的作用是用数据说话，它通过对监测部门取得的大量监测数据进行规类整理、 统计计算，以环境质量报告的形式反映一定范围内的环境质量状况、各环境要 素的污染程度及发展趋势，为环境箅服务。环境监测数据分析的中心任务是及时、准确、完整的向政府部门说清环境质量状况及变化趋势，从某种意义上说，一 个环境监测站数据分析水平就是其整体水平的一个重要标志。加强环境监测站的 监测数据分析水平，提高环境质量报告的及时性、全面性，保证环境管理的科 学化，是推进我国环境保护工作的深入与发展的关键。 2 存在的问题 监测站的环境监测综合能力和整体水平随着环境监测站标准化能力建设及计量认 证工作的开展，得到了一定程度的提高。环境监测数据的质量相应有了很大提高，为环境监测数据分析提供了良好的基础，但由于各种技术条件的限制，现就环 境监测站简要分析环境监测数据分析工作中存在的一些问题。 2.1 由于受人员、技术等限制，环境监测站进行环境监测数据分析仅靠监测数据，环境监测数据分析不够全面。环境质量报告还停留在就环境质量监测结果论质量，不能与污染源监测综合分析，环境质量的变化不能与排污状况有机地结合，对 环境质量的变化不能准确解释。 受服务收费等因素限制，环境监测站缺乏与其它部门的支持配合，例如大气环 境质量监测中，缺乏气象部门提供的环境质量监测对应的同步气象数据，使得 环境质量报告缺乏说服力。 2.2 环境监测数据分析无法适应现代化的处理技术。微机技术在环境监测站环境 监测数据分析中应用不广泛，不深入。环境监测站的监测数据收集传输手段落后，难以满足环境管理部门的时效要求，不能迅速向社会提供环境质量信息服务； 环境质量报告的表征形式以文字报告为主，采用多媒体技术制作的声像报告基本 没有，报告形式单调，信息量小、实效性差，失去了为环境管理、环境决策服 务的意义。 2.3 监测报告的质量及数据汇总。环境质量报告的质量受到监测项目、监测方法、采样频次不统一的影响，加上监测数据结构、数据处理方法的不同影响，增加了 数据汇总、处理的难度。目前，监测站承担的监测任务较为明确，但监测能力、

工业过程控制系统(DCS)

工业过程控制系统(DCS) ?西门子PCS7系统介绍 ?PCS7系统高达的应用 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 西门子PCS7系统介绍 西门子为了应对制造业、过程工业和楼宇自动化行业中的挑战，提出了自己的独特解决方案—全集成自动化（TIA）和全集成能源管理（TIP）的驱动与自动化的解决方案，适用于各种行业。 SIMATIC PCS7过程控制系统是全集成自动化（TIA）的核心部分，为生产、过程控制和综合工业中所有领域实现统一且符合客户要求的自动化平台。 通过采用 SIMATIC PCS 7 的全集成自动化解决方案，可实现一致性的数据管理、通讯和组态，性能优异并可前瞻性地确保满足典型的过程控制系统应用需求。 ?简单而可靠的过程控制 ?用户友好的操作和可视化，并可通过因特网实现 ?系统范围内功能强大、快速、一致性的工程与组态 ?系统范围内的在线修改 ?在各个层级的系统开放性 ?灵活性和可扩展性 ?与安全相关的自动化解决方案 ?广泛的现场总线集成 ?仪表与控制设备的资产管理（诊断、预防性维护和维修） 1. PCS7工程组态系统—ES SIMATIC管理器是工程组态控制的控制中心，是工程组态工具套件的综合平台，同时也是SIMATIC PCS7过程控制系统所有工程组态任务的组态基础。SIMATIC PCS7项目各个方面的创建、管理、归档和记录都在这里进行。

工业大数据在工业企业中的典型应用介绍

工业大数据在工业企业中的典型应用介绍 工业大数据可广泛应用于企业整个生产过程。下面按照企业生产过程的研发设计、供应链、生产制造、营销与服务环节，对工业大数据的应用场景及其应用进行探讨。 4.1 研发设计环节工业大数据的应用场景 在研发设计环节，工业大数据应用主要有产品协同设计、设计仿真、工艺流程优化等。 产品协同设计，主要是利用大数据存储、分析、处理等技术处理产品数据，建立企业级产品数据库，以便不同地域可以访问相同的设计数据，从而实现多站点协同、满足工程组织的设计协同要求。 设计仿真，是指将大数据技术与产品仿真排程相结合，提供更好的设计工具，减少产品交付周期。如波音公司通过大数据技术优化设计模型，将机翼的风洞实验次数从2005年11次缩减至2014年的1次；玛莎拉蒂通过数字化工具加速产品设计，开发效率提高30%。 工艺流程优化，主要是应用大数据分析功能，深入了解历史工艺流程数据，找出工艺步骤和投入之间的模式和关系，对过去彼此孤立的各类数据进行汇总和分析，评估和改进当前操作工艺流程。例如一家排名前五强的生物药品制造商广泛收集与工艺步骤和使用材料相关的数据，应用大数据分析技术，来确定不同工艺参数之间的相关性，以及参数对产量的影响，最终确定影响最大的9种参数，针对与这9种参数相关的工艺流程做出调整，从而把疫苗产量增加了50%以上。 4.2 供应链环节工业大数据的应用场景

供应链环节工业大数据的应用主要体现在供应链优化，即通过全产业链的信息整合，使整个生产系统达到协同优化，让生产系统更加动态灵活，进一步提高生产效率和降低生产成本。主要应用有供应链配送体系优化和用户需求快速响应。 供应链配送体系优化，主要是通过RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术获得供应商、库存、物流、生产、销售等完整产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，确定采购物料数量、运送时间等，实现供应链优化。如海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。 用户需求快速响应。即利用先进数据分析和预测工具，对实时需求预测与分析,增强商业运营及用户体验。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。 4.3 生产制造环节工业大数据的应用场景 在制造环节，工业大数据的应用主要有智能生产、生产流程优化、设备预测维护、生产计划与排程、能源消耗管控和个性化定制等应用。智能生产。就是生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。

检验检测数据管理平台使用手册

中国食品药品检定研究院检验检测数据管理平台 使用手册 2016 年04 月05 日

关于本文档 说明：类型一创建（C）、修改（U）、删除（D）、增加（A）;

第一章说明 1.1说明一：老用户补充信息 系统更新为注册制前的老用户登录系统后，见如下界面： 录入姓名、身份证号、手机号、新口令后点击【提交】按钮，此时用户会接收到短信, 再次登陆系统时，输入该证号及设置的新口令即可登录。 1.2说明二：新用户注册 参看8.6新用户注册章节。 1.3说明三：用户角色切换说明 登录系统后首先需要点击左侧［用户角色切换］页签，然后在右侧勾选自己的角色。此时，勾选［检测机构检测数据填报人员］，才能看到食品检验数据。

第二章样品数据入库与审批功能 数据录入和审批流程如下图所示，其中若为总局本级任务完成流程1f 3—4—5— 6 —7—10;若为抽检监测（地方）任务完成流程 1 —2—3—4—5—6—7—8—9—11: 样品采集模块结合抽检终端，完成食品安全抽样任务的部署、下达、采样、接收样品。其中，采样任务执行流程如下，其中任务管理端为PC端，终端为PAD端： （一）任务部署（详见2.2 计划部署）： 总局或各省级登录系统，选择总局本级/地方承担采样任务。若选择总局本级，在添加牵头机构计划中选择报送分类、食品分类（食品大类/亚类/次亚类/细类），选择承检机构，填写采样数量进行采样任务的部署。若选择地方承担，在总局部署的基础上安排新任务时选择报送分类、食品分类（食品大类/亚类/次亚类/细类），选择地方省份，填写采样数量进行任务部署。 （二）任务下达（详见2.3 任务下达）： 由接到部署任务的承检机构进行任务的下达。在采样概况表中显示未下达的任务，填写新建采样任务单，选择报送分类以及各级别下的计划，选择产品类别、被抽样单位信息、标示生产企业信息、生产企业名称、产品名称，填写食品安全检验数据报送表，进行任务的下达。 （三）执行采样任务（详见 2.4 采样任务执行， 2.5 抽样任务查看）：采样人员使用国家食品安全抽检移动终端到现场进行样品采集，填报、打印、上传检 验单。 （四）接收样品（详见2.6 接收/拒绝样品）：承检机构登录系统选择接收样品或拒收样品，拒收样品需填写原因并上传照片。 在样品米集过程中，可选择GPS言息留存，用以查看抽检人员进行米样任务时的GPS 信息。 以上步骤（任务部署—任务下达—执行采样任务—接收样品）仅在使用移动终端时进 行。若不使用移动终端，请从2.7 填写基本/ 检验数据开始进行。 2.1 抽检终端功能账号设置 抽检终端功能根据人员身份赋予相应权限，本系统中一共分为四个权限：【任务部署】、【任务下达】、【执行采样任务】、【接收样品】。具体设置参见第七章用户管理功能7.3 抽检终端权限设置。 2.2 计划部署 使用总局和地方省局的【任务部署账号】登录系统， 第一步：点击抽检终端下【计划部署】 ; 第二步：选择总局本级/ 地方承担; 如果选择总局本级，第三步：在添加牵头机构计划中，选择报送分类; 第四步：选择食品分类，可以选择食品大类/亚类/ 次亚类/ 细类; 第五步：选择采样机构; 第六步：选择承检机构; 第七步：填写采样数量，单击【创建】。 按此步骤即完成计划部署，部署成功之后在对应的食品类别和检验机构列表中可以显示查看。 如果选择地方承担，第三步：在安排新任务，选择报送分类; 第四步：选择食品分类，可以选择食品大类/亚类/ 次亚类/细类; 第五步：选择地方省份; 第六步：填写采样数量，单击【创建】;第七步：地方带有计划部署权限的人员将总局分配给该省分的任务部署到检验机构。 按此步骤即完成任务安排，成功之后在对应的食品类别和检验机构列表中可以显示查看。 2.3 任务下达 使用总局或地方各省级的【任务下达账号】登录系统， 第一步：点击样品采集下【任务下达】； 第二步：在采样概况表会显示未下达的任务； 第三步：填写【新建采样任务】，选择【报送分类】选择报送分类的级别，以及各级别下的计划；

大数据技术及应用题库

大数据技术及应用题库单选题: 1 从大量数据中提取知识的过程通常称为（A）。 a. . 数据挖掘 b. . 人工智能 c. . 数据清洗 d. . 数据仓库 2 下列论据中，能够支撑“大数据无所不能”的观点的是（ A ）。 A、互联网金融打破了传统的观念和行为 B、大数据存在泡沫 C、大数据具有非常高的成本 D、个人隐私泄露与信息安全担忧 3 数据仓库的最终目的是（D）。 a. . 收集业务需求 b. . 建立数据仓库逻辑模型 c. . 开发数据仓库的应用分析 d. . 为用户和业务部门提供决策支持 4 大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别是（A）。 a. . 处理速度快（秒级定律）

b. . 算法种类更多 c. . 精度更高 d. . 更加智能化 5 大数据的起源是（ C ）。 a. . 金融 b. . 电信 c. . 互联网 d. . 公共管理 6 大数据不是要教机器像人一样思考。相反，它是（ A ）。 a. . 把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性 b. . 被视为人工智能的一部 c. . 被视为一种机器学习 d. . 预测与惩罚 7 人与人之间沟通信息、传递信息的技术，这指的是（D）。 a. . 感测技术 b. . 微电子技术 c. . 计算机技术 d. . 通信技术

8 数据清洗的方法不包括（D）。 a. . 缺失值处理 b. . 噪声数据清除 c. . 一致性检查 d. . 重复数据记录处理 9. 下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D） A. 数据规模大 B. 数据类型多样 C. 数据处理速度快 D. 数据价值密度高 10规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理的数据，这指 的是（D）。 a. . 富数据 b. . 贫数据 c. . 繁数据 d. . 大数据 1大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分 析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的（D）。 a. . 新一代信息技术 b. . 新一代服务业态 c. . 新一代技术平台 d. . 新一代信息技术和服务业态

工业过程控制教材

1、（本题15分）试画出IMC 的基本结构框图，详细解释在对象模型精确条件下如何保证该控制系统的 稳定性？试给出一种增强系统鲁棒性的改进IMC 方案并举例说明。 答： 如果对象模型精确的话，那么00 ?()()G z G z =，并且除去外界干扰的话，()0m D z =，所以()R z 是不变的。如果有干扰的话，()()m D z D z =即()()R z D z -来减少输入，以使()Y z 趋于稳定。 令() ()?1()() c i p c G z G z G z G z = +，用()i G z 来完全补偿扰动对输出的影响，()i G z 相当于一个扰动补偿器或 称前馈控制器。且当0 ?()G z 不能精确描述对象，即模型存在误差时，扰动估计量()m D z 将包含模型失配的某些信息，从而有利于系统的鲁棒性设计。

2、（本题15分）画出动态矩阵控制的算法结构框图，试述其工作过程以及DMC 算法离线准备的参数和 这些参数的选取原则。 答： 工作过程：输入()u k 通过预测模型预测未来几个输出值，我们一般取第一个值，与当前的输出值进行在 线校正，且校正后的值()c y k i +，输出值和给定值通过参考模型也给出一个值()r y k i +，把 ()c y k i +与()r y k i +进行比较，把它们之间的误差通过优化计算来改变输入值()u k ，从来对模型 的失配与干扰的影响在()u k 的变化上体现出来，从而使()y k 有很强的鲁棒性。 DMC 算法离线准备的参数和这些参数的选取原则 1、 脉冲响应系数长度N 的选择 如果采样周期短，则N 会相应的增大。且N 可适当选得大一些，但N 太大会增加预测估计控制的计算量和存储量。通常N=20~60为宜。 2、 输出预估时域长度P 的选择 通常P 越大，预测估计的鲁棒性就越强。但相应的计算量和存储量也增大。一般，设置P 等于过程单位阶跃响应达到其稳态值所需过渡时间的一半所需的采样次数。 3、控制时域长度M 的选择 M 越大，系统的鲁棒性也就越弱。M 不宜选得太大，一般M 取小于10为宜。 4、参考轨迹的收敛参数α的选择 α越大，系统预测控制的鲁棒性越强，但导致闭环系统的响应速度变慢。相反，α过小，过渡过程较易

成电求实专技网2019年度公需科目大数据应用技术答案

大数据起源于（） A、金融 B、电信 C、互联网 D、医疗 第一个提出大数据概念的公司是（） A、微软 B、谷歌 C、麦肯锡 D、亚马逊 （）规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理。 A、贫数据 B、大数据 C、富数据 D、繁数据 大数据的本质是（） A、数据收集 B、数据挖掘 C、数据关联 D、洞察价值 大数据的最显著特征（） A、数据规模大 B、数据类型多 C、数据处理速度快 D、数据价值密度高 海军人员通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明大风与洋流可能发生的地点。这一操作体现大数据思维中的（） A、在数据基础上倾向与全体数据而不是抽样数据 B、在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 C、在分析效果上更讲究效率而不是绝对精确 D、在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析

下列对大数据特点的说法中，错误的是（） A、数据规模大 B、数据价值密度高 C、数据类型多样 D、数据处理速度快 当前社会中，最为突出的大数据环境是（） A、互联网 B、物联网 C、综合国力 D、自然资源 下列关于大数据中计算机存储容量单位的说法中，错误的是（） A、1KB<1MB<1TB B、基本单位是字节（Byte） C、一个汉字需要2个字节的存储空间 D、容纳一个英文字符需要2个字节 计算机存储容量单位换算中，错误的是（） A、1KB=1024Byte B、1MB=1024KB C、1TB=1024MB D、1PB=1024TB 大数据时代，数据使用的关键是（） A、数据收集 B、数据存储 C、数据分析 D、数据再利用 下列论据中，能够支撑“大数据无所不能”的观点是（） A、“互联网+医疗”打破传通的观念和行为 B、大数据存在泡沫 C、大数据具有非常高的成本 D、个人隐私泄露与信息安全担忧

大数据技术与应用专业详细解读

大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几

乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。

工业大数据架构

随着工业4.0、工业互联网、中国制造2025等词的出现，掀起制造业建设的新一轮的浪潮。 近年来随着制造业信息化应用不断的完善，形成大量的数据积累下来，大家也都希望把这些 数据进行提炼出来，形成企业自己的数据资产，使之变为企业的生产力。如何来构建企业自 己的数据资源中心，以及数据最终应该如果应用？成为了众多企业思考的问题。小编一直从 事于制造业IT数据服务建设，运用自己所了解的知识给出一些建议，希望能给大家一些帮助。我们先来看一下如何来构建企业的大数据平台(数据资源中心)，首先我们要想明白我数据资 源中心的架构，由那些模块平台来构成，我大概的整理出来一个架构图供大家参考： 我们以这张图为参考来具体的讲一下数据中心的构建： 1、数据源：也有是所有采集的数据的业务系统。根据业务统的主次，以及对接业务系统的 接口预算，咱们可以分期进行业务采集对接。也可以全部应用系统都进行对接。跟据企业现 实情况来进行判断。 2、数据的整合平台：也就是对采集好的数据进行清洗的平台，把采集到应用系统的数据进 行加工处理（ETL过程）。针对不同的数据有不同的处理方式: Flumen实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时对 数据进行简单处理，并写到各种数据接收方。 Sqoop是一个用来将和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型（例如：MySQL Oracle Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导 进到关系型数据库中。 Kafka是一种高吞吐量的发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键 因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。对于像一样 的数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目 的是通过的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过来提供实时的消息。 通过这些工具把数据进行整理，输送上方的存储与计算平台。咱们也可以把这一过程理解为 在做家具时用的原材料加过的工程，一开始从各地方收集来的树，然后把树跟据不同的大小，