检测数据集成分析系统的应用

论文介绍了检测数据集成分析系统的合格率统计、CP/CPK、CII、趋势、极差等功能，对怎样提升车身尺寸及制造能力和整车质量做出思考，并提出有效措施。

【Abstract】Paper introduces the qualified rate statistical，CP/CPK，CII，trend ，max-min difference of test data integration analysis system，focuses on how to improve the body size and manufacturing ability，and improving the quality of the vehicle，and presents the effectively countermeasures.

标签：MDIA系统；车身尺寸；质量问题改进

1 引言

笔者在汽车行业工作多年，负责产品质量工作。论文介绍MDIA数据系统的基本组成与功能，对三坐标测量系统（CMM）所起的提升作用，为解决车身质量问题提供数据支持，使车身尺寸得到更好控制，有利于零件装配，提升整车质量。

2 使用背景

某汽车公司近几年产品逐步向乘用化发展，车型日益增多，已有八大平台几百个细分品种，原有的质量控制工具与方法已无法满足产品质量要求，对数据的准确性、时效性、数据分析报表的多样性提出更高要求。公司于2015年使用统计功能强大的检测数据集成分析系统（MDIA）进行了分析。

3 基本组成

为更清晰及简单地对CMM测量数据统计及分析，该系统委托上海交大开发。它包含双悬臂、白光、faro测量系统，容纳白车身、五门一盖、关键零部件及工装夹具的测量数据，能够统计合格率、CP/CPK、CII、趋势、极差；并能通过排列地毯图分析超差测点，也能通过excel导出综合报告、图例报告。可兼容海克斯康、蔡司、LK等数据。

4 主要功能

4.1 合格率统计

可计算时间段、数量统计包括合格率趋势、区域、月度以及XYZ、X、Y、Z各个方向的合格率，当选择系统中所有项目时，系统通过程序测算与分析集成，可以展示出整体测点图片，有质量问题的测点则会通过红色项向用户反馈，并且能提供柱状图的合格率数据分析。日常监控可根据整车合格率及底盘关键尺寸合

数据集成整体解决处理办法

数据集成整体解决方案继系统集成、应用集成、业务集成之后，最头痛的数据集成（Data Integration）已渐被各大企业纷纷触及。目前国内大多数企业还仅停留在服务于单个系统的多对一架构数据集成应用，这种架构常见于数据仓库系统领域，服务于企业的商务智能。早期那些数据集成大家大都是从ETL启蒙开始的，当时ETL自然也就成了数据集成的代名词，只是忽然一夜春风来，各厂商相继推出DI新概念后，我们不得不再次接受新一轮的DI洗脑，首推的有SAS DI、Business Objects DI、Informatica DI、Oracle DI（ODI）等厂商。数据集成，主要是指基于企业分散的信息系统的业务数据进行再集中、再统一管理的过程，是一个渐进的过程，只要有新的、不同的数据产生，就不断有数据集成的步聚执行。企业有了五年、八年的信息化发展，凌乱、重复、歧义的数据接踵而至，数据集成的空间与需求日渐迫切，企业需要一个主数据管理（Master Data Manager）系统来统一企业的产品信息、客户信息；企业需要一个数据仓库（Data Warehouse）系统来提高领导层的决策意识，加快市场战略调整行动；企业需要一个数据中心（Data Center）系统来集中交换、分发、调度、管理企业基础数据。数据集成的必要性、迫切性不言而喻，不断被推至企业信息化战略规划的首要位置。要实现企业数据集成的应用，不光要考虑企业急需集成的数据范围，还要从长远发展考虑数据集成的架构、能力和技术等方面内容。从数据集成应用的系统部署、业务范围、实施成熟性看主要可分三种架构。一种是单个系统数据集成架构、一种是企业统一数据集成架构、一种是机构之间数据集成架构。单个系统数据集成架构，是国内目前大兴土木所采用的架构，主要是以数据仓库系统为代表提供服务而兴建的数据集成平台，面向企业内部如ERP、财务、OA等多各业务操作系统，集成企业所有基础明细数据，转换成统一标准，按星型结构存储，面向市场经营分析、客户行为分析等多个特有主题进行商务智能体现。这种单个系统数据集成应用架构的主要特点是多对一的架构、复杂的转换条件、TB级的数据量处理与加载，数据存储结构特殊，星型结构、多维立方体并存，数据加载层级清晰。

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书版本：1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。

医院信息集成平台建设方案

信息集成平台建设方案 1建设需求一个完善的医院信息系统通常由上百个子系统组成，牵涉众多的专业领域。这么庞大的系统需要非常专业化的软件开发分工，整合不同厂商有特色的专业系统是医院信息系统的发展趋势，医院信息化能够取得成功必须保证各个系统的有效集成和数据的高度共享。然而这些系统通常是随着医院的发展需求逐步建设的，它们来源于不同的厂家，基于不同的技术，缺乏统一的信息交换标准，这些系统的集成整合已经逐渐成为医院数字化发展亟待解决的主要问题。系统集成平台的构建主要面向两个核心问题：一个是为各种医疗应用提供统一的医疗数据访问服务，从而消除各种医疗应用系统与医疗数据中心的直接耦合性；另一个是为各种临床信息系统提供系统集成服务，系统集成服务基于系统集成模型，通过HL7和DICOM等标准通讯协议为各种医疗应用系统提供集成服务，确保各个临床信息系统在工作流整合的基础上实现交互协作，从而以数字化的形式完成各项医疗业务。 2建设目标系统间的整合、集成和扩展一直都是制约医院数字化发展的主要障碍，由于不同厂商之间的产品不兼容，使得医院整体信息化步履维艰。通过建设一个规范的系统集成平台，在IHE、DICOM、HL7等国际标准的基础上，制定覆盖医疗所有业务流程的系统集成规范，开发基于规范的系统集成平台，为遗留的、当前的以及将来的系统提供了一个统一且标准的数据交换和工作流协同的平台。

3信息集成方法信息集成方法有三，即应用集成、数据集成、界面集成，这三种集成方式各解决不同方面的问题。应用集成指应用程序之间实时或异步交换信息和相互调用功能，可以采用HL7消息，Web Service，CORBA，EJB，DCOM， RPC等标准，采用消息中间件，BPM等中间件实现；数据集成是指应用系统的数据库系统之间的数据交换和共享，以及数据之间的映射变换，常采用ETL （Extract-Transform-Load）工具实现；界面集成含义是应用程序界面之间相互关联引用合成，采用技术包括ActiveX插件、Portlet、IFrame等。协同应用从早期单纯的点对点接口方式，发展到现如今的集成平台方式。各种方式中：点对点接口方式的复杂性在于要和不同的系统建立1：N的接口，假定有 N个系统相互之间需要建立接口，则接口数为 N*(N-1)/2。集成平台方式中，在N个系统需要进行应用协同的情况下，只需要开发 N个适配器接口即可，减少了集成平台的系统负荷。由于医院信息系统复杂性，我们根据不同的需求和应用场景，设计分别采用上述三种不同集成方法和手段进行信息集成。 4应用集成和医技辅诊科室信息系统（如PACS/RIS、LIS、MUSE等）的信息集成，这种场景，信息交互的数据量不大，实时性要求不高，且各信息系统各专业厂商实现方式相差较大，采用基于集成平台的应用集成方式是最优选择。集成平台体系结构如下图所示，集成平台对外提供支持多种方式的集成服务：包括WebService服务、TCP监听服务、文件监测服务、FTP服务、SQL监控服务等方式。

装备保障信息化教学提纲

装备保障信息化

信息化条件下装备保障思考一、装备保障信息化概述 1、装备保障信息化的定义。装备保障信息化是指在军队装备保障体系中，综合运用以信息技术为核心的现代电子科学技术和装备保障理论，融围绕装备全寿命周期展开的装备保障指挥、管理、通信、防卫等活动为一体，使装备保障信息在装备保障整个体系中快速、流畅、有规律地的流动，并通过对装备保障信息的使用和转化，实现对部队快速、持续地实施精确保障，提高装备保障效能的动态发展过程。对于装备保障信息化这个概念，可以从以下几个方面来理解。装备保障信息化是信息技术在装备保障领域广泛应用的产物，是实现装备保障现代化的根本推动力，在一定意义上讲，装备保障的现代化就是在传统机械化战争形态下的装备保障的基础上实现装备保障的信息化。装备保障信息化的范围涉及到整个装备保障体系的各个环节和各项保障活动。即涵盖装备从生产到报废的整个寿命周期，又贯穿平时装备的“修、供、训、战备”的业务管理，理论研管究，人才培养等，还包括战时装备情报侦察、指挥、抢救抢修、防卫等各项保障活动。装备保障信息化必须有相应的组织保障，使装备保障信息在整个保障体系中快速、流畅地流动，为装备保障信息提供发挥其自身信息优势的平台。装备保障信息化的实现，重在对保障信息的转化与使用。只有把信息技术广泛运用于各项保障活动，并把各类保障信息管理好，充分利用数据挖掘等各种信息处理手段，进行处理，最终转化为装备保障的推动力，才能体现装备保障信息化的价值。装备保障信息化是一个不断深化保障观念、保障模式、保障手段和方法改革的一系列的动态变化的历史进程。

2、信息化条件下装备保障的目标。信息化条件下装备保障的最终结果是实现信息化装备保障，信息化装备保障是对与信息化战争相适应的装备保障形态的描述，它以充分发挥信息优势在装备保障领域的作用为主线，凭借信息技术完成了传统松散性装备保障结构模式，向全军装备保障高度一体化的保障结构模式的转变，实现从战略到战术全军“无缝衔接”的大量装备保障系统；通过“信息流”使“物资流”集约化、社会化、远程化、智能化，部队战斗到哪里，装备保障就精确地“适时、适地、适量”保障到哪里，即实现精确保障；通过装备保障资源与需求的可视化，以“价值链”理念为指导，以作战部队为中心，实施高效的主动配送保障。“无缝衔接”的装备保障系统，就是运用信息技术，对传统的松散性保障进行根本改革，使整个装备保障体系中条条和块块实现前所未有的紧密衔接，使得装备保障系统中各组成部分间形成真正意义上的一体化。在战略层，应对装备保障力量严格区分为统供和专供，并对统供部分着眼全局，整体谋划与运用。在战役战术层对通用保障力量实施统一计划、统一指挥、统一调控，充分发挥保障力量的整体效能，最终对通用保障力量的运用形成“五个一体”的格局，即纵向自身军兵种内部的“上下一体”，横向各军兵种之间的“左右一体”，战役战斗各个阶段的“前后一体”，保障力量在地、空、海等空间布局上的“空地一体”，保障力量构成上的“军民一体”等。“主动配送”保障主要是指通过利用信息技术，实现保障力量的可视化，并根据精确预测的作战部队的需求，采取从起点直达战斗部队的补给方式，通过灵活调遣保障力量，以很少的库存品和灵活的保障设施，在需要的时间和需要的地点将物资主动配送给作战部队，它是针对传统的“反应性”或坐等部队申请的被动保障模式而言的。配送式保障的一个突出特点就是引进了现代企业的“价值链”观念，在观念上以用户即作战

统一集成平台

统一集成平台实现对各个城市业务部门和业务系统的界面集成、数据集成、服务集成、流程集成，以及在此基础上实现城市数据标准统一，全面的综合分析、呈现、多部门智能业务协同和城市管理综合智能分析。真正的实现城市治理现代化建设的系统融合、数据融合、业务融合，打破信息孤岛、部门壁垒，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务，提高城市治理能力和服务能力。 1.集成平台 1、子系统集成从城市综合管理角度出发，将原有和新建的各类业务系统依据统一的标准进行接入，包括：运管平台内部各子模块有机集成（如：联动指挥、协同治理等）以及外部各委办局现有业务系统等。提供统一、规范的接口，保证数据一致性、接口可扩展性，实现城市运营管理信息资源的整合与共享。 2、平台统一接口规范集成平台接口主要分为两类：包括主动发起请求方式、被动接收请求方式接口；面对分散的信息数据及数据开放请求，系统需要统一的数据接口标准，包括接口规范、数据参数、调用方式，传输协议等。 3、服务管理与集成主要通过对下层提供的各类基础服务、如视频平台、地理空间平台、数据平台等进行统一的服务化封装、处理及管理，以便为构建上

层各类智慧应用提供统一支撑平台，作为集成系统的服务总线。 4、流程管理与集成通过整理现代化数字城市各个领域业务规则和执行过程，抽象出工作流流程模板，为集成系统提供工作流引擎支撑。 5、集成系统管理实现集成系统的统一管理，包括各个子系统配置管理、统一功能导航管理等。系统管理：实现对需要集成的内部\外部子系统基础信息进行集成配置管理，包括系统名称、服务地址、排序等信息。导航管理：以子系统为单位统一集成平台的功能导航目录，支持对系统、模块、页面、按钮的目录树管理，实现用户自定义、统一的功能导航。按钮管理：对各个子系统的按钮进行管理，集成平台内置通用按钮，当通用按钮不能满足要求时，可为子系统自定义按钮。自定义门户：将各个子系统统一门户展示，用户可自定义将功能导航中的系统、模块、页面作为门户展示，并可根据使用需求，对门户展示进行排序布局。 6、统一门户（1）单点登录在多个应用系统中，结合统一身份认证平台，用户只需要登录、认证一次就可以访问所有授权的应用系统。用户不需要多次登录，同时简化系统的用户账户管理。

基于统一的综合保障数据平台的保障性分析系统

基于统一的综合保障数据平台的保障性分析系统北京瑞风协同科技股份有限公司崔建锋王可 1.概述 1.1.背景随着武器装备的复杂程度的提高，装备服役后在使用和维修方面遇到越来越多的问题，导致装备的使用可用度/战备完好性/可执行任务率不断降低，寿命周期费用不断增加，传统的以装备的使用性能为主的串行设计流程已有不能满足要求，迫切要求在装备研制阶段考虑综合保障的问题，开展使用性能和保障性能的协同设计。主要流程见图1-1。图1-1 装备并行研制流程综合保障（Integrated Logistics Support,简称ILS）,是在装备的寿命周期内，为满足装备战备完好性要求，降低寿命周期费用，综合考虑装备的保障问题，确定保障性要求，进行保障性设计，规划并研制保障资源，及时提供装备所需保障的一系列管理和技术活动。其中的确定保障性要求、规划保障资源以及权衡寿命周期费用等工作主要通过保障性分析来进行的，可见保障性分析工作是装备综合保障工作中非常重要的一个环节。保障性分析（Logistics Support Analysis,简称LSA）是在装备的整个寿命周期内，为确定与保障有关的设计要求，影响装备的设计，确定保障资源要求，使装备得到经济有效地保障而开展的一系列分析活动。保障性分析记录（Logistics Support Analysis Records,简称LSAR）是保障性分析过程中产生的数据的记录，包括有关装备保障资源需求的详细数据。 1.2.LSA及相关标准的发展过程 1.2.1国外随着现代武器装备复杂性的增长，出现了使用和保障费用高，战备完好性差的问题。装备保障逐渐引起各国军方和工业界的注意，在美国的F-16,F/A-18,B-2等战机研制过程中，开始开展LSA的工作，通过LSA工作，协调产品的使用性能和保障性能（可靠性、维修性、测

数据交换共享整合系统平台技术方案

数据交换共享整合协同平台设计

整合协同平台的主要功能是从其它子系统中提取共享数据，并对多来源渠道的、相互不一致的数据进行数据融合处理；基于数据字典对实时数据和历史数据进行组织，以保证数据间关系的正确性、可理解性并避免数据冗余；以各种形式提供数据服务，采用分层次的方法对各类用户设置权限，使不同用户既能获得各自所需要的数据，又能确保数据传输过程的安全性及共享数据的互操作性和互用性；维护基础信息、动态业务数据以及系统管理配置参数；支撑系统的网络构架、信息安全、网络管理、流程管理、数据库维护和备份等运维能力。整合协同平台根据功能可分为两个部分：第一部分，基础数据和共享数据的交换服务和路由流程管理，该部分是交换平台的基础，包括：静态交换数据、动态交换数据、图形数据及表格、统计资料等属性数据。第二部分，各子系统之间的接口实现，根据事先制订好的规范、标准，实现各子系统之间的数据共享和传输操作。在接入中心平台时，应按系统集成要求设计系统结构，各类数据接口遵循系统集成规范。

第一章中心平台设计 1.1 平台功能结构整合协同平台服务器是公共基础平台的核心部分，XMA整合协同平台提供一整套规范的、高效的、安全的数据交换机制。XMA整合协同平台由部署在数据中心和各业务部门的数据交换服务器、数据接口系统共同组成，解决数据采集、更新、汇总、分发、一致性等数据交换问题，解决按需查询、公共数据存取控制等问题。各业务子系统都要统一使用XMA整合协同平台进行数据交换。数据中心统一管理和制定数据交换标准。各业务部门通过数据级整合或者应用级整合通过XMA 整合协同平台向数据中心提供数据，也通过XMA整合协同平台访问共享数据。 XMA整合协同平台的基本功能如下：共享数据库的数据采集、更新、维护。业务资料库、公共服务数据库的数据采集。提供安全可靠的共享数据服务。业务部门之间的业务数据交换。结合工作流的协调数据服务。

医疗数据集成平台总体架构设计

医疗数据集成平台总体架构设计于洁，陈功，沈宫建 [摘要]随着现代医院数字化建设的进一步发展，各种信息系统将越来越多的被投入使用。不同信息系统的构架设计、实现手段和开发环境都有差异，一般而言这些系统之间无法直接进行数据交互。医院需要建立个提供各个子系统之间高效数据交互的集成平台，结合业务流程实现业务的跨系统整合。文章从医院数据集成平台的设想和构建实际出发，提出了数据集成平台设计理念、构架模块方面的理论设想，并将在实际建设中加以进一步验证和落实。 [关键词]数据集成；平台；架构设计 1 系统建设思路现代化医院的发展越来越依赖各种医疗信息系统的高效运作。随着信息系统的逐步完善和充实，将会有更多不同的信息系统加入医院工作流程，在不同的医疗领域发挥作用。这些信息系统可能分别由不同的公司研发，其设计理念、开发环境、模块接口等都各不相同，更不可能彼此之间直接进行数据交互。目前，大部分医院的医疗信息系统实现数据共享是采用了传统点对点通信模式的方法，这样的方式需要每两个系统之间都有专用的接口，且当有新系统添加进来的时候，也必须要单独为每个子系统开发与新系统相应的接口，工作量极大。这样的专用接口也存在很大风险，容易导致系统崩溃，中断医院正常的医疗业务流程。因此，需要建设一个能与全院所有医疗信息系统直接沟通的数据集成平台，以此为中介，实现各系统间的数据共享和交互。 1)基本原则数据集成交换平台的基本建设原则包括： (1)实用性项目是新型研发型项目，在国内同行业尚未有成熟案例的情况下，创新性地提出数据集成交换平台的建设思想。同时，本着保护投资的原则，采用业界先进的技术架构和开发工具，以免费开源的ICE中间件为核心，立足自主研发，力求形成具有自主知识产权的软件平台系统。 (2)安全性数据的安全性要保证交换的数据必须准确无误，必须建立完善的数据访问、备份等安全机制。平台系统软件自身的安全性，一旦交换平台或任一子系统发生故障，不影响现有子系统的正常运行，确保医院日常业务的正常流转。平台系统提供灵活、多样的交换模式，具有严密的监控策略，可以随时定义、调整业务数据的流转方式。提供完善的应急措施，建立故障情况下的紧急响应预案。 (3)稳定性数据交换平台系统的成功研究实施，将成为江苏省中医院的核心业务应用，因此，平台系统软件的稳定性至关重要。一方面，业务流程的规范定义必须符合医院现有的业务应用，又具有前

大数据整合集成解决方案

数据集成，主要是指基于企业分散的信息系统的业务数据进行再集中、再统一管理的过程，是一个渐进的过程，只要有新的、不同的数据产生，就不断有数据集成的步聚执行。企业有了五年、八年的信息化发展，凌乱、重复、歧义的数据接踵而至，数据集成的空间与需求日渐迫切，企业需要一个主数据管理（Master Data Manager）系统来统一企业的产品信息、客户信息；企业需要一个数据仓库（Data Warehouse）系统来提高领导层的决策意识，加快市场战略调整行动；企业需要一个数据中心（Data Center）系统来集中交换、分发、调度、管理企业基础数据。数据集成的必要性、迫切性不言而喻，不断被推至企业信息化战略规划的首要位置。要实现企业数据集成的应用，不光要考虑企业急需集成的数据范围，还要从长远发展考虑数据集成的架构、能力和技术等方面内容。从数据集成应用的系统部署、业务范围、实施成熟性看主要可分三种架构。一种是单个系统数据集成架构、一种是企业统一数据集成架构、一种是机构之间数据集成架构。企业统一数据集成架构，组织结构较复杂的大型企业、政府机构尤为偏爱这种数据集成的架构，因此类单位具有业务结构相对独立、数据权力尤为敏感、数据接口复杂繁多等特征，更需要多个部门一起协商来建立一个统一的数据中心平台，来解决部门之间频繁的数据交换的需求。如金融机构、电信企业，公安、税务等政府机构，业务独立、层级管理的组织结构决定了内部数据交互的复杂性。概括来说此类应用属于多对多的架构、数据交换频繁、要有独立的数据交换存储池、数据接口与数据类型繁多等特点。

对于企业管理性、决策性较强的信息系统如主数据管理系统、财务会计管理系统、数据仓库系统等数据可直接来源于数据中心，摆脱了没有企业数据中心前的一对多交叉的困扰，避免了业务系统对应多种管理系统时需要数据重复传送

装备综合保障数据的集成方法

装备综合保障数据的集成方法殷胜【期刊名称】《科技创新导报》【年(卷),期】2014(000)014 【摘要】该文探讨了装备综合保障要素数据的分析、集成、处理，将原来分散、独立的保障要素分析过程，纳入到一个统一的过程中分析，提高保障要素数据的分析、集成和处理效率。%This paper discusses the factors of equipment integrated support analysis, integration, data processing, the original dispersed, independent guarantee element analysis process, into a unified analysis in the process, improve the security elements of data analysis, integration and processing efficiency. 【总页数】2页(54-55) 【关键词】装备;保障;集成;方法;软件【作者】殷胜【作者单位】中国卫星海上测控部江苏江阴 214431 【正文语种】中文【中图分类】TP311.52 【相关文献】 1.装备综合保障数据的集成方法和软件工具 [C], 解洪成; 魏佳; 张颖 2.装备使用与保障研究数据的生成方法研究 [J], 李俊; 马凌; 张立新; 张宝升 3.一种基于XML的装备保障数据集成方法 [J], 周立军; 张杰; 吕红; 任颖 4.一种装备保障信息系统综合集成方法研究 [J], 张建伟; 黎铁冰

大数据平台技术框架选型

大数据平台框架选型分析一、需求城市大数据平台，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。二、平台产品业务流程三、选型思路必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等五、选型需要考虑简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会

工业互联网火力发电大数据集成平台

国华电力大数据应用案例工业互联网火力发电大数据集成平台

引言：工业互联网作为新一代信息技术与工业技术、制造技术深度融合的产物，日益成为新工业革命和中国制造2025 的重要基石，不仅是实现两化融合和智能制造的重要依托，也是落实国务院发改委关于深化“互联网+”智慧能源指导意见的重要举措。为进一步实现管控模式、管理手段、生产方式、生产技术的全面创新，融入能源互联网，建设“能量-信息-价值”互联互通的智能电力企业，在国家能源集团的领导和支持下，国华电力公司构建了电力生产大数据平台，并开展工业互联网的应用研究。一、项目概况国华电力公司通过对海量数据进行高效的存储组织和有效管理，为数据访问提供统一透明通道，来满足各类业务应用需求。大数据平台的建立，提升了公司大数据处理能力，可全面满足发电生产运行信息、能耗信息、电量信息、设备状态信息等数据服务与管理，为优化运行、状态评估、故障预警、发电生产集控运行等应用奠定基础。 1.项目背景

国家能源集团的发展目标是成为“技术领先、管理先进、创新驱动、价值创造”的世界一流清洁能源供应商。在电力板块，集团以持续创造价值为宗旨，提出建设智能电力，打造全绿色电力。智能电力离不开，智能化电站，智能化电站是在数字化电站基础上发展起来的，综合运用了各种数字化、自动化、信息化技术手段，形成的以数据分析处理技术为核心的新型电站。电站智能化水平的提升，导致现场总线、智能仪表、传感器、摄像头等新型技术和智能设备的大量应用，造成了数据采集量的急剧增大，数据采集的多样化与多源化的情况日益显现，在智能化电站产生了，数据采集的范围越来越广，采集频率越来越高，数据类型越来越多，数据量越来越大，数据产生速度越来越快的现象，为大数据应用奠定了基础。 2.项目简介 1、电厂面对大规模且种类多样的现场数据，传统的应用软件已经很难处理。有必要运用大数据管理、大数据分析与挖掘技术，通过在智能化电站的体系中，进一步强化和拓展数据的利用范围与利用方式，让数据赋予电站新的生产运营能力，并从中发现新的认知，创造新的价值，满足智能电站的生产与运营。 2、本项目通过构建国华电力公司大数据分析平台，对电力大数据分析与应用的关键技术路径、核心技术内涵及其应用方向的研究，实现数据集成与治理服务，为国华公司建设以大数据为核心的系统集成服务、大数据开发、应用、发布服务提供基础支撑，为电厂本质安全提升、智能诊断、运行优化、经营决策等业务领域的软课题研究提供实践环境。 3.项目目标 1、探索从以流程为中心向以数据为中心转变的信息化建设模式。建立以大数据为核心的工业互联网平台，汇聚全业务、全类型数据资源，通过数据“存储、整合、建模、分析”，全面支撑国华电力数据应用需求，为电厂提供设备全生命周期管理、生产运行工况、经营决策提供分析诊断和决策支持服务。支持电厂海量设备高并发接入、支持微服务形式的应用开发、支持关键应用的垂直服务，切实帮助企业降低成本，提升工作效率，增强管理水平，为员工提供灵活、多样的个性化服务。在此基础上，

异构数据集成平台详细描述

异构数据集成平台详细描述一、综述异构数据集成平台是通过技术手段，将医疗机构内相关系统的数据通过清洗、转换后汇集到临床数据中心，并对采集上来的数据进行质量控制，实现系统之间数据互连互通，降低系统间的耦合程度。支持通过可视化工具自动生成标准的数据共享服务接口向第三方提供数据服务。平台应由前置统一网关、通讯中间件、工作流引擎组成，并提供数据元规范、主索引服务、数据校验服务和公共管理服务等。包括如下功能：二、数据采集引擎通过数据采集引擎库或采用符合国家标准、本地标准目标数据源进行管理，定义平台质量监控的对象等，要求对数据源的定义通过界面化的操作即可完成，系统可以从数据库表、视图或SQL 方式创建检查数据源，支持建立多个数据源。 1）采集HIS、LIS、EMR数据，并进行清洗、转换、标准化，上传到临床数据中心； 2）采集超声报告，超声、病理、内镜影像数据（DICOM或JPG），并进行清洗、转换、标准化，上传到临床数据中心； 3）采集PACS检查报告、原始DICOM影像数据，并进行清洗、转换、标准化，上传到临床数据中心。数据采集主要是由采集服务器，通过HTTP 协议和Restful 技术把数据上传并缓存在WEB 及消息服务器上，WEB 及消息服务器可以缓存一周的数据

上传量，数据上传后，再由消息处理服务进程（MPS）进程完成数据的最终清洗及格式，并最终入库存储。台标等非结构化数据存储在分布式文件系统（S2DFS）中，log 或者行为等结构化数据存储在分布式数据库（MongonDB）中。参见如下数据采集/ 存储流程图： DMQ 是一个分布式的消息服务平台，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等，能提供一种高性能、可靠的、可扩展的、分布式的、可配置关键特性。三、数据交换引擎在基层医疗机构信息系统、家庭医生签约服务平台和其他系统之间建立数据通信的互连通路的渠道，用于处理各类消息的发送接收、数据校验、内容过滤和版本检查等需求，对可用连接、数据源等系统资源根据预设规则进行动态分配管理。数据转换就是将整理后的数据，依照对照表的要求进行转换，并写入到新系统。这个过程可以通过交换系统实现。

数据交换共享整合系统平台建设方案

数据交换共享整合协同平台设计整合协同平台得主要功能就是从其它子系统中提取共享数据,并对多来源渠道得、相互不一致得数据进行数据融合处理;基于数据字典对实时数据与历史数据进行组织,以保证数据间关系得正确性、可理解性并避免数据冗余;以各种形式提供数据服务,采用分层次得方法对各类用户设置权限,使不同用户既能获得各自所需要得数据,又能确保数据传输过程得安全性及共享数据得互操作性与互用性;维护基础信息、动态业务数据以及系统管理配置参数;支撑系统得网络构架、信息安全、网络管理、流程管理、数据库维护与备份等运维能力。整合协同平台根据功能可分为两个部分: 第一部分,基础数据与共享数据得交换服务与路由流程管理,该部分就是交换平台得基础,包括:静态交换数据、动态交换数据、图形数据及表格、统计资料等属性数据、第二部分,各子系统之间得接口实现,根据事先制订好得规范、标准,实现各子系统之间得数据共享与传输操作。在接入中心平台时,应按系统集成要求设计系统结构,各类数据接口遵循系统集成规范。

第一章中心平台设计 1.1 平台功能结构整合协同平台服务器就是公共基础平台得核心部分,XＭA整合协同平台提供一整套规范得、高效得、安全得数据交换机制。ＸMＡ整合协同平台由部署在数据中心与各业务部门得数据交换服务器、数据接口系统共同组成,解决数据采集、更新、汇总、分发、一致性等数据交换问题,解决按需查询、公共数据存取控制等问题。各业务子系统都要统一使用XMA整合协同平台进行数据交换、数据中心统一管理与制定数据交换标准。各业务部门通过数据级整合或者应用级整合通过XＭA整合协同平台向数据中心提供数据,也通过XMA整合协同平台访问共享数据。 XMA整合协同平台得基本功能如下: 共享数据库得数据采集、更新、维护。业务资料库、公共服务数据库得数据采集。提供安全可靠得共享数据服务。业务部门之间得业务数据交换。结合工作流得协调数据服务。

装备四性及综合保障业务平台问题

装备四性及综合保障业务平台问题 2011年05月19日20:31中国经济新闻网字号：T|T 转播到腾讯微博王可在2011装备制造业信息化高峰论坛上发表演讲返回直播专题各位领导、各位专家，下午好，我跟大家交流的主题是装备四性及综合保障业务平台问题，一个是业务现状及问题，第二，国内外技术现状和趋势，第三，需求的分析，第四是总体方案，第五，是重点技术工具介绍，第六，是一些案例。开始的时候，鉴定一下演讲的技术范围。大家可能都知道，装备的可用性、可信性以及综合保障是很大的范畴，但是我们今天就想局限在高端装备制造业的企业上，就是设计研制装备的企业角度来分析四性及综合保障问题。我们这里讲的四性是可靠性、维修性、测试性、安全性，其实是远远不止的，从我们工作重点来说局限在四性，还有环境适应性、系统稳定性，对于民用的涉及到经济性、舒适性，对于军工企业来说，这四性最重要的。综合保障分两块，一块是保障性，一个是技术服务性，保障性主要为了解决保障性的设计、分析，

以及保障资源的研制，技术服务，主要就是一些维修服务、备件服务、训练服务等其他服务，这是今天讲的范围。大家知道四性和综合保障，目标不用说了，主要就是为了提高装备的战备完好性，对于不同行业不同种类的装备，战略完好性有很多的指标，我们不用细讲了。那么基于这些目标，围绕目标，我们四性及综合保障的需求集中在这几部分。第一，就是研制单位，如何落实用户提出的，本身单位提出的综合保障的要求，这就涉及到总体所，分总体所，以及成品单位、配套单位、生产工厂方方面面的问题。第二个需求，就是各个单位必须给使用提供一定的技术支持，保证使用单位使用好，对维修单位提供支持，保证能对装备进行及时的、有效的维护维修，同时大家也知道，装备的综合保障费用现在是越来越高，从国外到国内，如果不好好控制的话，都是挺难以承受的。另外，就是装备综合保障或者四性综合保障的领域内，技术手段与设计、产品、组装手段差距非常大，这是一个挺大的缺陷，我们四性综合保障涉及的手段，真正能匹配我们的主装备的设计手段。除了需求之外，看一下目前国内研制单位的实行的现状，对于装备研制单位来讲，四性综合保障来说，首先就是需求及指标管理，下面就是四性的设计和分析，然后是保障性的设计，保障性的分析，以及保障资源的研制，最后，就是技术服务。目前刚才说的各种业务，在装备研制的论证方案、研制定型、部署使用各个阶段，重点都是不一样的，大家看到这是一个时间延续的大走势图，上面是对于总体单位，下面对象分总体单位或者成品单位，这里面有很多配合关系，有总体单位做四性设计的时候，需要分总体单位配合，总体单位做保障资源的时候，也需要成品单位、分总体单位的保障与支持。在这里，有非常繁杂的业务流程，对四性部分，业务流程我们分出一些局部来看，设计因素非常多的，这是综保方面的设计流程和局部，这是技术服务的业务流程，主业务流程。总的来说，我们装备研制单位的现状，可以是这几点。就是说技术水平落后于主装备的设计水平，第二，设计能力受到很多技术手段的限制，还有一个就是设计成果对产品设计、主装备的设计影响很小，对四性及综保来说，很大一块必须要影响主装备的设计，因为主装备带来的缺陷，往往是后面装备保障所不能弥补的。问题在哪里，刚才提的是现状。有五项。第一，我们认为缺少四性及综保的平台，第二，四性、综保工作与主装备设计比较脱节的，第三，一般总体单位缺乏对分总体或者成品单位的监控和沟通，第四，缺乏很多工具，第五，缺乏标准和规范及检查手段。比如说设计工具来说，试验工具来说，大家通行的认可，对于设计工具CAD、CAE的应用情况来说，有一个PDM管理，试验来说，采集评估工具来说，下面有一个PDM，对于综保方面，很多单位有工具，但是下面的支撑平台没有，这是一个巨大的缺陷，需要做大量的工作的。进一步的问题，就是数据的分散，形成很多信息孤岛，利用率比较低，第二，来自外厂、用户、其他试验场所的数据收集能力很差，没有办法收集数据，因为没有数据平台；第三，还是刚才各位专家说的，试验领域是这样，综保领域也是

基于BI的数据集成展现分析平台设计与实现

基于ＢＩ的数据集成展现分析平台设计与实现李　军　杜　勇（北京市交通信息中心　北京１０００７３）摘　要　为了更直观地分析展现数据中心整合接入的数据，进一步发挥数据中心的行业价值和建设成果，数据集成展现分析平台的建设必不可少。文中在梳理总结ＢＩ技术用于数据展现分析现状及趋势的基础上，对依托数据中心进行数据展现分析的一般流程和方法进行了论述，并以北京市为例，对构建交通行业数据中心数据集成展现分析平台的流程和效果进行了实例应用和总结。平台实现了数据和业务系统的集成展现和分析，并提供历史数据查询、统计分析、报表输出等功能，为交通运行管理和业务决策提供了支持。关键词　数据中心；商务智能；展现；报表；交通中图分类号：Ｕ１文献标志码：Ａｄｏｉ：１０．３９６３／ｊ．ｉｓｓｎ　１６７４－４８６１．２０１２．０６．０３２收稿日期：２０１２－０７－３１修回日期：２０１２－１１－２８第一作者简介：李　军（１９７９），硕士，工程师．研究方向：交通数据处理分析及交通信息化系统建设等．Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｅｅｊｕｎ＠ｂｊｊｔｗ．ｇｏｖ．ｃｎ０　引　言随着交通信息化建设的不断深入，各单位、各部门建设了满足自身业务处理需要的业务应用系统。但由于不同应用系统在不同时期独自建立，系统从业务应用和数据关联上缺少总体规划和设计协调，系统之间数据交换共享存在困难，使得各个部门、单位之间形成了一条条“数字鸿沟”，大量的数据未得到充分的利用，无法满足综合业务处理、公众信息服务和政府决策数据支持的需要［１］。因此，研究和建设跨部门、跨业务的集数据采集、处理、共享交换和综合利用多种功能为一体的交通数据中心己成为当前交通信息化工作的重中之重。数据中心的建设是行业业务信息化系统发展到一定时期的必然阶段，而数据集成展现平台则是数据中心的重要应用体现。数据中心内的各数据生产系统从各个不同的业务角度部分实现了本业务数据的集成、分析和展现，对提高本行业本部门管理的信息化、科学化和专业化发挥了重要作用。但由于各系统服务的主要业务方向不同，其部署环境和平台、数据库种类版本也不尽相同，这就形成了一定程度的信息孤岛，经常出现“数据到处要，报表不一样”的尴尬情况。各个业务数据生产系统之间缺乏信息沟通，统计口径和格式的不一致容易导致出现不全面、不正确的数据，会让日常工作人员和高层决策人员不能较充分地利用好数据。基于此，为使建设的数据中心能够为业务工作和领导决策提供标准、统一、高效的服务，亟需依托数据中心整合的数据资源建立集成统一的数据展现分析平台。本文在分析ＢＩ（ｂｕｓｉｎｅｓｓ　ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）发展趋势及其用于数据中心展现分析可行性的基础上，设计了数据中心进行数据集成展现分析的一般流程和方法，最后以北京市交通行业数据中心数据综合展现分析平台建设为例进行了实际应用。１　ＢＩ数据展现分析现状及需求随着信息技术的发展，数据中心可以获得的内部和外部数据不断增长，但是利用数据的效率并没有相应的提高，用户难以在海量的数据中发现真正有价值的信息。同时，由于数据来源的广泛性，各种不同来源的数据在格式上存在很大的差别，难以进行比较、衡量和利用，使得数据支撑业务工作和决策难度加大。为了解决数据处理和应用过程中的问题，商业智能应运而生。ＢＩ的定义最早由Ｇａｒｔｎｅｒ　Ｇｒｏｕｐ于１９９６年提出，他将商业智能定义为由数据仓库、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成，以帮助企业决策为目的的技术及其应用［２］。０５１交通信息与安全　２０１２年６期　第３０卷　总１７３期

大数据平台技术框架选型

大数据平台技术框架选型Last revision on 21 December 2020

大数据平台框架选型分析一、需求城市大数据平台，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。二、平台产品业务流程三、选型思路必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等五、选型需要考虑简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区

MES与生产数据集成

MES与生产数据集成（2007年）MES最大的价值就是数据(Data)和信息(Information)的转换。如果把MES比喻为人，那么生产数据集成就相当于人的血液系统。好的生产数据集成是MES得以成功的重要基础。MES建设中应该充分考虑利用计算机、数据网络与通信设备、各种技术标准和实时历史数据库软件的有机组合来实现生产数据集成。MES生产数据集成有如下特点：海量的数据集成。这类数据集成无论是采集范围还是数据规模都是海量的。实时的数据集成。这类数据集成面向实时计算，实时分析，实时应用。而且数据是有时效性的，延时的记录和存储将会导致应用的错误甚至失败。复杂的数据源。这类数据集成往往要考虑到复杂的数据源类型，异构的网络接口等因素。面向多种应用的数据集成。集成目标往往要面对ERP，MES甚至控制系统的应用生产数据集成是利用按照标签点的形式通过定时地收集、存储生产过程带有有时标数据、离线手工数据、或者其他外部应用数据（如消息，报警，生产事件），并针对这些数据和数据库平台提供实时管理和应用能力。集成过程应该考虑实时分布采集、经济存储、方便管理、可扩展的协同应用。生产数据集成可以参照相关国内外技术标准、行业标准、事实的产品标准。生产数据集成的系统结构设计、系统配置、软件编制应满足企业对生产可靠运行的要求。生产数据集成必须能够保证生产过程数据采集过程的实时性、数据的完整性。从系统安全而言，生产数据集成要充分考虑保证系统及其数据的安全、采用

适当的加密防护措施、数据备份措施，提供严格的用户认证、权限管理和审计手段、数据的时效性。从开放性和可扩展性考虑，生产数据集成应采用应开放式体系结构和分布式系统设计，以满足未来MES应用和企业信息综合应用的要求。总的说来，生产数据集成包括分布采集、经济存储、灵活管理、可扩展的协同应用等四个组成部分：数据接口与数据采集(Data Acquisition and Collection) 数据归档与存储(Data Archives and Storage) 数据组态与数据库管理(Data Configuration and Administration) 数据应用(Data Application Integration) MES的实时数据集成是一个非常重要而且复杂的话题。目前很多MES厂家都推出各自的实时数据库平台。现有很多优秀的分布式生产数据集成平台，可支持现场百万点级现场的采集规模。这些平台通过其标准的 OPC 采集可以连接各种主流 DCS 系统和 PLC ，其采集速率可以达到毫秒级。他们还可以直接支持文件数据导入，XML文件，用户自定义 SDK 开发工具等，并内置SCADA采集器，同时支持的功能还包括原始数据的各种计算，存储，分布式数据库服务器间数据采集同步等强大功能。以光纤骨干网络为基础，采用控制系统层和管理系统层分开的双层网络结构，控制系统层连接各班组各生产线的控制网络，管理系统层则连接企业骨干网。生产现场的实时数据通过控制系统层通讯传送到实时生产数据库，并根据需要保存为历史数据。实时历史生产数据库则通过管理系统层通讯向骨干网发布信息。异地用户通过挂在骨干网上的客户机实现远程监控、远程维护 MES生产数据采集对象包括：带有时标（Time-Stamp）的生产过程数据带有时标的报警、消息、生产事件信息