一种工业大数据建模平台制造技术

本申请提供了一种工业大数据建模平台，包括：数据管理设备、算法管理设备、模型管理设备、模型发布部署设备及预测控制设备；数据管理设备的输入接口与工业数据库相连，数据管理设备的输出接口与模型管理设备的第一输入接口相连；模型管理设备的第二输入接口与算法管理设备的输出接口相连；模型管理设备的输出接口与模型发布部署设备的输入接口相连，模型发布部署设备的输出接口与预测控制设备的输入接口相连。在本申请中，提供的工业大数据建模平台，可以实现对工业数据进行分析。

An industrial big data modeling platform

The application provides an industrial big data modeling platform, including: data management equipment, algorithm management equipment, model management equipment, model release deployment equipment and predictive control equipment; the input interface of data management equipment is connected with industrial database, the output interface of data management equipment is connected with the first input interface of model management equipment; the second input of model management equipment The input interface is connected with the output interface of the algorithm management device; the output interface of the model management device is connected with the input interface of the model release deployment device, and the output interface of the model release deployment device is connected with the input interface of the predictive control device. In this application, the industrial big data modeling platform provided can realize the analysis of industrial data.

【技术实现步骤摘要】
一种工业大数据建模平台
本申请涉及工业自动化控制
，特别涉及一种工业大数据建模平台。
技术介绍
工业数据是在工业领域信息化应用中产生的数据，其可以反映机器设备的运行情况，因此可以通过分析工业数据对机器设备的运行进行监控及控制。但是，在工业领域，需要一种平台，至少可以提供工业数据分析功能。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本申请实施例提供一种工业大数据建模平台，以达到实现对工业数据进行分析的目的，技术方案如下：一种工业大数据建模平台，包括：数据管理设备、算法管理设备、模型管理设备、模型发布部署设备及预测控制设备；所述数据管理设备的输入接口与工业数据库相连，所述数据管理设备的输出接口与所述模型管理设备的第一输入接口相连；所述模型管理设备的第二输入接口与所述算法管理设备的输出接口相连；所述模型管理设备的输出接口与所述模型发布部署设备的输入接口相连，所述模型发布部署设备的输出接口与所述预测控制设备的输入接口相连；所述数据管理设备，用于从所述工业数据库中获取工业数据，并对获取到的工业数据进行管理；所述算法管理设备，用于对预置的机器学习算法进行管理；所述模型管理设备，用于利用所述算法管理设备管理的机器学习算法构建基于机器学习的工业大数据分析模型，并从所述数据管理设备获取到的工业数据中获取目标数据，作为训练数据，并利用所述训练数据对所述基于机器学习的工业大数据分析模型进行训练；所述模型发布部署设备，用于将所述模型管理设备训练得到的基于机器学习的工业大数据分析模型部署到预测服务端；所述预测控制设备，用于控制所述预测服务端利用所述基于机器学习的工业大数据分析模型，对目标设备产生的工业数据进行预测，并将根据所述预测服务端的预测结果产生的控制指令下发给所述目标设备，以控制所述目标设备运行。优选的，所述工业大数据建模平台还包括：模型有效性监控及优化设备；所述模型有效性监控及优化设备的输入接口与所述预测控制设备相连，所述模型有效性监控及优化设备的输出接口与所述模型管理设备相连；所述模型有效性监控及优化设备，用于对所述基于机器学习的工业大数据分析模型的预测性能进行监控，若预测性能下降，则发送控制命令至所述模型管理设备；所述模型管理设备，还用于按照所述控制命令，对所述基于机器学习的工业大数据分析模型进行优化，并将优化后的基于机器学习的工业大数据分析模型替换所述基于机器学习的工业大数据分析模型。优选的，所述模型有效性监控及优化设备，还用于：若监控到所述基于机器学习的工业大数据分析模型的预测性能在设定时间内无效，则发出警告。优选的，所述模型管理设备，具体用于：将所述算法管理设备管理的机器学习算法编排为建模过程图；并按照所述建模过程图，构建基于机器学习的工业大数据分析模型。优选的，所述模型管理设备，还用于：保存所述建模过程图。优选的，所述模型管理设备，还用于：对所述建模过程图进行复制。优选的，所述模型管理设备，还用于：对用于构建所述基于机器学习的工业大数据分析模型的机器学习算法的参数进行配置。优选的，所述模型管理设备，还用于：对构建的多个基于机器学习的工业大数据分析模型进行组合。优选的，所述算法管理设备还包括输入接口，用于接收用户上传的自定义算法；所述算法管理设备，还用于保存并管理所述用户上传的自定义算法。优选的，所述模型管理设备还用于：对训练得到的各个基于机器学习的工业大数据分析模型进行管理。与现有技术相比，本申请的有益效果为：在本申请中，提供一种工业大数据建模平台，包括：数据管理设备、算法管理设备、模型管理设备、模型发布部署设备及预测控制设备，数据管理设备、算法管理设备、模型管理设备、模型发布部署设备及预测控制设备之间协同工作，可以构建基于机器学习的工业大数据分析模型，并利用基于机器学习的工业大数据分析模型对工业数据进行分析，实现对目标设备运行的控制。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本申请提供的一种工业大数据建模平台实施例1的结构示意图；图2是本申请提供的一种工业大数据建模平台实施例2的结构示意图；图3是本申请提供的一种工业大数据建模平台实施例3的结构示意图；图4是本申请提供的一种工业大数据建模平台实施例4的结构示意图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。本申请实施例公开了一种工业大数据建模平台，包括：数据管理设备、算法管理设备、模型管理设备、模型发布部署设备及预测控制设备；所述数据管理设备的输入接口与工业数据库相连，所述数据管理设备的输出接口与所述模型管理设备的第一输入接口相连；所述模型管理设备的第二输入接口与所述算法管理设备的输出接口相连；所述模型管理设备的输出接口与所述模型发布部署设备的输入接口相连，所述模型发布部署设备的输出接口与所述预测控制设备的输入接口相连；所述数据管理设备，用于从所述工业数据库中获取工业数据，并对获取到的工业数据进行管理；所述算法管理设备，用于对预置的机器学习算法进行管理；所述模型管理设备，用于利用所述算法管理设备管理的机器学习算法构建基于机器学习的工业大数据分析模型，并从所述数据管理设备获取到的工业数据中获取目标数据，作为训练数据，并利用所述训练数据对所述基于机器学习的工业大数据分析模型进行训练；所述模型发布部署设备，用于将所述模型管理设备训练得到的基于机器学习的工业大数据分析模型部署到预测服务端；所述预测控制设备，用于控制所述预测服务端利用所述基于机器学习的工业大数据分析模型，对目标设备产生的工业数据进行预测，并将根据所述预测服务端的预测结果产生的控制指令下发给所述目标设备，以控制所述目标设备运行。在本申请中，可以实现对工业数据进行分析。接下来对本申请实施例公开的工业大数据建模平台进行介绍，如图1所示的，为本申请提供的一种工业大数据建模平台实施例1的结构示意图，工业大数据建模平台可以包括：数据管理设备11、算法管理设备12、模型管理设备13、模型发布部署设备14及预测控制设备15。所述数据管理设备11的输入接口与工业数据库相连，所述数据管理设备11的输出接口与所述模型管理设备13的第一输入接口相连；所述模型管理设备13的第二输入接口与所述算法管理设备12的输出接口相连；所述模型管理设备1本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种工业大数据建模平台，其特征在于，包括：数据管理设备、算法管理设备、模型管理设备、模型发布部署设备及预测控制设备；/n所述数据管理设备的输入接口与工业数据库相连，所述数据管理设备的输出接口与所述模型管理设备的第一输入接口相连；/n所述模型管理设备的第二输入接口与所述算法管理设备的输出接口相连；/n所述模型管理设备的输出接口与所述模型发布部署设备的输入接口相连，所述模型发布部署设备的输出接口与所述预测控制设备的输入接口相连；/n所述数据管理设备，用于从所述工业数据库中获取工业数据，并对获取到的工业数据进行管理；/n所述算法管理设备，用于对预置的机器学习算法进行管理；/n所述模型管理设备，用于利用所述算法管理设备管理的机器学习算法构建基于机器学习的工业大数据分析模型，并从所述数据管理设备获取到的工业数据中获取目标数据，作为训练数据，并利用所述训练数据对所述基于机器学习的工业大数据分析模型进行训练；/n所述模型发布部署设备，用于将所述模型管理设备训练得到的基于机器学习的工业大数据分析模型部署到预测服务端；/n所述预测控制设备，用于控制所述预测服务端利用所述基于机器学习的工业大数据分析模型，对目标设备产生的工业数据进行预测，并将根据所述预测服务端的预测结果产生的控制指令下发给所述目标设备，以控制所述目标设备运行。/n...

【技术特征摘要】
1.一种工业大数据建模平台，其特征在于，包括：数据管理设备、算法管理设备、模型管理设备、模型发布部署设备及预测控制设备；
所述数据管理设备的输入接口与工业数据库相连，所述数据管理设备的输出接口与所述模型管理设备的第一输入接口相连；
所述模型管理设备的第二输入接口与所述算法管理设备的输出接口相连；
所述模型管理设备的输出接口与所述模型发布部署设备的输入接口相连，所述模型发布部署设备的输出接口与所述预测控制设备的输入接口相连；
所述数据管理设备，用于从所述工业数据库中获取工业数据，并对获取到的工业数据进行管理；
所述算法管理设备，用于对预置的机器学习算法进行管理；
所述模型管理设备，用于利用所述算法管理设备管理的机器学习算法构建基于机器学习的工业大数据分析模型，并从所述数据管理设备获取到的工业数据中获取目标数据，作为训练数据，并利用所述训练数据对所述基于机器学习的工业大数据分析模型进行训练；
所述模型发布部署设备，用于将所述模型管理设备训练得到的基于机器学习的工业大数据分析模型部署到预测服务端；
所述预测控制设备，用于控制所述预测服务端利用所述基于机器学习的工业大数据分析模型，对目标设备产生的工业数据进行预测，并将根据所述预测服务端的预测结果产生的控制指令下发给所述目标设备，以控制所述目标设备运行。


2.根据权利要求1所述的工业大数据建模平台，其特征在于，所述工业大数据建模平台还包括：模型有效性监控及优化设备；
所述模型有效性监控及优化设备的输入接口与所述预测控制设备相连，所述模型有效性监控及优化设备的输出接口与所述模型管理设备相连；
所述模型有效性监控及优化设备，用于对所述基于机器学习的工业大数据分析模型的预测性能进行监控，若预测性能下降，则发送控制命令至所述模型管理设备；
所述模型管理设备，还用于按照所述控制命令，对...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜百宁，张传文，范莹，史汝凯，丁振莹，付迅，李龙，王官平，
申请(专利权)人：宁波和利时智能科技有限公司，北京和利时智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33