本发明专利技术的基于智能制造大数据的企业智能数据空间构造方法，采用一系列分布式存储框架、文件管理系统、实时计算框架，使得可以将智能制造大数据框架从网络和服务器之间巨大的通信负载中解放出来；并且提高了数据的可靠性和可用性；并且在应用前对大数据进行预处理，去除冗余信息以不可靠的数据；提升了数据质量；还通过数据规范的操作，将智能制造中的各项数据进行形式上的统一，打通了信息之间的孤岛现象，增加了智能制造企业信息间的互联互通性；通过维度建模，在事实上简化了建表的复杂性，使得模型的构建速度变快，效率变高，数据的查询也更加方便；大大提高了数据空间运用的时效性以及准确性；并且通过数据分析，为智能制造提供了更多的可能。造提供了更多的可能。造提供了更多的可能。
【技术实现步骤摘要】
一种基于智能制造大数据的企业智能数据空间构造方法
[0001]本专利技术涉及数据空间构造
，尤其涉及一种基于智能制造大数据的企业智能数据空间构造方法。
技术介绍
[0002][0003]大数据技术即一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征；
[0004]数据空间技术是针对传统数据管理而提出的一种新的信息管理抽象概念，即构建建立一套统一的管理机制实现对多元、海量异构和分布广泛的数据资源的统一集中管理；
[0005]现有的智能制造过程中，企业产生的这些数据信息量往往可以达到TB级，这些数据中具有很多有分析价值的信息，企业迫切的需要合理的运用这些数据，使用分析工具来揭开蕴藏在数据之下的发展趋势；
[0006]现有技术在制造业中的应用，虽然也可以让企业生产效率提高，但是智能制造中的信息各个开发的厂商，所开发的信息格式标准并不统一，现有技术在这些数据系统上的工作上各司其职，互不干扰，造成了信息不互通联动性差，形成信息孤岛的现象；以至于现有技术传统的数据仓库架构和运维已经不适合当今企业关于智能制造的需求；
[0007]并且现有的智能制造，随着工业4.0的升级，各项制造业的数据愈加复杂，多种制造业传感器在不同的维度采集的信号，生产流程固定造成的数据先后关联性很大，短时间内就能采集到大体量的数据量；而现有技术在处理在处理这些智能制造业的数据时，时效性以及准确性都较低，无法达到智能制造的需求；
[0008]因此，本领域技术人员致力于开发一种基于智能制造大数据的企业智能数据空间构造方法，旨在解决现有技术中存在的缺陷问题。
技术实现思路
[0009]有鉴于现有技术的上述缺陷，本专利技术所要解决的技术问题是目前现有技术中，在数据系统的工作上各司其职，互不干扰，造成了信息不互通联动性差，形成信息孤岛的现象，已经不适合当今企业关于智能制造的需求；并且现有技术在处理在处理这些制造业的数据时，时效性以及准确性都较低，无法达到智能制造的需求。
[0010]为实现上述目的，本专利技术一种基于智能制造大数据的企业智能数据空间构造方法，包括如下步骤：
[0011]步骤1、进行智能制造大数据框架的搭建；
[0012]步骤2、对智能制造大数据进行预处理；
[0013]步骤3、基于步骤1和步骤2的信息，完成数据空间模型的构建；
[0014]步骤4、完成智能数据空间的搭建与应用；
[0015]所述步骤1搭建的智能制造大数据框架包括分布式存储框架、分布式文件管理系统、分布式实时计算框架；
[0016]所述步骤1中分布式存储框架具有并行集群的能力，可以将智能制造大数据框架从网络和服务器之间巨大的通信负载中解放出来；
[0017]所述步骤1中分布式存储框架可以在运行的同时确保容错，并且会在各个节点对数据进行复制保存；
[0018]所述步骤1中的分布式文件管理系统可以对分布式存储框架内存储的数据进行管理，从而实现大规模的数据集处理；
[0019]所述步骤1中的分布式文件管理系统中设置有一个主节点，该主节点在分布式文件管理系统实现管理者的功能，该主节点负责智能制造大数据块的映射；
[0020]所述步骤1中的分布式文件管理系统中设置有多个从节点，从节点在分布式文件管理系统负责执行相关命令，以及在分布式系统中起到监控的作用；
[0021]所述步骤1中的分布式文件管理系统提供大数据副本存放，副本的存放不会影响数据的可靠性和可用性，同时会减少分布式文件管理系统中的写流量，从而提高数据写入性能；
[0022]步骤2、对智能制造大数据进行预处理；
[0023]所述步骤2对大数据进行预处理，可以提升数据质量，去除大量不相关和冗余的信息以及嘈杂且不可靠的数据；
[0024]所述任何数据分析操作进行前，都需要对智能制造大数据进行预处理，以提高数据质量；
[0025]所述步骤2的大数据预处理，包括数据清洗与数据规范；
[0026]所述步骤2的数据清洗即剔除空缺数据、数据规范以及删除与智能制造无关的数据；
[0027]所述步骤2的数据规范，是将智能制造中的各项数据进行形式上的统一；
[0028]所述步骤2进行空缺数据剔除时，需要首先查看空缺数据所占总数据的比例，若空缺比例占比较小，则可以直接将空缺数据剔除，使得清除后的空缺数据占总数据比例变为0％；
[0029]所述步骤2中，若空缺数据比例较高，则需要检测智能制造过程中，相关传感器以及数据检测装置是否安装到位，或存在相关传感器损坏从而无法采集数据造成数据空缺；
[0030]步骤3、基于步骤1和步骤2的信息，完成数据空间的模型构建；
[0031]所述步骤3所采用的数据空间模型为维度建模，一种基于维度来分辨数据的模型；
[0032]所述步骤3的维度建模中，分为事实表和维度表，所述事实表是根据具体的实际需要来区分数据，所述维度表是通过观察角度来区分数据；
[0033]所述步骤3通过维度建模，在事实上简化了建表的复杂性，使得模型的构建速度变快，效率变高，数据的查询也更加方便；
[0034]所述数据模型的构建包括：选择业务过程、确定智能制造数据的颗粒度、确定维度表、完成事实表的设计；
[0035]所述步骤3中选择业务过程是数据空间模型构建的第一步，选择的业务过程需要真正代表实际智能制造生产水平的业务过程；
[0036]所述业务过程选择后，需要针对选出的业务过程进行数据分析，得出可以指导智能制造企业预测生产的相关建议；
[0037]所述步骤3确定智能制造数据的颗粒度，需要考虑智能制造数据的详细程度的要求和数据的查询速度要求；
[0038]所述智能制造数据的颗粒度，颗粒度越大，数据量越少，查询速度越快，但是不利于完整信息的保存和表的优化；
[0039]所述智能制造数据的颗粒度，颗粒度越小，数据量越大，查询数据越大，但是存储的信息都是十分详细的数据，可以为数据分析提供更多的可能；
[0040]所述步骤3中的维度表，是用于描述智能制造业务过程的分析角度，在后续的智能制造数据分析中，维度表是分析的重点，也是区分数据的重要标识；
[0041]所述维度表与事实表相链接，穿抽在每个事实表中，并且包含了对低粒度的描述；
[0042]所述步骤3中的事实数据来自业务过程中不可或缺的因素，事实表中字段的粒度要与声明粒度一致，而且事实表中的每一行都应该与选定的业务过程相对应；
[0043]所述步骤3中的事实表的设计分为：周期快照事实表、事务事实表、累计事实表；
[0044]所述事实表中的周期快照事实表的事实是交易活动，时间维度为业务日期；
[0045]所述事实表中的事务事实表的事实是时间周期内的绩效，时间维度为时期末；
[0046]所述事实表中的累计事实表的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于智能制造大数据的企业智能数据空间构造方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、进行智能制造大数据框架的搭建；步骤2、对智能制造大数据进行预处理；步骤3、基于步骤1和步骤2的信息，完成数据空间模型的构建；步骤4、完成智能数据空间的搭建与应用。2.如权利要求1所述企业智能数据空间构造方法，其特征在于，所述步骤1搭建的智能制造大数据框架包括分布式存储框架、分布式文件管理系统、分布式实时计算框架；所述步骤1中分布式存储框架具有并行集群的能力，可以将智能制造大数据框架从网络和服务器之间巨大的通信负载中解放出来；所述步骤1中分布式存储框架可以在运行的同时确保容错，并且会在各个节点对数据进行复制保存。3.如权利要求1所述企业智能数据空间构造方法，其特征在于，所述步骤1中的分布式文件管理系统可以对分布式存储框架内存储的数据进行管理，从而实现大规模的数据集处理；所述步骤1中的分布式文件管理系统中设置有一个主节点，该主节点在分布式文件管理系统实现管理者的功能，该主节点负责智能制造大数据块的映射；所述步骤1中的分布式文件管理系统中设置有多个从节点，从节点在分布式文件管理系统负责执行相关命令，以及在分布式系统中起到监控的作用；所述步骤1中的分布式文件管理系统提供大数据副本存放，副本的存放不会影响数据的可靠性和可用性，同时会减少分布式文件管理系统中的写流量，从而提高数据写入性能。4.如权利要求1所述企业智能数据空间构造方法，其特征在于，所述步骤2对大数据进行预处理，可以提升数据质量，去除大量不相关和冗余的信息以及嘈杂且不可靠的数据；所述步骤2的大数据预处理，包括数据清洗与数据规范；所述步骤2的数据清洗即剔除空缺数据、数据规范以及删除与智能制造无关的数据；所述步骤2的数据规范，是将智能制造中的各项数据进行形式上的统一；所述步骤2进行空缺数据剔除时，需要首先查看空缺数据所占总数据的比例，若空缺比例占比较小，则可以直接将空缺数据剔除，使得清除后的空缺数据占总数据比例变为0％；所述步骤2中，若空缺数据比例较高，则需要检测智能制造过程中，相关传感器以及数据检测装置是否安装到位，或存在相关传感器损坏从而无法采集数据造成数据空缺。5.如权利要求1所述企业智能数据空间构造方法，其特征在于，所述步骤3所采用的数据空间模型为维度建模，一种基于维度来分辨数据的模型；所述步骤3的维度建模中，分为事实表和维度表，所述事实表是根据具体的实际需要来区分数据，所述维度表是通过...
【专利技术属性】
技术研发人员：张勇斌，王煜川，齐元胜，
申请(专利权)人：北京印刷学院，
类型：发明
国别省市：
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