作為業(yè)界領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)行業(yè)解決方案專(zhuān)家
美林?jǐn)?shù)據(jù)已經(jīng)為電力行業(yè)、制造行業(yè)、金融行業(yè)提供了
具有數(shù)據(jù)應(yīng)用一體化、產(chǎn)品化的大數(shù)據(jù)整體解決方案
一、項(xiàng)目背景
產(chǎn)品研發(fā)過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量的試驗(yàn)數(shù)據(jù),主要通過(guò)產(chǎn)品可靠性及質(zhì)量安全等方面的性能測(cè)試產(chǎn)生。由于試驗(yàn)業(yè)務(wù)具有流程復(fù)雜、成本高、測(cè)量參數(shù)多、資源分散、設(shè)備種類(lèi)繁多、數(shù)據(jù)格式不一、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜等特點(diǎn)。因此,給數(shù)據(jù)檢索、重新利用、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)安全帶來(lái)難題,傳統(tǒng)人工整理分析工作效率低且易產(chǎn)生錯(cuò)誤。
隨著海量試驗(yàn)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生,各單位更加關(guān)注如何管理和利用好數(shù)據(jù),讓其產(chǎn)生價(jià)值。因此,引入大數(shù)據(jù)技術(shù)的處理手段就顯得尤為必要。
二、問(wèn)題與挑戰(zhàn)
1.產(chǎn)品試驗(yàn)缺乏統(tǒng)一的平臺(tái)支持,無(wú)法整合各種試驗(yàn)數(shù)據(jù)資源。
2.缺少海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)處理能力,影響試驗(yàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢(xún)、導(dǎo)入導(dǎo)出等基礎(chǔ)工作效率。
3.缺乏海量數(shù)據(jù)分析能力及智能識(shí)別手段,影響處理分析文檔、圖片及視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的效率。
4.試驗(yàn)成果和經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)未實(shí)現(xiàn)價(jià)值利用,對(duì)設(shè)計(jì)生產(chǎn)等其他業(yè)務(wù)支撐不足。
三、解決方案
針對(duì)軍工產(chǎn)品試驗(yàn)特點(diǎn)及問(wèn)題,利用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建試驗(yàn)數(shù)據(jù)管理及應(yīng)用系統(tǒng),對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的管理,深度發(fā)掘海量試驗(yàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值。該解決方案整體架構(gòu)如下:
1.分階段建立數(shù)據(jù)模型,定制分類(lèi)管理策略,實(shí)現(xiàn)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)及處理應(yīng)用。
2.基于大數(shù)據(jù)中心整合不同的試驗(yàn)數(shù)據(jù)源,實(shí)現(xiàn)試驗(yàn)全過(guò)程數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、計(jì)算、模型構(gòu)建和分析應(yīng)用。
3.基于文本挖掘及圖像智能識(shí)別技術(shù),實(shí)現(xiàn)文本及圖像的自動(dòng)識(shí)別,提高試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析的效率。
4.采用數(shù)據(jù)挖掘算法,對(duì)海量試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,構(gòu)建面向產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、售后維修的應(yīng)用服務(wù),實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品各階段業(yè)務(wù)支撐。
四、技術(shù)特點(diǎn)
1.基于大數(shù)據(jù)中心,解決海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及高效處理的難題。
2.基于虛擬建庫(kù)及動(dòng)態(tài)建模技術(shù),實(shí)現(xiàn)不同試驗(yàn)數(shù)據(jù)管理自主擴(kuò)展。
3.基于大數(shù)據(jù)采集等多種集成手段,實(shí)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)源的高效采集。
4.基于圖像自動(dòng)智能識(shí)別技術(shù),實(shí)現(xiàn)圖片的自動(dòng)測(cè)量與標(biāo)記。
5.基于文本挖掘技術(shù),實(shí)現(xiàn)試驗(yàn)相關(guān)文檔數(shù)據(jù)的處理分析。
6.基于大數(shù)據(jù)分析挖掘手段實(shí)現(xiàn)試驗(yàn)數(shù)據(jù)探索應(yīng)用服務(wù)的構(gòu)建。
五、應(yīng)用價(jià)值
1.減少試驗(yàn)數(shù)據(jù)歸檔工作周期30%,提高試驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化入庫(kù)率60%。
2.針對(duì)紙質(zhì)文檔、圖像、音視頻等數(shù)據(jù)的處理分析應(yīng)用,提高效率達(dá)50%以上。
3.提高試驗(yàn)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)查詢(xún)效率60%,降低試驗(yàn)數(shù)據(jù)、試后數(shù)據(jù)處理分析周期,實(shí)現(xiàn)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的深度價(jià)值應(yīng)用。
六、客戶(hù)評(píng)價(jià)
試驗(yàn)數(shù)據(jù)管理及應(yīng)用與業(yè)務(wù)結(jié)合緊密,改變了原有粗放式的試驗(yàn)數(shù)據(jù)管理模式,提高了試驗(yàn)任務(wù)的工作效率;有效利用海量產(chǎn)品試驗(yàn)數(shù)據(jù),建立數(shù)據(jù)處理分析模型,建立產(chǎn)品性能評(píng)估、故障診斷、優(yōu)化設(shè)計(jì)等應(yīng)用服務(wù),深度發(fā)掘數(shù)據(jù)價(jià)值,為產(chǎn)品售后服務(wù)提供大數(shù)據(jù)分析手段,為產(chǎn)品設(shè)計(jì)提升找到方向,為企業(yè)產(chǎn)品提高性能提供了多維度應(yīng)用服務(wù)支撐。
七、相關(guān)案例
中國(guó)航發(fā)某單位試驗(yàn)數(shù)據(jù)管理及應(yīng)用項(xiàng)目
中國(guó)航發(fā)某單位基于數(shù)據(jù)挖掘的多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化分析項(xiàng)目
航天科技某單位產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理項(xiàng)目
航空工業(yè)某單位數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目