GE:工业大数据推动创新增长【hth华体会全站app】
作者:hth华体会全站app 发布时间:2022-06-25 03:20
本文摘要:对于工业大数据解决方案,人们首先想起的有可能并不是历史数据库软件,但许多企业有可能没意识到的是:这些先进设备、开箱即用的解决方案是专门高效收集、存储和管理大量时间序列过程数据而设计,而这正是工业大数据的难题所在。 随着数据集的规模和复杂度大大减少,高级历史数据库为企业获取了一种有效地、非常简单、便利的方法,需要高效地利用大量动态和历史过程数据,这是优化决策反对的关键拒绝。 它们可以协助企业相连和收集有所不同系统和设备的数据,考古数据中说明了的信息。

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对于工业大数据解决方案,人们首先想起的有可能并不是历史数据库软件,但许多企业有可能没意识到的是:这些先进设备、开箱即用的解决方案是专门高效收集、存储和管理大量时间序列过程数据而设计,而这正是工业大数据的难题所在。  随着数据集的规模和复杂度大大减少,高级历史数据库为企业获取了一种有效地、非常简单、便利的方法,需要高效地利用大量动态和历史过程数据,这是优化决策反对的关键拒绝。

它们可以协助企业相连和收集有所不同系统和设备的数据,考古数据中说明了的信息。  GE高级历史数据库使用了时间序列友好关系的数据结构,使其性能大大高于传统的关系或关键值数据结构,可在大数据集和涉及时间段内高效地展开查找。历史数据库为确实的动态数据获取速度大幅度减缓的读取性能和微秒级分辨率,需要收集过程级的信息值,持续推展改进。

此外,GE高级历史数据库需要与过程数据源相连,必要获取数据拆分整个企业的数据并展开传输,构建高效存储,很大增加了准确再造时间序列信号所需的数据量。  案例共享:GE大数据协助GE能源节省数百万只有构建精彩的时间序列过程数据采访,从而通过数据分析确认关键业务的趋势,工业企业才能从大数据中受益。有了这一洞察力,企业需要提升自身的运营号召度和灵敏度,凭借差异化竞争信息从业内同行中脱颖而出。

  例如,坐落于亚特兰大的GE能源监测和临床(MD)中心,乔治亚州搜集全球50多个国家上千台燃气轮机的数据,每天为客户搜集10千兆字节的数据。中心被迫的组织并阐述来自系统内传感器振动和温度信号的恒定数据流。  低数据压缩和动态数据采访  监测和临床中心依靠GE的ProficyHistorian软件搜集并管理其倒数数据流。

软件强劲的数据压缩性能构建了极为高效的海量数据搜集、存储和集中于。它将年度存储容量从之前的60百万兆字节缩减到10百万兆字节,减少了每百万兆字节存储数据的管理成本,从而明显缩减了成本。  用于ProficyHistorian之前,中心不能以多个关系数据库为基准,在线存储3个月原先应用程序的数据,优化数据的能力受限。从副本中拉出有数据,手动读取离线数据,然后运营数据查找,实施数据催促必须几天甚至几周的时间,这是一项耗时且艰难的任务。

  现在,利用Historian,中心需要在线存储长达10年的数据,需要手动移动数据,才可高效查找更大的数据集,从而构建几近动态的数据分析。它需要较慢地给出自于加装后设备性能劣化等影响运营性能的关键问题的答案。更慢地确认问题,从而及时地做出决策,更慢地实施缺失措施。

  更慢的分析和预测临床  如今,中心每天倒数运营上百个有所不同的数据算法,企业以求更慢地展开历史数据的分析,为动态运营系统带给意义和上下文,从而取得关键竞争优势。它也能通过较为历史数据和当前资产绩效,查阅劣化迹象的趋势和模式,提早数周预测资产故障和停机时间,在问题再次发生之前展开检测、临床和预测。

  例如,中心防止了多起由阀门控制器和执行机构问题引发的故障,利用历史和高级分析构建数据脉络简化和可行性情报,增加停机时间,为客户节省了数百万的开支。加装Historian后,通过系统内大数据的用于,每年能节约和减免0.75亿美元的成本,同时将性能强化为双倍,为客户带给价值。这就是大数据的力量!。


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