1、创建创建智慧工厂实时智慧工厂实时数数据分析方案据分析方案目录 庞数据? 主要效果，特点，技术 工厂智能化架构图 实时数据分析 跨国企业EIS 报表，通知 实时监测 触发器 用户界面 高性能 安全性庞数据 技术蓝图 公司现状 成立目的 主要客户公司简介 智能制造发展方向 产业创新 工厂智能化是？ 实时数据分析 未来 MES 为品质创新需要信息创新智能工厂2通过物联网技术与大数据技术，带来产业创新。制造业风力配电化学石油与天然气发电工业数据机器数据智能工厂3产业领域 大数据分析既诊断技术，对产业领域的需求性不断增大。 成千上万的传感器，可同时管理，既实时数据收集与分析。 主要设备故障预测，既异常感
2、知。 设备运行状态管理，与性能管理。 电力及能源，实时监测与分析。未连接 链接 设备互联 数据采集 实时监测分析控制C CPSPSNetworkSW+HW自动化信息化互联化智能化庞数据技术范围庞数据技术范围4设备,机器人,CNC传感器, IOT设备异常感知 品质异常感知大 数据分析大数据机器学习 算法 统计技术 云技术设备智能控制自动调试Adaptive ControlAI智能工厂智能制造发展方向未来创新 生产，机器所有数据实时采集既分析，通过分析结果，得到新的状 态信息，积累更多的信息知识，创造新的价值。 通过分析实时数据，提高的生产与品质效率，节省费用。 生产数据与设备数据的采集与分析，是
3、发展未来工厂首要创新过程。智能工厂5工厂智能化是? ?机器数据工业数据MES 数据快速，准确 分析, 诊断机器障碍 预测质量 预测基本 统计分析实时 异常感知快速而准确的实时数据分析和异常检测。 工业数据和机器数据，通过基本统计分析，洞察与诊断。 通过分析机器数据，预测故障。 通过分析生产数据，预测主要问题信息，实时通知。实时 设备控制6智能工厂实时数据分析MES + Big Data 实时分析技术 通过技术创新改变工厂。发达的制造强国，纷纷在研发大数据分析 与数据诊断技术。 MES的优化是，通过实时数据分析，快速又准确的诊断技术。 数据分析，既数据可视化，带来新的价值。 管理者可以，迅速又准
4、确的得到，数据信息情报。 通过实时数据分析, 优化MES。 工厂人员通过数据得到新的信息，使人更快的了解工厂，这是对工 厂的运营带来极大的提升。 MES创新是，发展“工业 4.0” 阶段中必要条件。7智能工厂未来MES品质创新人法配件(原料)环境设备 人得到信息，人更好的管理人。 得到自动分析的结果。人 设备就品质 了解设备即可了解品质 设备数据实时采集就是创新的第一步设备 供货企业实时质量管理 来料品质检验与入库品质实时分析 洞察供货商品质变化配件(原料) 通过数据管理工厂 出现品质异常，通过数据解决 通过异常感知系统,预防品质异常。方法环境 入库仓库，原材料仓库实时安全管理 工厂所有信息共
5、享。为品质创新，人需得到工厂所有的事物信息，即带来信息创新。智能工厂8信息创新带来品质创新实时分析产业数据创造新的价值 链接各种产业或工厂的设备即品质检测设备的数据分析的物联网技术 基于大数据实时故障预测。 通过实时数据分析, 优化MES。 基于云技术，高效的数据处理技术。 大量设备数据实时，采集即统计分析技术 实时SPC统计数据分析即故障预测9智能工厂庞数据是？Pang Data 庞数据与MES的技术目的不同。庞数据是，实时采集数据， 提供自动分析。 生产高价产品或大批量生产的工厂，可用于实时品质管理。 设备，MES既ERP数据，实时采集分析。 利用大数据的 Machine Learning
6、 基于与算法异常感知。 实时工程能力（SPC）故障预测既异常感知。 采集设备数据，通过设备状态，管理设备。 实时采集，品质测定的数据，感知异常。 实时数据监控。 基于物联网（IOT）技术，实时采集大容量数据。 TB,PB大数据管理，既统计处理。MES 管理工厂整体的运营状态和业绩管理 生产业绩管理 品质不良管理 设备情报既品质履历管理 工程能力（SPC）事后分析管理 仓库管理 材料管理PMSFMS品质管理设备管理材料管理仓库管理销售管理实时监控，异常感知，大数据，分析MES庞数据人力/财务ERP10庞数据 庞数据与MES区别？庞数据主要特点实时SPC分析USL/LSL实时异常感知控制图规则（W
7、estern Electric/Nelson/自定义）异常感知。实时SPC分析 设备既品质故障预测。 生产过程中，品质设备之间，通过联性分析，得到异常 感知。实时预测分析 仓库温湿度实时监测即异常感知。 工厂电压，制造设备如测量品质的仪器异常感知。 设备数据实时采集，通过分析感知异常。主要设备异常感知主要特点实时SPC分析实时 预测分析实时主管 信息系统主要设施 实时监控实时设备 异常感知通过实时数据分析快速的提供情报即异常感知11庞数据主要技术 大数据存储与处理技术。 基于机器学习，分实时监测技术。 长期数据的统计分析（最小，最 大，平 均，个 数，偏 差，微分）大数据 机器学习 使用各种分
8、析道具，实时感知异常，预测故障。 通过实时分析技术，有快又准的提供信息。 设备监测与自身算法技术，与基础设施相结合的 各种异常感知技术。故障预测异常感知 通过物联网技术与云架构，提供大量数据采集与处理技术。 基于传统技云技术，实时移动技术，大数据技术 融合的创新技术。云技术技术实时 监测大数据机器 学习物联网云架构手机庞数据是为顾客提供最高的价值，在技术上不断创新献出我们的了力量。12 实时管理品质数据，降低不良。 通过最低的费用维持最高的品质。 软件替代人力，减轻人力。 工厂主要设施，设备，通过传感器实时采集数据，主 要设施信息化，设施管理费用即预防事故。节省经费节省经费 最低的价格，使用产
9、业情报处理技术。 实时情报处理，系统提供快速准确的生产数据。 品质数据管理，对客户提高信誉。 工厂整体智能化，确保新的工厂运营系统。创新 情报化通过创新技术降低成本13庞数据主要效果 基于物联网大数据，创新技术，提供实时工厂智能化。 实时采集传感器数据，提供异常感知技术。 第4次产业革命中，评价到，对工厂进行实际创新的技术和方案。 不是普遍的是Query型 事后分析，而是采集传统型数据的实时分析解决方案。 快速 易懂的数据采集，共享与整合的Data Driven IoT 解决方案。技术独创性 在韩国和中国最迅速地提供“SaaS”的实时感知技术。 世界第一个saas公司提供实时spc(工程能力管
10、理) 根据物联网时代，为现实创新工厂提供情报信息。 Data Driven IoT 平台来确保多种产业领域的市场性优厚。市场的优势 基于SaaS 价格低廉，又低廉的价格使用高科技技术服务。 大企业或中小企业，引进智能化解决方案，价格无负担。 用一个解决方案，可以使工厂所有领域都能发挥智能化的物联网平台。价格第4次产业革命中首要创新是，设备与传感器数据的采集既异常感知，在市场是先驱14庞数据为什么选庞数据呢？分析手机监测警报SDK机器学习集成安全性庞数据工厂智能化从设备至MES，实时采集既分析，构建工厂智能化 。15机器或品质异常检测PLC控制的自适应控制OPC UA Serv erPLCHUB
11、E ER RP PM ME ES SHMI/SCADA数据集成(REST/MQTT)O Oththe er rS So ol lututi io on n大数据 数据库SPC实时处理实时监测故障预测数据分析传感器网关（Gateway）应用案例供应商质量管理质检室质量管理机器，传感器数据SPC 分析趋势分析设备数字化管理预测分析设备数据管理实时监控室品质和传感器数据 跟踪管理实时机器故障预测实时质量分析预测分析庞数据智能工厂概要16传感器Pang Data(SAAS 或 Onpremise)Pang SDK数据库ERP,MES分析手机检测警告PLCHTTPS工厂JDBCOPC/SCADAPang
12、 SDK实时SPC以太网（局域网）PLC其他方案自适应控制其他系统HTTPSREST手动输入LibraryLibraryPang SDKMQTTTCPIP17庞数据工厂数据采集和集成概述THANK YOUSUCCESS2022-5-10Pang Data分析移动设备HTTPS监控警报工厂Pang SDK工厂内主要设施的环境数据实时采集即异常感知电力生产线静电工厂温度工厂湿度仓库温湿度材料仓库温湿度19实时发送数据庞数据主要设施实时异常感知Pang DataHTTPS工工厂厂设备数据(马达, 逆变器, 压力机 等)MachinePang SDK自动化设备数据采集CNC许多设备基于设备数据自动异常
13、感知。Robot机器人数据采集庞数据20许多设备管理与异常感知办公室生产现场工厂外不需太多人力与时间还可优化品质的应用案例Pang Data通过手机管理现场与设备 的情况工人厂长管理者实时管理设备与产品的状态现场情报监控管理实时管理工厂主要情报管理者采集品质数据品质结果数据品质关联的设备数据(温度, 电流, 压力, 震动, 重力)采集设备数据(温度, 电流,压力, 震动, 重力)品质统计分析报告主要设备数据采集按设备 温度/湿度工厂能源21庞数据工厂应用构造图A企业材料入库检验室，品质结果比 较分析B企业C企业D企业庞数据配件入库品品质质检测管理平直管理者按企业实时品质监测品质管理者庞数据实时
14、品质结果报告按企业工程能力管理 实时监测管理，供货商配件质量。 按供货商，供货产品的整体品质履历管理。 按供货商，提供的配件工程能力管理（SPC） 供货商，配件入库品质检验。 供货商，出库检测结果与内部规定结果，快速方便质量比较分析。 对供货商，通过，质量管理,向顾客提供高品质的产品，及产品数据。通过此举确保商的品质信赖。22中国工厂经营者管理者欧洲工厂亚洲工厂非洲工厂M ME ES S 主要生主要生产情报实时传输产情报实时传输(生产量/不良率/开工率/库存量)实时工厂开工状态实时财务状态企业法人庞数据E ER RP P 主要主要经营情报实时传经营情报实时传输输(销售量/财务状态/债券状态/应
15、收款/合同金额/资出状态) 本地工厂或异地工厂的生产情报实时管理 实时分析管理工厂的财务状况 日/月/年 单位，自动分析统计管理。 快速决策，需要风险管理。 信息共享，得到了全球信息网络。 所有的情况，通过图表一目了然。周/日 单位 经营分析报表 通过手机随时随地管理移动设备管理23庞数据跨国企业管信息系统构造图质量管理质量管理 办公办公室室检验室检验室Pang Databy lot检测数据方便 输入检测员检测员检验室管理检验室管理员员检测SPC 结果质检室管理质检室管理管理供应商的质量按批（日、周、月、年）部分（供应商，客户） )各月报告（年度）单独管理零件项目质量检测样品结果SAP检测报告
16、随时随地供供应商应商输入采样结果和管理客户的检验结果电脑手机24庞数据手动检测概述传感器大数据数据分析机器学习数据可视化MES数据库 实时故障预测经营者情报共享实时异常感知庞数据实时数据分析流程通过分析引擎和机器学习引擎，实时异常检测，预测故障。主要数据分析实时 SPC25通过设备数据，生成标准数据，生成 的标准 数据与 实时进 入的数据进行比较，实时感知自相关分析。毫秒至秒单位实时异常感知。分析功能说明应用案例例子一般触发器对实时采集的数据，设定条件做异常 感知。上线或下线异常感知 (Greater/Less). 持续在异常区间异常感知(Duration). 特定区间异常感知 (Betwee
17、n).规律(Rule) 异常感知提供产业界已定义的规律 Western Sty le和 Nelson Sty le 用户按照规律，配置条件做异常感知。因工厂环境与设备特点，产品生产时,发 生有规 律的条 件时，按规律配置条件做异常感知。设备或品质数据，脱离规定范围，出 现数据 大变化 时异常感知。区间触发实时采集数据，秒至分单位，快速计 算生成 区间， 区间数 据统计即，工程 能力（S PC）与正 常数据 实时比 较，发 生异常 即可触 发。倾向性预测对于数据持续上升或下降，或渐渐上 升下降 的现象 ，实时 进行分 析，预测达到警戒值的时间。温度或压力震动等数据，持续上升或 持续下 降，提 前
18、预 测到达警戒值的时间。相互关联性分析互不相同的设备，通过关联性分析找 到关联 性，又 通过实 时关联性分析找 到细微变化与异常变化。设备或品质相互关联性大，通过关联 性异常 感知， 早期 发现异常问题（例：马达和滚轴的情 况。阻 力与老 化关 联性异常）压力机温度，电压等数据严格管理的 情况， 便准数 据与 生产过程中进入的数据实时对比分析 ，出现 异常及 时感 知自相关分析庞数据26实时异常感知摘要长时间的数据变化分批试分析异常感知分析功能说明应用例子一天使用的电流量超过100时感知异常 。一个月采 集的设 备压力 数据总 和低于3 50的情 况异常 感知。设备或品质数据没有大的变化，安全
19、 状态运 行，在 安全 状态中运行中，细微上升或下降的变 化时使 用自动 异常 感知。如：每周平均温度是50，比平均温度 上升10 %以上 或以下情况，异常感知 (标准偏差)设备或品质长时间运作渐渐发生变化 ，这样 的情况 ，想 了解1个月或6个月之后的变化情况时 使用。 如：因逆变器老化，发现电压，渐渐 的上升 情况。触发器时/日/周/单位 数据统计，按统计项目设置条件做 异常感 知。设备老化时使用，感知数据的变化。批量触发器采集的数据，时/日/周/单位分析数据，与正常 数据进 行对比 异常感知。比较对象是：标准统计数据或整个数 据累计 统计结 果比较倾向性预测采集的数据渐渐上升或下降的现象
20、时 ，按时/日/周/月/单 位分析 ，预测达到警戒值时间。庞数据分批试异常感知摘要27 短期，长期所有领域工程能力 快速便捷的分析。例子庞数据28SPC分析构造摘要分析功能说明Run Chart通过 Run Chart快速便捷的分析短期工程能力。USL,LSL 异常区间数据分析。X (Bar) - R Chart工程能力分析项目(CP,CPU,CPL,PPM,CPK,UCL,LCL,CPL,USL,LSL,AVG,Max,Min,个数)快速便捷的分析(数年的趋势2秒内查询)按时间，短期，长期X-Bar 分析。散布图短期，长期 所有期间的工程能力的散布图分析 (CP,CPK,CPU,CPL,PP
21、M).快速便捷的分析(数年的趋势2秒内查 询)Rule ChartWestern, Nelson 即用户定义的规律，异常感知结果，分 析图。异常事件为中心进行分析。SPC Report多个设备的长期短期，工程能力统计 结果报 告分析 。点击S ort （排序）功能，快速的了解问题工程能力状态。点击Click就会链接到X(Bar)- R Chart 查看详细工程能力分析数据.Multi Trend多个设备工程能力按时间顺序，长期 或短期 ，所有 数据趋 势分析 。 (多年趋 势数据2秒内快速查询)快速查询数据即分析功能。（实时数据至多年的数据快速分析）分析功能说明例子设备统计分析按注册的设备统计
22、分析。 数据统计项目（微分，最大，最小， 平均， 标准偏 差，个 数）等 ，也支 持多重选择分析。（实时数据或历史 数据）快速查询统计结果（多年的数据也不 超过2秒） 多个设备比较分析多个设备比较分析，便捷的设备数据 与品质 数据对 比。按时间方式，各种设备数据对比分析 。（多 年的数 据也不 超过2秒） 倾向性分析通过倾向性分析预测故障。提供长期 ，短期 倾向性 分析。 发生异常事件时，按配置的时间或区 间提供 预测分 析功能 。（如 ：发生 异常，按配置时间预测故障日期）上升或下降倾斜度分析。关联性分析找到关联设备。关联设备之间的关联 性数据 分析。 分析异常发生时点关联性数据，提供 脱离
23、关 联性范 围（上 升或下 降）的 分析图。触发器图提供，触发器区间配置与数据比较分 析图表 。按异常事件数据分析，提供异常数据 前后时 点图表 。庞数据29一般分析构造摘要工厂内各系统和流程创新，达到智能化创新案例说明30供应商 实时品质管理供应商配件检验表或实时采集生产数 据. 客户就立刻了解供货商的品质状态。各供货商品质状态分析，了解供应商 的供货 品质履 历，持 续管理 品质大 数据， 确保品 质最佳 化。入库质检室管理入库检验室，以往配件是通过纸或者E XCEL管理 ，通过 创新之 后，供 货商品 质实时 管理， 既供货 商品质 自动异 常感知 。因品质数据的管理，对客户信誉度提升。
24、 实时情报处理，系统提供快速准确的生产数据。实时品质异常感知量产时通过品质异常感知，预测品质 异既提 高品质 降低不 良。（S PC），设备异常（故障）预测，自动检测设 备细微 变化， 提供快 速做出 决策时 间。产品跟踪分析产品生产时发生异常情况，通过采集 的供货 商数据 与入库 质检室 数据追 踪异常 原因。准确又快速跟踪，产品生产时使用的 供货商 配件状 态数据 。设备维护管理设备或主要配件，维护计划管理，提 前提醒 ，确保 工厂设 备安全 维护， 按时维 护。仓库和工厂环境管理工厂主要设施或仓库通过数据管理， 防止配 件或产 品的变 质，最 佳的管 理配件.实时设备异常感知工厂内主要设
25、备老化，或因环境变化 带来的 异常， 预测。 （马达 ，油压 ，震动 ，压力 机既可 采集数 据的设 备）工厂内，数千，数万设备数据中央化 系统管 理，实 时采集 工厂所 有设备 进行管 理。提 供工厂 内设备 的系统 化既情 报化创 新的工 厂。大数据分析入库质检室数据，设备数据，品质数 据，既 环境数 据等 通过， 系统的 数据化 ，管理 工厂的 问题与 异常， 跟踪既 分析。品质检测数据，既设备等各种数据， 数年或 数十年 数据大 数据化 ，统计 分析， 既长期 数据分 析管理庞数据工厂创新案例庞数据实时监测随时随地实时监测所有数据 支持手机，平板，电脑使用。 不需安装任何软件，只需浏览
26、器即可使用。 因反应型网络技术，可随时随地使用。 按用户需求创建仪表板，又可生成各种小部件，使用便捷。 提供各种图表，和监测工具。 也实时监测，毫秒单位的数据。 实时监测是，了解工程情况和决策上，提供重要情报。31统计图表报告发送电子邮件 时间，日，周，月单位发送报告书邮件。 在收到的邮件中，点击直接确认报告信息。 多个设备比较分析结果，统一发送。 一个报告书可同时发送多个图表。 选择期间发送（如：近5天，近10天）邮件中看到的报告结果32庞数据报告功能点击短信链接点击邮件链接点击链接庞数据通知及时发现问题及时决策。 发现故障倾向或检测到异常时立即通知。 得到通知信息，及时决策。33 通过Email, 短信和 Web Socket 实时通知。 Email和 短信中点击链接，即可及时查看问题。 随时随地了解工厂的设备与生产情况。庞数据用户界面提供方便又直观的 UI技术 Web App 基础，提供快速实时监测工具。 随时随地移动监测技术(台式机也同样浏览)。 优化的高性能图形，和数据处理技术。 HTML5 CSS为标准。34THANK YOUSUCCESS2022-5-10
