基于流程工业的多元数据融合分析软件设计研究

　　文/张昌福 叶智 王飞飞 李洋 陈竹 贵州航天云网科技有限公司

　　摘要：数据作为流程工业企业生产中的重要信息，通过分析数据可以实现企业的精细化管理。现阶段，流程工业企业的数据类型繁多，对数据分析造成巨大阻碍。基于此，本文以流程工业企业数据融合需求为切入点，对基于流程工业的多元数据融合分析软件加以设计，并在磷石膏行业供需对接领域进行应用分析。本文旨在发挥多元数据融合分析软件的作用，为流程工业企业数据融合分析工作奠定基础，助力企业发展。

　　关键词：流程工业；多元数据融合分析软件；计算引擎；建模引擎

　　引言

　　在物联网技术快速发展的今天，流程工业企业在日常生产作业中设置了多种数据采集设备，包括终端传感设备、智能采集设备等，从而导致数据种类极其复杂，给数据的分析工作造成了巨大困难。基于此，流程工业企业应设计基于流程工业的多元数据融合分析软件，不仅可以实现对多元数据的有效融合，还能提高数据分析的精度，为流程工业企业的生产与管理助力。

　　1. 流程工业企业数据融合需求

　　流程工业企业数据指的是产品生产全周期的多种数据，包括设计、采购、销售、报废等多个环节产生的各类数据，包括时序数据、关系数据、流式数据、文本数据、位置数据等。其中，时序数据为工业生产中形成的实时数据，具有数据变化快的特点；关系数据指的是企业在管理经营中形成的数据，数据量极其庞大；流式数据为工业视频、音频数据，对时效性要求较高；文本数据包括设计方案、操作手册等，数据更新较慢；位置数据为人员、车辆的定位信息，数据具有分散性与移动性的特点。流程工业企业数据类型多样，为促进多元数据融合，应为多元数据融合分析软件设计统一的访问接口。此外，还应降低技术门槛，缩短软件开发周期，做好软件的快速迭代开发工作，从而可以满足流程工业企业的发展需求[1]。

　　2. 基于流程工业的多元数据融合分析软件设计

　　2.1 总体架构

　　本文基于流程工业企业数据融合需求，设计了一款面向流程工业的多元数据融合分析软件。该软件主要包括工业数据资产管理与工业大数据分析两个部分，如图1所示。工业数据资产管理包括计算引擎、对象模型、数据服务等功能，工业大数据分析包括工业流式数据处理、大规模离线数据计算、机器学习建模引擎、大数据可视化分析、大数据资源管理等功能。

　　2.2 工业数据资产管理

　　工业数据资产管理作为多元数据融合分析软件的核心部分，主要负责构建数据对象化模型，并对数据进行加工和萃取。通过该功能可有效支持软件进行数据的加工与聚合分析。工业数据资产管理组件由规则体系、计算引擎、数据治理、数据模型、接入层五个部分组成。其中，规则体系作为内外数据交互的标准；计算引擎主要通过规则编译器对数据进行转换，产生可以被引擎识别的任务，并利用任务调度器加以执行；数据治理主要负责对流转中的数据进行把控，监控数据质量；数据模型能将实体世界映射至数据空间，并增加额外属性，完成全部映射过程，通过标签管理为数据设置标签，从而进行数据的分层次存储；接入层主要是对组件数据进行输入，数据源管理可以访问数据源地址，采集器管理可监控采集工作过程，数据分发负责数据的传输与中转，ETL引擎可以清洗数据源[2]。

　　2.3 工业大数据分析

　　工业大数据分析具有多种功能：其一，工业流式数据处理能够对实时数据加以计算，并输出计算结果；其二，大规模离线数据计算可以离线处理海量数据；其三，机器学习建模引擎可以快速构建算法模型，包括机器学习算法、深度学习算法等，还可在历史数据的基础上进行实时数据的关联分析，并对日后的发展趋势进行预测；其四，大数据可视化分析可以通过交互界面进行分析与管理；其五，大数据资源管理可以进行数据质量与安全的管理，避免数据异常对企业造成不良后果。

　　3. 应用分析

　　3.1 具体应用

　　现阶段，磷化工企业还存在信息不对称、信息不共享、无法统一调度原材料等问题。为有效解决磷化工企业存在的问题，以基于流程工业的多元数据融合分析软件为基础，赋能公共服务平台，针对某磷化工企业进行实际应用，具体应用如下。

　　3.1.1 磷化工云边协同

　　在实际应用中，建立磷化工云边协同平台，通过远程控制、数据分析、系统决策等功能为磷化工企业服务。通过该平台可以方便边缘节点的接入，利用平台云端进行监控与管理。同时，还可以通过智能算法模型进行智能管理。平台可利用传感器设备对磷化工企业的数据信息进行采集，并在数据处理后传输至云平台进行存储。平台可对企业的能源消耗情况进行管理，有效把控多种能源设施，在保证机械正常运行的前提下，有效提高机械设备的能源使用效率，减少碳排放量。此外，通过机器算法还可以对磷化工企业的生产质量进行检测，以确保生产质量[3]。

　　3.1.2 磷化工应用管理

　　在对基于流程工业的多元数据融合分析软件进行应用时，应结合磷化工企业的特点，对行业优秀资源进行整合，并通过互联网技术、大数据技术为磷化工企业降低成本，增加效能，实现磷化工企业转型升级的发展目标。平台可以解决数据采集与多种数据统一管理的问题，并利用边缘智能技术对磷化工企业的实时数据进行云边协同。同时，通过数据接入与大数据分析丰富平台资源与服务内容，技术架构如图2所示。

　　通过该技术可对磷化工企业进行可视化部署，实现数据库管理、持续交付、自动化运营维护等多种功能。此外，通过微服务的方式对磷化工企业的业务流程进行可视化管理，实现磷化工企业的高效运行。

　　3.1.3 磷化工数据湖

　　以多元数据融合分析软件为基础，全面采集磷化工企业内部的多种数据，包括磷化工设备、业务系统数据等数据信息，从而可以实现对磷化工企业多元数据的高效采集，同时实现大数据深度挖掘、智能数据清洗、海量数据存储等功能，为数据的存储与分析提供基本保障。该平台具有数据采集、存储、分析等服务功能，为用户提供API接口，以满足磷化工企业的实际需求。磷化工数据湖技术架构如图3所示。

　　磷化工数据湖可为磷化工企业提供全周期服务。其一，数据采集。该平台通过流式数据的方式进行磷化工数据的实时采集，并运用数据加密技术进行数据封装，将其传输至数据处理模块。通过多线程技术进行数据的转发，并为数据信息设置消息级别，确保数据信息不丢失。其二，数据存储。数据存储类型多样，包括关系型数据库、内存数据库等多种模式，可以实现磷化工数据的永久性存储，确保数据安全可靠。其三，数据查询。平台设置数据查询接口，可实现不同数据库类型数据的查询服务，为亿级用户提供数据接口[4]。

　　3.1.4 磷石膏供需对接

　　贵州省磷石膏产量刚性增长，磷石膏综合利用率处于全国领先水平，区域内磷石膏生产、利用的企业链条完整。为实现磷化工企业高效、绿色发展的目标，在元数据融合分析软件的基础上，进行磷石膏的供需对接。可通过公共服务平台对磷化工企业物料的消耗情况进行实时跟踪，并根据企业物料库存情况进行配货安排，确保磷化工企业可以进行零库存管理，有效减少企业的库存成本。通过大数据技术进行采购预测模型、供应商选择模型的构建，从而可以实现供需对接目标，有效减少物料的周转时间，为企业降低物料供应方面的风险。供需对接流程如图4所示。

　　磷化工企业通过公共服务平台可以对磷石膏的供应链信息进行实时跟踪，包括原材料位置、物流状态、原材料质量等多种信息。管理者可根据产品的日常生产数据、使用寿命等情况进行综合分析和预测，对产品可能出现的故障问题进行分析，从而做好故障快速定位工作，对产品进行维护或更换。平台还可以了解磷化工企业生产所需原材料的情况，包括原材料质量、原材料数量、原材料运输状态等。此外，平台还能检查出错误数据、重复数据，并对其进行清理，以免影响数据分析结果。该平台可以实现数据的转换，将其转换成为用户可以理解的度量。通过平台的数据预分析功能可以对磷石膏数据信息进行分析与匹配，实现精准推送。将分析结果发送至云端，便于管理者知晓，有效促进磷石膏供需对接工作的开展[5]。

　　3.2 应用成效

　　通过对该软件平台的应用，取得了良好的应用成效。第一，通过对磷矿石杂质的去除，每年产生的磷石膏量可以减少30%。若按照每年5000万吨新增量计算，可减少1500万吨磷石膏的产生。第二，每年可以节约磷石膏预处理费10%。若按照每年处理1300万吨磷石膏计算，可以节省费用约1300万元。第三，有效实现磷化工行业产业链之间的协同合作，使产业链价值实现最大化。

　　结语

　　综上所述，本文在了解流程工业企业数据融合需求的基础上，设计具有工业数据资产管理与工业大数据分析功能的多元数据融合分析软件。与此同时，通过对基于流程工业的多元数据融合分析软件的应用与分析，明确该软件可以实现对数据的高精度预测，并降低企业成本，有助于流程工业企业的发展。

　　参考文献：

　　[1]李延芳,杨顺坡.基于多源数据融合的水利工程测量信息动态更新系统[J].自动化技术与应用,2024,43(1):88-90,138.

　　[2]孙晁,黄微,燕冰川,等.基于多元数据融合的漠大一线高风险融沉管段安全状态分析[J].山东化工,2023,52(21):229-232.

　　[3]谭雅琼.智赢现在，致胜未来——构建多元数据融合的新型企业智库[J].企业管理,2023(2):107-112.

　　[4]邱均平,孙月瑞,周贞云.基于多元数据融合的科学文献主题识别研究[J].情报资料工作,2022,43(6):14-20.

　　[5]赵靖,潘登.基于多元数据融合的城市区域体检评估研究[J].住宅与房地产,2021(25):61-62.

　　作者简介：张昌福，硕士研究生，高级工程师，研究方向：工业互联网体系及产品的预研和产业化。

　　基金项目：贵州省科技计划项目——面向工业互联网的机理模型库关键技术研究与开发（编号：黔科合支撑[2022]一般258）；航天智造跨行业数字化转型赋能平台建设项目（编号：990040319）。

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