> 企業(yè)資訊 > 公司動態(tài)

慧安蜂巢 | 工業(yè)數(shù)據(jù)分析模塊

發(fā)布時間：2023-11-13

作者：慧安股份

來源：慧安股份

在工業(yè)生產(chǎn)領域，數(shù)據(jù)分析是發(fā)掘數(shù)據(jù)價值的關鍵所在。目前慧安蜂巢的工業(yè)數(shù)據(jù)分析模塊具備分組聚合與過濾器、自定義字段以及自動異常檢測等特色功能，能夠有效地對多維度數(shù)據(jù)進行處理、分析和監(jiān)控。通過這些功能，用戶可以更好地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關系，及時發(fā)現(xiàn)異常情況，為工業(yè)生產(chǎn)提供有力的支持。

PART 01 分組聚合與過濾器

工業(yè)數(shù)據(jù)分析模塊中，可按照設備模型、名稱、標簽、類別等分組策略對多維度數(shù)據(jù)進行分組，得到按照選定的策略聚合后的數(shù)據(jù)集。

為了在分析過程中獲得更好的結果，我們常常需要對來自嘈雜數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進行過濾。工業(yè)數(shù)據(jù)分析模塊提供了過濾器功能，能夠過濾掉用戶不需要的分組的信息，更好地進行可視化展示。

PART 02 自定義字段

工業(yè)數(shù)據(jù)分析模塊允許用戶編寫腳本，通過對原有數(shù)據(jù)字段進行算術運算、應用聚合函數(shù)來創(chuàng)建自定義字段，且不會破壞原有數(shù)據(jù)字段。腳本可采用JavaScript語言進行編寫，支持平均值、最大值、最小值等多種聚合函數(shù)，且能夠保存在分析實例中。通過自定義字段，用戶可便捷實現(xiàn)對復雜指標的監(jiān)控，更好的發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關系。

PART 03 自動異常檢測

實際工業(yè)生產(chǎn)場景中，常常不僅需要檢測歷史數(shù)據(jù)中的異常，還需要持續(xù)自動地對最新數(shù)據(jù)進行檢測。工業(yè)數(shù)據(jù)分析模塊能夠利用流行的K-Means，DBSCAN等無監(jiān)督聚類算法，對數(shù)據(jù)進行多維度的異常檢測，且支持按照配置的時間間隔、數(shù)據(jù)采集時間長度進行自動異常檢測，更便捷、迅速地發(fā)現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)中的異常。