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大禹汇智企业级自助式数据分析平台DMS-DAP全新重磅发布,助力高效研发,打造智慧企业

发布于:2022-01-14 来源:大禹汇智

新年伊始,万象更新,大禹汇智公司在2022年开元之际正式发布了全新版本的企业级自助式数据分析平台DMS-DAP(DMS-Data Analysis Platform),该平台具有低代码/无代码、自助式、多引擎(SQL、Python等)、分析组件可扩展、分析流程可重用、多平台部署、支持多数据源、支持主流机器学习框架(Pytorch、TensorFlow、Keras等)、支持深度神经网络、支持超大规模数据训练等诸多技术亮点,可以帮助企业从数据中快速获取价值,提高产品交付效能,助力高效研发,打造智慧企业。

本次大禹汇智发布的DMS-DAP数据分析平台,是大禹汇智数据管理整体解决方案DMS-MINDSPACE中最重要的子平台之一,基于该平台,大禹汇智可以更好地为客户提供端到端、产品级、平台级的“数据采集——业务管控——数据分析——数据服务”整体解决方案。

优势特点

一、DMS-DAP平台为用户提供了全新的交互界面,高级的分析流程管理能力。内置了大量通用的数据预处理、统计分析、分类、回归、聚类、评估、预测分析组件,并仍然在持续不断更新更多的行业分析组件。

二、为了降低开发门槛,使得一线业务人员也能快速上手,平台提供了可视化拖拽的低代码/无代码开发模式。

三、DMS-DAP平台提供内置可视化组件和数据探索模式。开发人员在开发分析流程的过程中,可以完全掌握每一个流程节点处理后的数据,随时检查数据状态是否符合预期。数据不仅“能看“,而且还要”好看“。

四、分析流程共享也是该平台的一大技术亮点。经过审批的分析流程可以在团队间作为模板共享,使得经验可以传承,知识可以固化,提升自动化项目交付效率。

五、平台提供分析流程后台执行工作模式。该模式一旦由调用者触发,分析状态可以通过后台同步消息模式实时感知,让调用者随时掌握分析的过程状态。平台支持并行计算引擎Apache Spark,可以满足用户大规模数据处理使用场景需求。


应用场景

作为一个企业级的自助式数据分析平台,DMS-DAP广泛适用于产品研制过程中的大规模数据探索、挖掘、处理、分析和预测,特别适用于多个数据来源、多个数据批次的快速分析。适用的业务场景包括:大规模试验数据分析、工程数据中心、虚拟试验、故障诊断、健康管理、行为预测、实时分析、智能决策等。

此外,按照大禹汇智DMS-*平台产品的设计理念,DMS-DAP平台虽然是隶属于DMS-MINDSPACE大平台中的子平台,但该平台依然可以作为独立产品,单独部署运行。该平台提供Restful Web Service接口,可以与其他的业务系统集成,为其他业务系统提供强大的数据分析能力。

未来,大禹汇智将继续以企业实际业务需求为导向,深耕智能制造信息化技术,不断拓宽产品的能力边界,帮助企业快速实现数字化转型,提高产品交付效能。


成功案例:航发集团某所发动机试车试验仿真数据中心建设

在航发集团某所发动机试车试验仿真数据中心建设项目中,客户需要通过试车数据和仿真数据的融合,探索研究仿真技术在发动机试车试验中的应用。

用户痛点1:发动机一次试车的历程数据,少则几个G,多则几十G,甚至上百G。在客户实际的分析工作中,经常需要操作多次、甚至历年的试车数据进行数据对比挖掘。客户目前现有的工具级软件都不能分析如此大量级的数据,迫切需要一个平台级的产品来帮助他们实现大规模数据的快速处理分析。

用户痛点2:由于每个学科专业的数据分析方法不同,遇到跨学科、跨专业的数据分析时,整个数据分析的过程就会出现互相等待的情况,不利于业务的开展。所以,客户也急需一个平台产品来固化、管理、重用一些分析流程。

大禹汇智为该项目落地提供了DMS-EDC工程数据中心解决方案。作为解决方案后台系统的一部分,DMS-DAP平台负责数据的清洗、计算和分析,承担了模型开发、模型训练、流程固化、数据探索、数据挖掘等相关功能。

该项目的成功实施,得到了用户的高度评价,关于该案例,后续我们将会有更详细的内容分享,敬请持续关注我们的公众号文章。


关于大禹汇智

北京大禹汇智科技有限公司,是一家基于工业互联网技术的、面向智能制造的信息化解决方案供应商,获得了国家双软认证和高新技术企业荣誉。公司拥有自主可控的DMS-MindSpace全套业务解决方案,覆盖设备联网、数据采集、数据管理、数据分析等所需的工具和技术服务,同时具有基于离散事件仿真技术为生产系统提供工艺流程仿真优化分析和平台开发的能力。公司致力于成为高端装备制造业领先的“设备连接商、数据分析商、仿真服务商”。

大禹汇智的DMS系列整体解决方案以“数据”为核心、以“流程”为引擎、以“自动”为手段、以“智能”为目标,综合集成设备数字化改造、设备联网集成、数据自动化实时采集、数据海量存储和管理、数据分析挖掘等关键技术,帮助企业建立完整的信息化制造体系,致力于企业智能制造升级,帮助企业推进研发/生产运营智能化,提高研发效率、生产质量、生产效率和资产运营水平,赋能企业提质增效、降本减存。

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