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基于工业互联网技术,赋能产品全生命周期

DMS-BDAS 大数据分析平台


产品概述

DMS-BDAS属于DMS-MINDSPACE的子平台,是大禹汇智自主研发的新一代大数据分析平台,利用Hadoop集群技术,实施大数据分析平台的建设,有效提高数据体量巨大、数据结构形势复杂的数据高效处理能力,全面提升大数据分析与利用水平,完善大数据服务应用体系。系统利用丰富的大数据分析算法对海量数据进行快速分析,并提取关键信息进行反馈,以多维度对数据进行实时展现。为航空、航天、能源、船舶、汽车和化工等行业用户提供优质全面的大数据存储及分析应用解决方案。


系统框架

优势特点

支持Hadoop平台架构

▪ 系统采用Hadoop集群,对数据进行存储、计算,也是系统实现大数据分析的基础。

便捷的数据收集功能

▪ 可以与企业的SCADA系统进行集成;

▪ 提供数据导入接口,可以实现各种离散数据的导入。

丰富的数据展现形式

▪ 系统展现采用BI思想,以可配置的维度和指标形成多种组态方式进行数据展现,并提供自定义展现模板编辑功能;

▪ 在数据的图形化展现模型上包括:Rose模型应用、Calendar模型应用、Tagcloud模型应用、DotDotDot模型应用、Chord模型应用、Force模型应用、Stream模型应用等多种大数据展现模型。

集成各种先进的大数据分析算法

▪ 基本数据分析类算法,包括:相关性分析、主成分分析、周期性分析、缺失值处理、坏数据处理、属性选择、数据规约、离散处理、特征提取等算法;

▪ 分类与回归类算法,包括:贝叶斯:朴素贝叶斯网络、贝叶斯信念网络;

▪ 时序模式类算法:指数平滑、多元回归、GM灰色理论、RBF神经网络、ANFIS神经网络、SVM支持向量机;

▪ 聚类分析类算法,包括:K-均值算法、EM最大期望算法、DBScan密度算法、改进K-均值算法、多层次聚类;

▪ 关联分析类算法,包括:HotSpot关联规则、Apriori关联规则、FP-Tree关联规则、HOTSPOT关联规则、灰色关联法;

▪ 其它算法:AdaBoostM1算法、KStar算法、K-最近邻分类等算法;

▪ 决策树及表:决策表、CART决策树、ID3决策树、C4.5决策树;

▪ 神经网络:BP神经网络、LM神经网络、RBF神经网络、FNN神经网络、ANFIS神经网络、WNN神经网络;

▪ 回归分析:线性回归、逐步回归、逻辑回归、保序回归;

▪ 系统具备相关算法的调用接口及算法展现功能,可以将算法处理后的数据直接生成报告或另外存储。


           

功能简介

制造企业的大量数据分布于生产制造系统的各个环节,需要一种通用性、易部署、易维护的大数据平台。DMS-BDAS大数据分析平台,制定了统一的数据环境和数据标准(数据格式、接口、传输的标准化及数据可视化的标准化),为工业生产链条上的各个环节提供随时随地可调用的海量数据采集存储、实时处理和分析功能,使企业的设备数据、环境数据、服务数据、市场数据和上下游产业链数据等能够在统一的平台环境中流通。

典型应用

设备故障预警、诊断大数据分析

设备健康与寿命管理大数据分析

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