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《工业数据处理与分析》/工业互联网系列课程项目三生产能源管理分析任务一设备能源指标体系搭建
目录任务说明01《工业数据处理与分析》/工业互联网系列课程知识准备02任务实施03思考与讨论04
任务说明经过一轮市场调查,A钢铁公司希望进一步实现数字化转型,也就是能源消耗的数字化管理。B公司安排数据分析师前往A钢集团了解设备的详细情况,得知A钢铁集团仅有一台大型设备耗电巨大,因此数据分析师必须按照这台大型设备来制定能源消耗指标体系,主要任务是:1.与设备经理进行交流,掌握设备的使用状况,并根据需要进行设备的数据收集。2.与项目经理进行交流,掌握员工的工作安排和工作目标。任务说明学习导图
目录任务说明01《工业数据处理与分析》/工业互联网系列课程知识准备02任务实施03思考与讨论04
指标层为单层指标,指标直接隶属于总目标,除总目标外的指标层只有一层根据指标体系的表现形式,可将指标体系分为以下三种:指标体系的形式单层指标体系
指标体系的形式树形多层指标体系除总目标之外,指标体系至少含有两个不同的指标层。同一层次的不同指标之间是一种并列的关系。下一层次的任一指标只隶属于与之相邻的上一层指标中的一个指标。整个指标体系呈现出明显的树形结构
指标体系的形式指标体系中除总目标外,至少包含两个指标层,同一指标层中的不同指标之间存在并列关系,彼此之间不存在隶属关系;在相邻的两个指标层中,下一层中的某一指标可以同时隶属于上一层中的多个指标非树形多层指标体系
以核心指标作为衡量业务的最直接、最重要的指标关键指标不会单独呈现,通常是伴随其他关键指标出现,来进行综合评价。根据关键指标分解计算逻辑一个关键指标可能会被拆分为多个子指标若干个业务过程中会组成子指标的形成过程指标一般用于做高频和实时的追踪在建立指标体系的过程中,从时间维度、空间维度、组织维度等维度来构建指标体系指标体系核心要素
时序数据管理通过设备、传感器采集来的数据有一个显著的特点,即数据是按照时间顺序产生的,是一个按时间分布的序列数据时序数据管理时序数据通过对时序数据的采集、处理和分析帮助企业实时监控企业的生产与经营过程
时序数据管理工业企业时序数据特点010203040506121110090807一定带有时间戳数据是结构化的数据少有更新操作数据源是唯一的相对互联网应用写多读少用户关注一段时间的趋势需要实时分析计算操作流量平稳、可预测数据处理的特殊性数据有保留期限数据的查询分析基于时间段和某一组设备数据量巨大
时序数据管理工业企业时序数据特点每个数据点是在哪个时间点产生的,这个时间对于数据的计算和分析十分重要物联网设备产生的数据往往是结构化的,而且是数值型的是机器日志数据,不容许没有修改的必要一台设备的数据一定是这台设备产生的,不可能是人工或其他设备产生的一定带有时间戳数据是结构化的数据少有更新操作数据源是唯一的例:智能电表采集的电流、电压就可以用4字节的标准的浮点数来表示
时序数据管理互联网应用:一条数据记录,往往是一次写,很多次读对于物联网数据,每个数据点与数据点的变化并不大,一般是渐变的,大家关心的更多是一段时间的数据变化的趋势比如:过去5分钟,过去1小时采集的数据一般都有基于时长的保留策略,比如仅仅保留一天、一周、一个月、一年甚至更长时间 对物联网数据,指定时间范围做计算和分析,不会只针对一个时间点或者整个历史进行 a工业时许数据:计算、分析次数不多只有分析事故等场景,人才会主动看原始数据相对互联网应用写多读少工业企业时序数据特点用户关注一段时间的趋势数据有保留期限数据的查询分析基于时间段和某一组设备
时序数据管理物联网应用,对数据的实时计算要求很高给定:物联网数量、数据采集频次与典型的互联网相比,还有不一样的数据处理需求一台智能电表每隔15分钟采集一次数据数据量巨大比如:要检查某个具体时间的设备采集的某个量估算出:所需要的带宽和流量、每天新生成的数据大小需要根据计算结果进行实时报警避免事故的发生需要实时分析计算操作流量平稳、可预测数据处理的特殊性一个表96条记录/天全国智能电表5亿台每天近500亿条记录工业企业时序数据特点
在高峰时增加电价,在低谷时降低电价,从而实现对负荷侧资源的合理调度,优化资源配置,达到移峰填谷的效果长沙市大工业电度电价表由于尖峰负荷(电力负荷供应紧缺)会导致电网系统的备用容量紧缺和电网运行安全,因此需要通过调控尖峰电价,利用电价杠杆调控手段来有效削减尖峰负荷分时电价提出背景分时电价政策用电类别电镀电价(元/千瓦时)尖段时间(19:00-22:00)峰段时间(8:00-11:00,15:00-19:00)谷段时间(23:00-次日7:00)平段其余时间大工业用电0.89370.79370.44370.6437
目录任务说明01《
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