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一种基于大数据的智能运维技术

阅读：365发布：2020-05-19

专利汇可以提供一种基于大数据的智能运维技术专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种基于大数据的智能运维技术，包括源系统、ETL处理系统、数据平台系统和前端表现系统；源系统与ETL处理系统连接，ETL处理系统与数据平台系统连接，数据平台系统与前端表现系统连接；源系统至少包括客户、运行信号、运行数据、产量信息、系统参数、故障信号和配件数据；ETL处理系统包括ADH 数据处理平台和任务调度平台；数据平台系统包括HDFS文件系统平台和MySQL平台；前端表现系统至少包括大屏、报表和门户，搭建了制造企业与客户之间的桥梁，制造企业和客户就设备实时运行、故障预警、维护保养、备件维护等情况，及时进行信息对称沟通，提高工作效率，实现信息化产业。，下面是一种基于大数据的智能运维技术专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种基于大数据的智能运维技术，其特征在于，包括源系统、ETL处理系统、数据平台系统和前端表现系统；
源系统与ETL处理系统连接，ETL处理系统与数据平台系统连接，数据平台系统与前端表现系统连接；
源系统至少包括客户、运行信号、运行数据、产量信息、系统参数、故障信号和配件数据；
ETL处理系统包括ADH 数据处理平台和任务调度平台；
数据平台系统包括HDFS文件系统平台和MySQL平台；
前端表现系统至少包括大屏、报表和门户。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能运维技术，其特征在于，任务调度平台包括数据载入模块、ETL模块和前端表现导入导出模块。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能运维技术，其特征在于，HDFS文件系统平台包括数据缓冲层、近源模型层、模型层和指标层。
4.根据权利要求2-3所述的一种基于大数据的智能运维技术，其特征在于，数据载入模块的前端与源系统连接，载入模块的后端与数据缓冲层连接；ETL处理系统分别与近源模型层、模型层和指标层连接；前端表现导入导出模块与MySQL平台连接，MySQL平台与前端表现系统连接。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能运维技术，其特征在于，ETL模块设有数据分析装置，数据分析装置根据时效性调整数据处理周期，分析故障和维修数据，辅助故障分析及资料库组建。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能运维技术，其特征在于，该系统还设有智能客服系统，智能客服系统与客户连接，自动回复工厂的设备疑难问题。
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能运维技术，其特征在于，该系统还设有机器翻译引擎和网络爬虫技术，对全球制造行业商情信息进行采集和翻译。

说明书全文

一种基于大数据的智能运维技术

技术领域

[0001] 本发明涉及一种基于大数据的智能运维技术。

背景技术

[0002] 传统制造企业经过多年快速发展，在市场、产品研发、订单交付和售后服务等方面已经非常成熟。但是在高速发展的同时，传统制造业面临转型的挑战，国家倡导工业4.0及中国制造2025，旨在利用信息化、智能化、大数据技术改造制造业的生产制造与服务模式，提升产品和服务的市场竞争力。

[0003] 目前，在产品交付后服务模式方面仍采用传统被动接受用户故障报修，在派遣人员进行现场维护的模式。不仅每年产生大量的成本，服务效率低，时常出现用户设备出现故障无法第一时间解决的问题。

发明内容

[0004] 针对以上不足，本发明所要解决的技术问题是提供一种基于大数据的智能运维技术，用来提高运维效率、降低运维成本、增加运维预判能力，助力传统制造企业向服务型制造转型。

[0005] 为解决以上技术问题，本发明所要采用的技术方案是，一种基于大数据的智能运维技术，包括源系统、ETL处理系统、数据平台系统和前端表现系统；
源系统与ETL处理系统连接，ETL处理系统与数据平台系统连接，数据平台系统与前端表现系统连接；
源系统至少包括客户、运行信号、运行数据、产量信息、系统参数、故障信号和配件数据；
ETL处理系统包括ADH 数据处理平台和任务调度平台；
数据平台系统包括HDFS文件系统平台和MySQL平台；
前端表现系统至少包括大屏、报表和门户。

[0006] 在采用以上技术手段的同时，本发明还要采用或者组合采用一下技术手段。

[0007] 任务调度平台包括数据载入模块、ETL模块和前端表现导入导出模块。

[0008] HDFS文件系统平台包括数据缓冲层、近源模型层、模型层和指标层。

[0009] 数据载入模块的前端与源系统连接，载入模块的后端与数据缓冲层连接；ETL处理系统分别与近源模型层、模型层和指标层连接；前端表现导入导出模块与MySQL平台连接，MySQL平台与前端表现系统连接。

[0010] ETL模块设有数据分析装置，数据分析装置根据时效性调整数据处理周期，分析故障和维修数据，辅助故障分析及资料库组建。

[0011] 该系统还包括数据可视化反馈模块，数据可视化反馈模块通过BI工具呈现。

[0012] 在一些优选的方式中，本系统还设有智能客服系统，智能客服系统与客户连接，并自动回复工厂的设备疑难问题，优选的智能客服包括人工客服和机器人客服，在收到问题后首先发送至机器人客服，机器人客服无法解答时，将问题转接至人工客服。

[0013] 在一些优选的方式中，本系统还支持远程控制设备PLC程序的功能，可以对PLC进行数据采集、程序升级等操作，可以对PLC的数据进行实时监测和更新，提高产品竞争力，促进产品销售。

[0014] 在一些优选的方式中，该系统还设有机器翻译引擎和网络爬虫技术，对全球制造行业商情信息进行采集和翻译。

[0015] 本发明的有益效果是，1）搭建了制造企业与客户之间的桥梁，制造企业和客户就设备实时运行、故障预警、维护保养、备件维护等情况，及时进行信息对称沟通。

[0016] 2）制造企业通过获取客户设备故障数据、维护保养数据等，改进设备研发，拉近与国际竞争对手的设备制造差距。

[0017] 3）帮助制造企业降本增效，降低售后运维成本。

[0018] 4）帮助制造企业改进售后服务体系，提高客户满意度。

[0019] 5）帮助制造企业提高增值服务能力，增加产品竞争力，促进产品销售。

[0020] 6）帮助客户打造智能化工厂，实现信息化、智能化、大数据融合到制造业。附图说明

[0021] 图1是本发明的结构示意图。

具体实施方式

[0022] 下面结构附图对本发明进行进一步描述。

[0023] 一种基于大数据的智能运维技术，包括源系统、ETL处理系统、数据平台系统和前端表现系统；源系统与ETL处理系统连接，ETL处理系统与数据平台系统连接，数据平台系统与前端表现系统连接；
源系统至少包括客户、运行信号、运行数据、产量信息、系统参数、故障信号和配件数据；
ETL处理系统包括ADH数据处理平台和任务调度平台；
数据平台系统包括HDFS文件系统平台和MySQL平台；
前端表现系统至少包括大屏、报表和门户。

[0024] 通过源系统进行数据采集，采集的数据包括运行信号、运行数据、产量信息、系统参数、故障信号和配件数据等，将收集到的数据信息发送至任务调度平台，任务调度平台对数据进行处理发送给数据平台，数据平台将处理后的数据发送至前端表现系统。

[0025] 任务调度平台包括数据载入模块、ETL模块和前端表现导入导出模块，分别对源系统的数据进行载入，ETL处理和将前端表现导出，并将数据发送至数据平台系统。

[0026] HDFS文件系统平台包括数据缓冲层、近源模型层、模型层和指标层。

[0027] 1、系统平台通过任务调度平台实现数据在各数据层的传递；2、运用多途径，多手段将原始数据导入数据缓冲层，形成数据处理平台的基础数据；
3、通过ETL的调度任务实现采集的基础数据的近源模型；
4、ETL调度任务对近源模型层数据进一步处理，按照设计的模型生成模型数据；
5、最终按照业务需要指标生成指标层数据，输出到关系型数据库等存储介质供应用程序，数据共享接口调用。

[0028] 数据载入模块的前端与源系统连接，载入模块的后端与数据缓冲层连接；ETL处理系统分别与近源模型层、模型层和指标层连接；前端表现导入导出模块与MySQL平台连接，MySQL平台与前端表现系统连接。

[0029] ETL模块设有数据分析装置，数据分析装置根据时效性调整数据处理周期，分析故障和维修数据，辅助故障分析及资料库组建。

[0030] 在一些优选的方式中，本系统还支持远程控制设备PLC程序的功能，可以对PLC进行数据采集、程序升级等操作，通过远程控制控制功能与数据分析装置配和使用，可以对PLC的数据进行实时监测和更新，提高产品竞争力，促进产品销售；并且在PLC发生故障时可以通过远程操作解除故障。

[0031] 该系统还包括数据可视化反馈模块，数据可视化反馈模块通过BI工具呈现，能实时对数据进行监测，提高工作的准确性。

[0032] 在一些优选的方式中，本系统还设有智能客服系统，智能客服系统与客户连接，并自动回复工厂的设备疑难问题；优选的，智能客服包括人工客服和机器人客服，在故障发生时，发出自动实时提示，并将问题发送至本系统，本系统收到故障问题后，将故障问题发送至机器人客服，机器人客服无法解答时，将问题转接至人工客服。

[0033] 在一些优选的方式中，机器人客户内设有数据库，数据库内设有大量设备故障的现象、原因和维修方式；优选的，软件故障时，客服机器人可以根据远程控制功能对设备故障进行检修，硬件故障时，客服机器人会提供维修方案，并将维修方案发送给客户。

[0034] 在一些优选的方式中，该系统还设有机器翻译引擎和网络爬虫技术，对全球制造行业商情信息进行采集和翻译。

[0035] 算法模型库，自动对设备各项指标的业务逻辑进行自计算。

[0036] 通过设备数据和运维经验设计数据模型和算法，大数据平台对设备采集的个性指标、故障、预警数据按照业务逻辑算法输出数据模型结果。

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