Cloudera 时间序列分析—使制造用例成为现实

时间序列数据和实时数据采集的增长速度比静态、潜在或历史数据快50％。在某些方面，它比任何其他类型的数据都变得更加重要，因为它提供了实时决策，可以在边缘进行自主决策，并支持更复杂的机器学习（ML）应用程序。时间序列数据和实时数据采集在工业用例中占主导地位，因为它在制造过程中无处不在。人们会发现，在大多数制造过程（即使不是全部）中都找得到它的身影。

时间序列数据和实时数据采集的增长速度比静态、潜在或历史数据快50％。在某些方面，它比任何其他类型的数据都变得更加重要，因为它提供了实时决策，可以在边缘进行自主决策，并支持更复杂的机器学习（ML）应用程序。时间序列数据和实时数据采集在工业用例中占主导地位，因为它在制造过程中无处不在。人们会发现，在大多数制造过程（即使不是全部）中都找得到它的身影。

但是，支持其使用的技术已受到限制数十年，如今，工业传感器成本降低了60％，5G实现了高连接性和带宽，过去十年的大数据趋势和大数据平台驱动的计算能力推动了技术的进步，现在可以实现前所未有的分析见解。

大规模创建实时数据集市解决方案的可靠计划应包括以下步骤和最佳实践：

• 从过程监控开始——创建可监控和了解您的制造过程的操作仪表板。这些仪表板实时监控和测量数据，使操作员能够在既定标准内有意识地对操作条件进行调整，从而即刻生效。
• 转向流程优化——通过分析更完整的数据可以很好地理解最佳方案，这将促成在边缘实施基于规则的决策，从而促进自动化和自主的流程控制和优化。
• 应用机器学习——达到创建基于时间的历史数据湖，描述流程特征并利用其创建机器学习算法和训练用于预测性维护的高精度模型的水平，从而通过改善正常运行时间，优化设备利用率来推动OEE的提高，并提高了质量。
• 超越——利用计算机视觉、多传感器环境和非结构化数据输入（振动、湿度、颜色、烟雾检测等）进行质量检查，最佳产量和污染控制的质量指标。

数字化转型的成熟之路是需要从了解如何利用数据生命周期开始的旅程。 Cloudera可以与您合作，引导您前进。深入了解受季节变化，日常生产变化，机器磨损预测（预测性维护应用）以及生产过程中其他因素影响的工业过程。

关于Cloudera

在 Cloudera，我们相信数据可以使今天的不可能，在明天成为可能。我们使人们能够将复杂的数据转换为清晰而可行的洞察力。Cloudera 为任何地方的任何数据从边缘到人工智能提供企业数据云平台服务。在开源 区不懈创新的支持下， Cloudera推动了全球最大型企业的数字化转型历程。了解更多，请联系在线客服。

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