- 異常數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 時(shí)間:2021-03-12 19:45:45 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供低成本/高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力,關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)力包含: 1. 與華為云IoT相關(guān)服務(wù)深度預(yù)集成,降低開(kāi)發(fā)門(mén)檻;來(lái)自:百科品化,省時(shí)更省力 哪些工廠可以使用數(shù)據(jù)分析軟件? 制造工廠:紡織行業(yè)、飼料行業(yè)、汽配行業(yè)、衛(wèi)浴行業(yè)、食品行業(yè)、水泥行業(yè)、化工行業(yè)、汽車行業(yè);動(dòng)力中心:鍋爐房、空壓站、變電站、配電房、熱電廠、再生能源發(fā)電、光伏發(fā)電、水力發(fā)電等場(chǎng)景可以部署數(shù)據(jù)分析軟件,升級(jí)為數(shù)字工廠,安全聲場(chǎng),節(jié)能降耗、增產(chǎn)增效。來(lái)自:專題
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以數(shù)字資產(chǎn)模型為核心驅(qū)動(dòng)的一站式IoT數(shù)據(jù)分析實(shí)踐 以數(shù)字資產(chǎn)模型為核心驅(qū)動(dòng)的一站式IoT數(shù)據(jù)分析實(shí)踐 時(shí)間:2022-09-22 18:30:50 IoT數(shù)據(jù)分析面臨的問(wèn)題與挑戰(zhàn) 隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接入數(shù)量的快速增長(zhǎng),IoT數(shù)據(jù)量也急速增長(zhǎng),快捷有效的數(shù)據(jù)分析的價(jià)值越來(lái)越重要。然而,當(dāng)前IoT數(shù)據(jù)分析面臨著諸多關(guān)鍵挑戰(zhàn),貫穿著數(shù)據(jù)分析的整個(gè)過(guò)程:來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 解決 90% 數(shù)據(jù)分析問(wèn)題,表格大神最常用這 5 個(gè)函數(shù) 解決 90% 數(shù)據(jù)分析問(wèn)題,表格大神最常用這 5 個(gè)函數(shù) 時(shí)間:2022-11-16 16:06:29 協(xié)同辦公 文檔協(xié)同管理 文檔存儲(chǔ)管理 數(shù)字化辦公 石墨表格 10 大實(shí)用函數(shù),學(xué)會(huì)了,數(shù)據(jù)整理分析效率輕松翻來(lái)自:云商店
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華為云 DAS 服務(wù)提供的空間&元數(shù)據(jù)分析能力,涵括了實(shí)例、庫(kù)、表級(jí)別多維度的空間數(shù)據(jù),為用戶提供了完備的數(shù)據(jù)支撐,讓用戶對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)做到心中有數(shù);智能提醒和診斷各種空間異常,并以列表形式匯總,對(duì)異常內(nèi)容和產(chǎn)生的異常表個(gè)數(shù)進(jìn)行整合,讓每個(gè)異常都清晰可見(jiàn),而且針對(duì)每種異常還給出了相應(yīng)的優(yōu)化建議,來(lái)自:百科基于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)人工作業(yè)的升級(jí)改造,比如,智慧倉(cāng)儲(chǔ)中的智能調(diào)度。 然而,通用的大數(shù)據(jù)分析服務(wù)由于缺乏針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的最佳實(shí)踐,在技術(shù)層面和商業(yè)層面都缺少物聯(lián)網(wǎng)基因,影響物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)效率。因此,華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)應(yīng)運(yùn)而生。 三、如何做好物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析? 首先,來(lái)自:百科圖片處理平臺(tái)——數(shù)據(jù)工坊 DWR 圖片處理平臺(tái)——數(shù)據(jù)工坊 DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。來(lái)自:專題使用 應(yīng)用性能管理 定位請(qǐng)求異常原因 使用應(yīng)用性能管理定位請(qǐng)求異常原因 應(yīng)用性能管理服務(wù)作為云應(yīng)用性能問(wèn)題診斷服務(wù),擁有強(qiáng)大的分析工具,通過(guò)拓?fù)鋱D、調(diào)用鏈可視化地展現(xiàn)應(yīng)用狀態(tài)、調(diào)用過(guò)程、用戶對(duì)應(yīng)用的各種操作,快速定位問(wèn)題和改善性能瓶頸。 應(yīng)用性能管理服務(wù)作為云應(yīng)用性能問(wèn)題診斷服務(wù),擁來(lái)自:專題據(jù)管理成本高昂 數(shù)據(jù)分析階段:不同類型數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)源不同,形成數(shù)據(jù)孤島、存在大量數(shù)據(jù)搬遷;并且數(shù)據(jù)分析門(mén)檻高,缺少簡(jiǎn)單易用的數(shù)據(jù)分析工具 數(shù)據(jù)可視化 階段:缺少交互式查詢能力、缺少基于時(shí)間維度的洞察分析能力 華為云IoT數(shù)據(jù)分析開(kāi)放架構(gòu)介紹 基于以上IoT數(shù)據(jù)分析面臨的挑戰(zhàn),華為推來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 時(shí)間:2021-03-08 14:42:45 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱DWS)是一種即開(kāi)即用、安全可靠來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 探索Serverless 數(shù)據(jù)湖 :無(wú)需大數(shù)據(jù)背景,會(huì)SQL就會(huì)大數(shù)據(jù)分析 探索Serverless數(shù)據(jù)湖:無(wú)需大數(shù)據(jù)背景,會(huì)SQL就會(huì)大數(shù)據(jù)分析 時(shí)間:2021-04-27 15:04:16 內(nèi)容簡(jiǎn)介: 隨著大數(shù)據(jù)&AI技術(shù)在企業(yè)商用場(chǎng)景的廣泛應(yīng)用,統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)來(lái)自:百科基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因何在? 基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因何在? 時(shí)間:2021-03-12 14:54:55 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因包含: 1. 缺乏最佳實(shí)踐,學(xué)習(xí)成本/開(kāi)發(fā)門(mén)檻高;來(lái)自:百科工單并進(jìn)行動(dòng)態(tài)分配,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程的靈活管理。報(bào)警管理功能可以對(duì)工藝異常、生產(chǎn)異常和注塑機(jī)異常進(jìn)行報(bào)警,并通過(guò)信息和廣播等方式將警報(bào)信息傳達(dá)給用戶,幫助企業(yè)及時(shí)處理異常情況。物聯(lián)呈現(xiàn)功能可以實(shí)時(shí)展示機(jī)器生產(chǎn)狀態(tài)、異常信息和工單生產(chǎn)進(jìn)度,實(shí)現(xiàn)設(shè)備的智能聯(lián)網(wǎng)和實(shí)時(shí)監(jiān)控。通過(guò)使用Ai-MES來(lái)自:專題;如何基于歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)庫(kù),對(duì)異常進(jìn)行智能分析并給出可能原因。 AOM 通過(guò)AI智能算法分析各類運(yùn)維指標(biāo)趨勢(shì)變化,提前預(yù)測(cè)潛在異常,包括指標(biāo)的增幅過(guò)高、規(guī)律變化等。 優(yōu)勢(shì) 場(chǎng)景智能識(shí)別:根據(jù)運(yùn)維指標(biāo)特征選擇算法匹配,如狀態(tài)跳變、周期異常等。 自適應(yīng)算法:當(dāng)出現(xiàn)過(guò)多告警時(shí),自動(dòng)調(diào)整算法參數(shù)抑制告警。來(lái)自:百科我們引入了先進(jìn)的MES系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的全面監(jiān)控和管理,能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決異常情況,提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。 我們引入了先進(jìn)的MES系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的全面監(jiān)控和管理,能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決異常情況,提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。 深拓MES系統(tǒng) 異常設(shè)備預(yù)警 我們的商品配備了異常設(shè)備預(yù)警功能,能夠及時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài),預(yù)測(cè)可能來(lái)自:專題物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型感知,提升物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析能力 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)是以物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型為中心,與資產(chǎn)模型深度整合,在數(shù)據(jù)分析作業(yè)的定義中,開(kāi)發(fā)者可以方便引用物聯(lián)網(wǎng)的模型數(shù)據(jù),提升物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析能力。 開(kāi)放架構(gòu),擁抱生態(tài) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)整合了大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的最佳實(shí)踐,為開(kāi)發(fā)者打造來(lái)自:百科智能化生產(chǎn)管理,能夠自動(dòng)化監(jiān)控生產(chǎn)過(guò)程,提高生產(chǎn)質(zhì)量和效率。3. 異常設(shè)備預(yù)警:深拓MES系統(tǒng)具有強(qiáng)大的異常設(shè)備預(yù)警功能,能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài),發(fā)現(xiàn)異常情況并及時(shí)預(yù)警,幫助企業(yè)避免設(shè)備故障和生產(chǎn)中斷。4. 數(shù)據(jù)分析與決策支持:深拓MES系統(tǒng)能夠收集和分析生產(chǎn)數(shù)據(jù),提供全面的數(shù)據(jù)報(bào)來(lái)自:專題生產(chǎn)成本。 深拓MES系統(tǒng) 異常設(shè)備預(yù)警 我們的商品配備了先進(jìn)的設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng),能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài),并提前預(yù)警可能出現(xiàn)的異常情況,確保生產(chǎn)過(guò)程的穩(wěn)定性和可靠性。 我們的商品配備了先進(jìn)的設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng),能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài),并提前預(yù)警可能出現(xiàn)的異常情況,確保生產(chǎn)過(guò)程的穩(wěn)定性和可靠性。來(lái)自:專題生產(chǎn)成本。 深拓MES系統(tǒng) 異常設(shè)備預(yù)警 我們的商品配備了先進(jìn)的設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng),能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài),并提前預(yù)警可能出現(xiàn)的異常情況,確保生產(chǎn)過(guò)程的穩(wěn)定性和可靠性。 我們的商品配備了先進(jìn)的設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng),能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài),并提前預(yù)警可能出現(xiàn)的異常情況,確保生產(chǎn)過(guò)程的穩(wěn)定性和可靠性。來(lái)自:專題
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