CN116523328A - 一种航空装备协同制造产业链协作智能决策方法 - Google Patents
一种航空装备协同制造产业链协作智能决策方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116523328A CN116523328A CN202310190257.7A CN202310190257A CN116523328A CN 116523328 A CN116523328 A CN 116523328A CN 202310190257 A CN202310190257 A CN 202310190257A CN 116523328 A CN116523328 A CN 116523328A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- management
- module
- service
- acquisition
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 48
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 39
- 238000011161 development Methods 0.000 claims abstract description 24
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 21
- 238000013523 data management Methods 0.000 claims abstract description 20
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims abstract description 15
- 238000013439 planning Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000012827 research and development Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 39
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 26
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 20
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 17
- 238000011068 loading method Methods 0.000 claims description 16
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 16
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims description 13
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 12
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 10
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 10
- 238000013524 data verification Methods 0.000 claims description 9
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 8
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 6
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 claims description 3
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 claims description 3
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 claims description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 3
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 claims description 3
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 3
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 claims description 3
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 3
- 239000000306 component Substances 0.000 description 13
- 238000013079 data visualisation Methods 0.000 description 5
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 5
- 238000013499 data model Methods 0.000 description 3
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005553 drilling Methods 0.000 description 2
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 2
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 2
- 238000012550 audit Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000008358 core component Substances 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000013508 migration Methods 0.000 description 1
- 230000005012 migration Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/10—Office automation; Time management
- G06Q10/103—Workflow collaboration or project management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/04—Manufacturing
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Economics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
一种航空装备协同制造产业链协作智能决策方法，包括数据源层模块、数据集成层模块、数据存储层模块、数据服务层模块、数据应用模块、标准规范体系模块；数据源层模块为数据应用提供所需的数据来源，为了支撑所内业务运营、决策支持、大数据应用，需要采集所内研发制造过程、试验仿真过程、设备运转过程数据，按照数据来源可分为业务数据、非结构化数据等，其中业务数据主要来源于PLM、生产制造系统、营销系统等信息化系统数据；标准规范模块包括数据标准规划和数据安全标准规范，标准规范是数据治理平台咨询规划的重要输出物，建设数据治理平台过程需要依据标准规范执行，有效保证各项实施工作的开展和落地。
Description
技术领域
本发明涉及航空装备协同制造技术领域，特别涉及一种航空装备协同制造产业链协作智能决策方法。
背景技术
航空装备制造产业已成为促进国民经济发展的强大动力和衡量国家综合国力的重要标志，航空装备协同制造能实现专业化分工、降低制造成本、提高整体竞争力的重要手段之一。航空装备制造包括飞机、航空发动机及航空设备及系统，其产品涉及机、电、液、控等多个知识领域，相比一般的制造产业，其具有产品研发参与单位多、地域分布广、研制周期长等特征，产品研发不仅涉及多专业的协同和并行迭代，而且包含的数据种类多、规模大、关系复杂、技术状态要求严格。因此，现代航空装备协同制造必须把整个产业链纳入考虑范围，在提高其自身生产能力的同时，优化配置产业链中上下游企业的资源，发挥航空装备企业的最大生产价值。产业链协作是以产业之间的分工和合作为前提的，从产业的上、中、下游关系或是从产业配套关系进行协作制造。
目前，航空装备协同制造企业较多，各协同制造企业建立的数据系统繁多，各系统中没有遵循统一标准建设，系统间集成度低、互联性差，数据的完整性、准确性、及时性等存在较大差距；面对海量数据且不断扩展，无法集中的、直观的了解各数据之间的关系。如何方便快捷地获取协同制造企业之间的数据信息，解决航空装备协同制造企业生产服务脱节、数据管理离散、产业链管控知识僵化、产业链协作决策困难，是航空装备协同制造企业迫切需要的解决方案，从而提高航空装备协同制造企业生产效率低下的问题。
发明内容
本发明主要目的是解决以上不足，提供了一种跨厂所航空装备全周期数字化研制生产服务一体化、面向协同决策知识发现的航空装备协同制造产业链协作智能决策方法。
一种航空装备协同制造产业链协作智能决策方法，包括数据源层模块、数据集成层模块、数据存储层模块、数据服务层模块、数据应用模块、标准规范体系模块；数据源层模块为数据应用提供所需的数据来源，为了支撑所内业务运营、决策支持、大数据应用，需要采集所内研发制造过程、试验仿真过程、设备运转过程数据，按照数据来源可分为业务数据、非结构化数据等，其中业务数据主要来源于PLM、生产制造系统、营销系统等信息化系统数据；非结构化数据主要包括OFFICE文档、设计图纸、三维模型、音视频等数据；数据集成层模块实现内外部各业务系统、各渠道、基础数据、外部多源数据，文件、库表、网页等异构数据接入至数据中台贴源区，实现基础数据的归集；数据存储层模块主要实现各业务数据的汇聚和标准化数据仓库建模存储，提供数据开发、数据分析、对外数据发布等服务；数据服务层模块提供数据开发、治理、模型构建等计算、自助式分析工具，服务数据产品研发人员快速实现基于各业务数据整合后的数据应用开发；数据应用模块依托于服务平台所提供的数据治理、自助分析、数据开发等服务功能，快速实现应用主题的数据开发和可视化展现，形成可共享应用的数据分析应用；标准规范体系模块为数据治理规划和建设的保障和指导文件，能确保数据治理平台项目在实施过程中和应用推广具有指导依据；标准规范模块包括数据标准规划和数据安全标准规范，标准规范是数据治理平台咨询规划的重要输出物，建设数据治理平台过程需要依据标准规范执行，有效保证各项实施工作的开展和落地。
进一步，该航空装备协同制造产业链协作智能决策方法包括数据采集流程设计器、数据采集WEB管理模块和资源库；数据采集流程设计器，实现数据采集、数据清洗、数据校验、数据转换、数据加载的流程可视化设计与编排，以及数据采集流程验证调试；数据采集WEB管理模块，实现数据采集汇聚任务的统一管理、采集任务调度、监控等管理工作，实现数据采集过程中任务监控、系统资源、性能监控等能力，以及整个系统的基本管理工作；资源库实现数据采集、数据清洗、数据校验、数据转换、数据加载的流程规则存储、配置参数存储等能力。
进一步，该航空装备协同制造产业链协作智能决策方法包括基础设施层、数据源层、组件库、处理成、服务层、数据采集设计器、统一管理调度；基础设施层用于提供服务器、存储、网络服务的支撑；基础设施层提供的基础设施服务，可以是实体物理资源设备，也可以是基于云平台或一体机的虚拟资源设备，为上层应用、数据采集处理平台提供计算、存储、通讯等基础设施服务；数据源层描述各业务系统的业务数据源；数据采集处理平台实现适配多种类型的数据源，包括关系型数据源、基于大数据Hadoop架构类型数据源；组件库主要提供数据源适配、数据采集、数据清洗、数据转换、数据加载等多种组件库，实现多种场景的业务数据抽取与转换能力；处理层，主要提供数据ETL流程的处理引擎，解析数据采集流程，实现数据采集、转换、加载的后台处理；服务层，主要用于提供数据共享接口服务，第三方业务系统基于接口服务，进行数据访问与交互；服务层核心实现数据质量统计查询接口服务、监控管理接口服务能力数据采集设计器，基于组件库实现数据采集、数据清洗、数据校验、数据转换、数据加载的流程可视化设计与编排，以及流程调试；数据采集WEB管理端，实现数据采集的统一管理调度，核心实现采集任务的管理、调度、监控的管理工作，实现数据采集过程中资源监控，以及整个系统的基本管理工作。
进一步，该航空装备协同制造产业链协作智能决策方法的数据集成层模块包括GIS数据管理模块，在支持数据手动编辑的同时也能对第三方空间数据进行接入，并按照相关数据标准进行数据预处理和空间数据的管理。
相对于现有技术，本发明取得的有益技术效果为：该航空装备协同制造产业链协作智能决策方法能提供标准管理、标准检核、标准建模的能力，通过数据标准化可以防止用语的混乱使用，维持数据模型的一贯性，确保数据的正确性及质量，提高数据品质。并且，能提供元数据统一存储、元数据血缘、影响分析的能力，帮助用户快速盘点数据资产，帮助业务分析人员快速找到正确的信息，减少针对数据的研究时间；帮助数据生产单位有效的维护和管理数据；通过元数据关联信息，提升数据中心价值，帮助管理者做出有效决策。还能提供针对海量数据的质量稽核能力，快速发现问题、定位问题、解决问题，保障数据的准确性，一致性，进一步挖掘数据价值，为数据应用提供强有力的支撑，为领导决策提供有效数据。可靠提高了航空装备协同制造产生效率。
附图说明
图1为发明的总体构成示意图。
图2为发明的数据集成层模块构成图。
实施方式
以下结合实例对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释发明，并非用于限定本发明的范围。
一种航空装备协同制造产业链协作智能决策方法，包括（1）数据源层，数据源层为数据应用提供所需的数据来源，为了支撑所内业务运营、决策支持、大数据应用，需要采集所内研发制造过程、试验仿真过程、设备运转过程数据。按照数据来源可分为业务数据、非结构化数据等，其中业务数据主要来源于PLM、生产制造系统、营销系统等信息化系统数据；非结构化数据主要包括OFFICE文档、设计图纸、三维模型、音视频等数据；（2）数据集成层，实现内外部各业务系统、各渠道、基础数据、外部多源数据，文件、库表、网页等异构数据接入至数据中台贴源区，实现基础数据的归集。（3）数据存储层，主要实现各业务数据的汇聚和标准化数据仓库建模存储，提供数据开发、数据分析、对外数据发布等服务；（4）数据服务层，提供数据开发、治理、模型构建等计算、自助式分析工具，服务数据产品研发人员快速实现基于各业务数据整合后的数据应用开发。（5）数据应用，依托于服务平台所提供的数据治理、自助分析、数据开发等服务功能，快速实现应用主题的数据开发和可视化展现，形成可共享应用的数据分析应用。（6）标准规范体系，标准规范作为数据治理规划和建设的保障和指导文件，能确保数据治理平台项目在实施过程中和应用推广具有指导依据。标准规范包括数据标准规划和数据安全标准规范，标准规范是数据治理平台咨询规划的重要输出物，建设数据治理平台过程需要依据标准规范执行。可以有效保证各项实施工作的开展和落地。
数据采集子系统用于实现各业务系统的数据采集、汇集、融合、转换、清洗、处理、加载等。提供数据采集与接入能力，为上层应用提供数据资源，是构建整个数据应用中心的基础设施。系统组成数据采集处理平台核心由数据采集流程设计器、数据采集WEB管理模块和资源库组成。数据采集流程设计器，实现数据采集、数据清洗、数据校验、数据转换、数据加载的流程可视化设计与编排，以及数据采集流程验证调试。数据采集WEB管理端，实现数据采集汇聚任务的统一管理、采集任务调度、监控等管理工作，实现数据采集过程中任务监控、系统资源、性能监控等能力，以及整个系统的基本管理工作。
资源库，实现数据采集、数据清洗、数据校验、数据转换、数据加载的流程规则存储、配置参数存储等能力。
数据采集处理平台按照功能模块纬度划分，可以分为：数据采集流程设计器、数据采集处理WEB管理客户端、数据采集处理WEB管理服务端、资源库、数据采集处理（ETL）引擎。逻辑架构，数据采集处理平台逻辑架构由基础设施层、数据源层、组件库、处理成、服务层、数据采集设计器、统一管理调度组成。基础设施层，主要用于提供服务器、存储、网络服务的支撑。基础设施层提供的基础设施服务，可以是实体物理资源设备，也可以是基于云平台或一体机的虚拟资源设备。为上层应用、数据采集处理平台提供计算、存储、通讯等基础设施服务。数据源层，描述各业务系统的业务数据源。数据采集处理平台实现适配多种类型的数据源，包括关系型数据源（如：Oracle、MySql、SqlServer等）、基于大数据Hadoop架构类型数据源（如：HDFS、Hive、HBase等）。组件库，主要提供数据源适配、数据采集、数据清洗、数据转换、数据加载等多种组件库，实现多种场景的业务数据抽取与转换能力。组件库支持二次开发，按照组件开发规范手册，便可开发组件，实现特殊的业务应用场景。处理层，主要提供数据ETL流程的处理引擎，解析数据采集流程，实现数据采集、转换、加载的后台处理。在性能要求较高的场景下，ETL处理引擎可以通过集群部署，实现数据的高效抽取与转换。服务层，主要用于提供数据共享接口服务，第三方业务系统基于接口服务，进行数据访问与交互。服务层核心实现数据质量统计查询接口服务、监控管理接口服务能力。数据采集设计器，基于组件库实现数据采集、数据清洗、数据校验、数据转换、数据加载的流程可视化设计与编排，以及流程调试。数据采集WEB管理端，实现数据采集的统一管理调度，核心实现采集任务的管理、调度、监控的管理工作，实现数据采集过程中资源监控，以及整个系统的基本管理工作。空间数据可视化，提供基于geojson数据的矢量地图的轻量级空间数据可视化方案，通过分布地图、迁移地图、标注地图、热力地图四种方式，简单数据绑定即可实现空间数据可视。提供一体化的GIS套件，从空间数据定义、服务发布到空间数据绘制，以及最终的GIS地图呈现，用户可以轻松定义自己的专属GIS地图，满足更复杂的空间数据可视化需求。独立的GIS地图，提供GIS数据管理模块，在支持数据手动编辑的同时也能对第三方空间数据进行接入，并按照相关数据标准进行数据预处理和空间数据的管理。GIS空间数据自定义，提供用户自定义绘制空间数据的能力，用户可以根据自己的需要，自行绘制空间数据，编辑要素属性，快速进行空间数据可视化的核心部件，提供多种样式地图的制作能力，多种可视化效果的业务模板（持续开发），基于不同的业务模板，完成各项业务配置（包括数据配置），最终输出一个完整的地图服务，用户可直接通过访问URL的形式进行预览及查看。数据交互式设计，通过Web表单组件和事件机制，UE能编排出一个个的交互式查询数据报表页面，再结合事件机制的跳转、弹窗和页面之间参数的传递，就能将这些页面组装成一个完整的报表查询Web应用系统。拖拽式自由分析，支持组件的数据配置页面，在多维数据分析一体化工作台中，可以选择任意数据模型中的任意维度、度量进行自主拖拽分析。同一个模型中，所有的数据已经关联在一起了，这就决定了多维及时分析的自由度。同时，在一个页面就能进行数据模型选择、维度指标选择、图表选择、图表样式设置、数据预览。多层钻取，在数据配置时，支持自由创建维度间的层级关系，构建维度分级。将具备层级的维度应用到相应图表上，即可实现自动多层钻取能力，逐层分析和查看各种数值情况，还能自由地返回上级。并且，可以通过组件的事件机制，实现更加灵活的自由跳转下钻、联动下钻。数据组合过滤，提供以条件过滤的方式进行多维切片、切块分析。条件过滤可以应用到任意一个维度，即使该维度没有被用在图表上进行分析，增加了过滤的宽泛和强大性。过滤条件支持：大于、小于、大于等于、小于等于、包含、不包含、不等于、等于等各种条件判断，同时，每个条件判断支持采用逻辑表达式的方式组合，形成强大的过滤模型，满足各种切片和切块需要。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种航空装备协同制造产业链协作智能决策方法，其特征在于：所述航空装备协同制造产业链协作智能决策方法包括数据源层模块、数据集成层模块、数据存储层模块、数据服务层模块、数据应用模块、标准规范体系模块；
所述数据源层模块为数据应用提供所需的数据来源，为了支撑所内业务运营、决策支持、大数据应用，需要采集所内研发制造过程、试验仿真过程、设备运转过程数据，按照数据来源可分为业务数据、非结构化数据等，其中业务数据主要来源于PLM、生产制造系统、营销系统等信息化系统数据；非结构化数据主要包括OFFICE文档、设计图纸、三维模型、音视频等数据；
所述数据集成层模块实现内外部各业务系统、各渠道、基础数据、外部多源数据，文件、库表、网页等异构数据接入至数据中台贴源区，实现基础数据的归集；
所述数据存储层模块主要实现各业务数据的汇聚和标准化数据仓库建模存储，提供数据开发、数据分析、对外数据发布等服务；
所述数据服务层模块提供数据开发、治理、模型构建等计算、自助式分析工具，服务数据产品研发人员快速实现基于各业务数据整合后的数据应用开发；
所述数据应用模块依托于服务平台所提供的数据治理、自助分析、数据开发等服务功能，快速实现应用主题的数据开发和可视化展现，形成可共享应用的数据分析应用；
所述标准规范体系模块为数据治理规划和建设的保障和指导文件，能确保数据治理平台项目在实施过程中和应用推广具有指导依据，包括数据标准规划和数据安全标准规范，标准规范是数据治理平台咨询规划的重要输出物，建设数据治理平台过程需要依据标准规范执行，有效保证各项实施工作的开展和落地。
2.根据权利要求1所述的航空装备协同制造产业链协作智能决策方法，其特征在于：所述数据集成层模块包括数据采集流程设计器、数据采集WEB管理模块和资源库；所述数据采集流程设计器，实现数据采集、数据清洗、数据校验、数据转换、数据加载的流程可视化设计与编排，以及数据采集流程验证调试；所述数据采集WEB管理模块，实现数据采集汇聚任务的统一管理、采集任务调度、监控等管理工作，实现数据采集过程中任务监控、系统资源、性能监控等能力，以及整个系统的基本管理工作；所述资源库实现数据采集、数据清洗、数据校验、数据转换、数据加载的流程规则存储、配置参数存储等能力。
3.根据权利要求1所述的航空装备协同制造产业链协作智能决策方法，其特征在于：所述数据集成层模块的逻辑架构包括基础设施层、数据源层、组件库、处理成、服务层、数据采集设计器、统一管理调度；所述基础设施层用于提供服务器、存储、网络服务的支撑；所述基础设施层提供的基础设施服务，可以是实体物理资源设备，也可以是基于云平台或一体机的虚拟资源设备，为上层应用、数据采集处理平台提供计算、存储、通讯等基础设施服务；所述数据源层描述各业务系统的业务数据源；数据采集处理平台实现适配多种类型的数据源，包括关系型数据源、基于大数据Hadoop架构类型数据源；所述组件库主要提供数据源适配、数据采集、数据清洗、数据转换、数据加载等多种组件库，实现多种场景的业务数据抽取与转换能力；所述处理层，主要提供数据ETL流程的处理引擎，解析数据采集流程，实现数据采集、转换、加载的后台处理；所述服务层，主要用于提供数据共享接口服务，第三方业务系统基于接口服务，进行数据访问与交互；所述服务层核心实现数据质量统计查询接口服务、监控管理接口服务能力所述数据采集设计器，基于组件库实现数据采集、数据清洗、数据校验、数据转换、数据加载的流程可视化设计与编排，以及流程调试；所述数据采集WEB管理端，实现数据采集的统一管理调度，核心实现采集任务的管理、调度、监控的管理工作，实现数据采集过程中资源监控，以及整个系统的基本管理工作。
4.根据权利要求1至3任一所述的航空装备协同制造产业链协作智能决策方法，其特征在于：所述数据集成层模块包括GIS数据管理模块，在支持数据手动编辑的同时也能对第三方空间数据进行接入，并按照相关数据标准进行数据预处理和空间数据的管理。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310190257.7A CN116523328A (zh) | 2023-03-02 | 2023-03-02 | 一种航空装备协同制造产业链协作智能决策方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310190257.7A CN116523328A (zh) | 2023-03-02 | 2023-03-02 | 一种航空装备协同制造产业链协作智能决策方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116523328A true CN116523328A (zh) | 2023-08-01 |
Family
ID=87400065
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310190257.7A Pending CN116523328A (zh) | 2023-03-02 | 2023-03-02 | 一种航空装备协同制造产业链协作智能决策方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116523328A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117593147A (zh) * | 2023-11-16 | 2024-02-23 | 中航机载系统共性技术有限公司 | 一种航空制造智慧云平台 |
-
2023
- 2023-03-02 CN CN202310190257.7A patent/CN116523328A/zh active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117593147A (zh) * | 2023-11-16 | 2024-02-23 | 中航机载系统共性技术有限公司 | 一种航空制造智慧云平台 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Khan et al. | Cloud based big data analytics for smart future cities | |
| CN104134121A (zh) | 一种电网信息系统业务数据可视化的实现方法 | |
| CN101566981A (zh) | 分析处理系统中建立动态虚拟数据仓库的方法 | |
| CN114379608A (zh) | 一种城市轨道交通工程的多源异构数据集成处理方法 | |
| CN112181960B (zh) | 一种基于AIOps的智能运维框架系统 | |
| CN112182077B (zh) | 一种基于数据中台技术的智能运维系统 | |
| CN114416855A (zh) | 一种基于电力大数据的可视化平台及方法 | |
| Chen et al. | A big data analysis and application platform for civil aircraft health management | |
| CN114218218A (zh) | 基于数据仓库的数据处理方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN112559634A (zh) | 一种基于计算机云计算大数据用数据管理系统 | |
| CN116523328A (zh) | 一种航空装备协同制造产业链协作智能决策方法 | |
| CN116662441A (zh) | 一种分布式数据血缘构建及展现方法 | |
| CN115640300A (zh) | 一种大数据管理方法、系统、电子设备和存储介质 | |
| CN113626447B (zh) | 一种民航数据管理平台及方法 | |
| Hsu | Big data analysis and optimization and platform components | |
| CN115439015B (zh) | 基于数据中台的局域电网数据管理方法、装置及设备 | |
| CN109522292B (zh) | 基于电网标准统一信息模型的数据处理装置和方法 | |
| CN116450620A (zh) | 面向多源多域时空基准数据的数据库设计方法及系统 | |
| CN111177227B (zh) | 一种电力数据自助式分析系统及决策应用类迁移方法 | |
| CN114218199A (zh) | 一种具有数据交互与分析功能的可视化Portal系统 | |
| CN113342874A (zh) | 一种基于云计算的风电大数据分析系统和流程 | |
| CN112784129A (zh) | 一种泵站设备运维数据监管平台 | |
| CN113159721A (zh) | 一种基于设备全生命周期的物联网平台 | |
| Pan et al. | An open sharing pattern design of massive power big data | |
| CN111435466A (zh) | 一种一体化机房运维管理系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |