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数据库技术在工业数据分析系统中的应用与实践——以提高生产效率为导向

内容摘要

随着科技的不断发展和企业竞争的加剧，且在人力成本逐渐增加，“用工难用工荒”得不到有效解决的情况下，工业企业对生产过程自动化有着比较高的期望。同行业的实践证明，在生产领域引入数字化的数据分析，能够显著提高生产效率，降低生产成本。

本文从工业数据分析的角度出发，阐述在工业生产过程中，数据分析的重要性和可行性。旨在通过案例，区分不同数据库的优缺点、原理和应用方法。

关键词：数据库；工业生产；数据分析

目录

TOC\o1-3\h\z\u9300内容摘要 1

22563引言 3

60951概述 4

121441.1课题研究背景及意义 4

278571.2本文的主要内容及组织结构 5

203082数据库相关原理与技术 5

85832.1数据库的相关概念和原理 5

83612.2SQL语言与应用开发语言 6

228472.3数据库的连接技术及比较 9

20432.4服务器技术相关介绍 10

171523工业数据分析系统相关原理与技术 11

26103.1工业数据分析系统的相关概念和原理 11

87163.2工业数据分析系统的需求分析 12

203793.3数据库技术在工业数据分析系统中应用的意义与方法 12

164404数据库技术在工业数据分析系统中的应用实践 13

7024.1系统分析与设计 13

29364.2数据库分析与设计 15

284384.2.1数据建模（ER图） 15

174724.2.2数据表的建立 16

270394.3系统实现 21

240324.4NoSQL数据库的应用 26

7514.5冷热分离：数据的实时采集与归档 26

16761结论 27

8998致谢 29

引言

近年来，国家大力提倡工业领域的转型升级，国内外在工业领域的数字化实践也都开展的如火如荼。在国内，工信部提出《中国制造2025》战略；在国外，以老牌工业强国德国为代表的国际则提出《工业4.0》等蓝图构想。这些从国家层面提出的战略规划，是在深入分析工业发展规律后，从宏观层面提出的顶层设计。而在微观的实际生产中，企业也早已开始开展各种提质增效的生产实践。以信息通信技术的深度应用为特征，综合运用互联网、大数据、边缘计算等技术手段，使企业的人、设备、物料、数据等各项生产要素以信息化、数字化的方式高效流转，这是企业期望通过信息化、数字化的手段所能达到的实际效果。

对于工业生产过程的各个环节进行数据采集分析，已经成为大企业生产过程的“标配”。这样的配置能够产生一加一大于二的效用，不同于以往只是简单生产成品，“生产+数据处理”的模式，能够为企业带来多种好处：能够加速产品创新，对产品更快速的进行故障诊断和预测，优化质量管理，对供应链进行实时分析和优化，提高产品计划与排期效率，一定程度上也可以对需求和销售进行预测等。

现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。

在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

例如通用电气(GE)，在位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断(MD)中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析，从而对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。

再如老牌车企福特公司，不仅将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品生产中，而且还对车辆行驶及操作过程中的数据进行持续的收集和分析，以加速优化和