産業用ビッグデータプラットフォームFSpaceX

力制御工業ビッグデータプラットフォームFSpaceXはHadoop分散アーキテクチャ設計に基づくデータ処理及び分析プラットフォームである。プラットフォームは多源異種データの収集と記憶、データの洗浄とフィルタリング、データ倉庫の建設、多種類アルゴリズムの応用、総合分析の可視化などの機能を提供することができ、企業のために客商から製造などの製品の全ライフサイクルの各段階で発生した各種データの応用の痛い問題を解決し、企業の経済効果と競争能力を高めることができる。

力制御科学技術は専門的なビッグデータ応用チームを持ち、ユーザーに総合分析の業務需要を提供し、業務応用、データ収集、データ記憶、データ処理計算、分析掘削及び可視化展示のソリューション計画を整理し、建設目標を明確にし、建設原則を設定し、建設方案を制定し、そしてプラットフォーム開発、テスト及び配置を行う。データを利用し、生産の痛み点と結合して絶えず進化を学び、意思決定モデルを改善し、意思決定提案を最適化する。

工業ビッグデータプラットフォームの全体構造は3層に分けられる：データ工場、アルゴリズムエンジン及びデータ可視化。

データ工場は主に異種データの収集、監査及び記憶を実現し、データ収集は工業通信ゲートウェイ、リアルタイムデータベース、関係型業務データベースなどの多種異種データベースデータに基づく融合を実現することができる、データ監査は主に受信したデータを検証し、提供性、空値、データタイプ及び正確性検証を行う、データストレージはHBase、Greenplum、Redis及びその他のデータベースを組み合わせて応用するデータストレージと分析方式を採用し、分散式ストレージアーキテクチャを構築し、動的にストレージノードを増加することができ、スケーラブル、マルチレプリカ、高フォールトトレランス、高スループットなどの特性を有する。

アルゴリズムエンジンはSpark分散式計算フレームワークを提供し、Hadoopクラスタに基づいて資源の効率的な利用を実現し、データのリアルタイム計算、マスデータ分析マイニングの機能を実現する。機械学習ライブラリMLibをサポートし、分類、クラスタリング、協同フィルタリング、ダウン次元を含む通知学習アルゴリズムとツール類をサポートする。

データ可視化はデータセット、動静的値セットコンポーネント、データスクリーニング、データフォーマット変換などのモデリング機能を提供し、ドラッグ操作、豊富な図表、図表連動、上巻ドリルダウン、個性的なレイアウト、タイミングメール、GIS及びマルチメディア集積などの機能をサポートする。

• タイミング、画像、ファイルなどのデータを含む異種データにアクセスできます。

• データ洗浄は、多元的なデータ洗浄と処理能力を提供する。

• データファイリング、ビッグデータに基づいて企業データウェアハウス及びストレージ方案を構築する。

• 人工知能アルゴリズムモデルは、生産スケジューリング最適化などの知能アルゴリズム（機械学習、遺伝学など）を提供する。

• グラフコンポーネントを豊富にし、可視化ツールを用いて多次元分析を柔軟に行う。

• 私有化配置方案は、企業内部のコアデータ資産の安全で信頼性を確保する。