基于数据仓库的船舶建造数据集成技术研究

发布时间：2024-06-04 05:24

　　随着工业信息化和智能化的发展,船舶制造企业将MES、ERP、PDM等信息化系统引入到设计、生产、管理等环节中,提升了船舶生产制造效率,提高了船舶制造的数字化程度。然而,船舶制造数字化程度飞速发展的同时,也由于各应用系统的部署环境、应用场景、技术数据、处理标准的差异,导致数据可应用性差、数据处理效率低、"信息孤岛"情况严重等问题。通过对船舶制造典型数据库进行调研分析,提出了基于数据仓库的船舶数据集成方案,实现了船舶制造数据的集成共享、挖掘分析以及可视化展示。

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【部分图文】：

图1基于数据仓库的船舶数据集成平台技术架构

为实现船舶异构数据库数据的有效集成，通过对平台需求以及数据库需求的分析，建立了基于数据仓库的船舶数据集成平台架构如图1所示。平台架构包括数据源层、数据采集层、基础数据库层、数据处理层、主题数据库层以及展示层，可提供各类数据源的离线采集和实时数据采集，具备海量数据的计算、统计、分析....

图2数据采集技术架构

针对数据量和数据特点的不同，平台开发了大数据采集和传统数据采集两种模式，大数据采集模式主要通过Flume、Nifi、XML等采集组件实现对本地文本数据、图纸数据、日志数据、XML数据等数据的采集，并将采集到的数据临时存储在Kafka等消息队列中，通过Spark、Flink、Sto....

图3数据共享架构

3）数据服务共享。为了更好地体现数据服务，平台设计了通用型的数据服务接口，主要包括数据库接口、XML服务接口等，可实现企业内外部数据的交换共享如图3所示。(4）数据处理层

图4船舶数据仓库架构

主题数据库按照数据仓库的架构进行设计，是面向主题和集成的，主要包括原始数据层、数据仓库层和数据应用层，架构如图4所示。数据仓库的主要功能是联机分析处理和数据挖掘，帮助决策者快速的从海量数据中挖掘出有价值的信息，辅助管理者进行报表分析和决策制定。企业管理者想全面掌握船舶的设计、生产....

本文编号：3988929