【V5.0 Update1】智能制造全域数据分析方案（1）四种数据接入方式
本帖最后由 @Martin.Zhang 于 2022-2-18 15:28 编辑在制造业中生产数据要实现智能商业分析，那么最大的关注点就是数据如何接入。如果我们对制造业有所了解，那么庞大的数据量使我们对工业大数据层面会有一个更加深入的认识。在这个领域，数据是制造行业的一个宝库，对于未来的智能制造发展而言，工业大数据的采集，存储和应用是实现商业智能最快捷的捷径。
通常，我们如果要打造一个智能制造企业，则需要引入一系列的信息化系统，其中最典型的就是PLM（产品生命周期管理系统）；PDM（产品数据管理系统），QMS（产品质量管理系统）等多个系统，这还仅仅只是应用系统数据；而在正式成产环境中，我们所面临的设备检测数据，生产检测数据，以及生产过程中的每个环节的监测点数据。那么如何实现海量数据对接呢？
在实际生产中，根据不通的数据存储类型，我们可以将按照不同的数据源类型来区分，如：关系型数据库，nosql，文件型数据，网络数据源，流数据等等不同类型的数据。为了完善智能制造商业智能的能力，则需要接入目前各类生产环境中的数据。
今天，我们来一起学习一下在智能制造行业，数据对接的集中典型方式。就从目前比较实用的几种对接方式：1.数据源对接2.JSON直连3.流式数据集4.推送数据集
在这里重点介绍一下目前项目中对接数据的集中方式。1.数据源对接：
在目前产品中，上图中所看到的数据源类型，都是目前wyn中所支持的类型，已经满足了绝大多数情况的业务场景。使用方式也非常简单，我可以参考：https://help.grapecity.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=57481741
2.JSON直连此功能，可以在使用中直接链接api数据源，在使用过程中实时调用，返回最新接口数据。基于http请求，在wyn中数据连接不再基于数据库，在业务逻辑处理中，我们更可以在接口端处理完成，减轻了wyn服务处理数据的压力；如果目前项目使用的是前后端分离，那么在使用wyn来做集成时，可以直接调用业务api；减少配置数据集的工作量。部分业务系统数据库不会第三方项目开发，此类系统，则只能用接口的方式来完成业务对接。接下来，就详细给大家介绍一下。直连json如何使用：操作步骤：1.数据准备直连模型
选择数据源（首先要在数据源中先创建json直连数）json数据源中配置信息；详细使用请参考：https://help.grapecity.com.cn/pa ... ion?pageId=57482226
通过以上配置，我们已经完成了json数据对接。就可以在仪表板/报表中使用了。
3.流式数据集，推送数据集通过使用wyn，可以轻松实现流式数据的处理，流式数据轻松对接，并且将流式数据实时展示到仪表板中。实时直观的改变数据图表，让整个仪表板更加动态。随着车间数据的实时性要求越来越高，IOT数据采集功能要求日益增长，那么随之而来的各类解决方案也就顺应时势的崭露头角。本次wyn中所带来的流式数据，就是为了解决这一环节的数据痛点。通过对接设备源，工厂传感器，社交媒体流，服务器敏感数据收集，空气质量检测点数据发送等等一系列高频次数据源。第一时间对接数据，完成可视化展示。详细内容请参考：【V5.0 Update1】实时数据接入，开启 IoT 数据分析新篇章
本节作为智能制造业分析案例第一节，为大家详细介绍了数据对接的集中方式。本章节系列内容总共分为三节，为大家从数据准备，数据分析，可视化方案等三个纬度给大家详细介绍制造业中的商业智能如何使用。去敬请期待！
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