寄云工业大数据分析平台

　　工业从来都不缺少大数据。这些数据不仅来自于工业设备本身的传感器产生的各种电流、电压、转速等数据，也同样来自于各种工业设备的维护记录，以及相关的业务系统的汇总分析。通过对工业数据的深入分析，不仅可以全面的掌控工业设备的运行状态进而实现故障预测，还可以实现产线优化和供应链协同。

　　寄云工业大数据分析平台建立在高性能的分析引擎之上，提供了针对工业设备和产线的分析模型和基础算法，能够让企业运营和保障人员快速构建设备保障和产线优化的应用，确定故障的所在，预测设备的工作状态，进而提高效率和降低运营成本。

产品特性：

丰富的工业模型

针对典型工业数据分析场景，如异常检测、故障模式提取、故障诊断、故障溯源、可靠性分析等提供从数据处理到建模的分析流程模板。

完整的基础算法库

提供丰富的基础算法模块，包括：

基本统计
假设检验
降维（PCA）
聚类（BKMeans / DSKMeans/ GaussianMixture）
回归（GLR/LR/Lasso）
关联分析（cross-correlation/fpgrowth）
时序分析（ARIMA/GARCH/EWMA/HoltWinters）
动态模型（Kalman filter/GP）

高性能的分析引擎

基于Spark的高性能分布式架构，为海量数据提供内存级别的运算和分析能力。

基于云的架构

支持通过REST API调用并执行算法；

支持Spark集群的自动扩缩；

支持多租户；

分析结果可视化

同寄云可视化产品无缝集成，支持通过API的方式将分析结果输出至寄云可视化平台并绘制图表。

无缝集成寄云其他产品

可与寄云时序数据库无缝集成，可抽取其存储的海量、长期的传感器数据和业务数据，提取故障模式，以实现故障检测、故障诊断和分析，以及设备健康管理。