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基于大數據中心的試驗數據管理和應用解決方案

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一、項目背景
產品研發過程中會產生大量的試驗數據，主要通過產品可靠性及質量安全等方面的性能測試產生。由于試驗業務具有流程復雜、成本高、測量參數多、資源分散、設備種類繁多、數據格式不一、數據結構復雜等特點。因此，給數據檢索、重新利用、數據共享、數據安全帶來難題，傳統人工整理分析工作效率低且易產生錯誤。
隨著海量試驗數據的產生，各單位更加關注如何管理和利用好數據，讓其產生價值。因此，引入大數據技術的處理手段就顯得尤為必要。

二、問題與挑戰
產品試驗缺乏統一的平臺支持，無法整合各種試驗數據資源。
缺少海量數據存儲處理能力，影響試驗數據存儲、查詢、導入導出等基礎工作效率。
缺乏海量數據分析能力及智能識別手段，影響處理分析文檔、圖片及視頻等非結構化數據的效率。
試驗成果和經驗數據未實現價值利用，對設計生產等其他業務支撐不足。

三、解決方案
針對軍工產品試驗特點及問題，利用大數據技術構建試驗數據管理及應用系統，對試驗數據進行有效的管理，深度發掘海量試驗數據的價值。該解決方案整體架構如下：

分階段建立數據模型，定制分類管理策略，實現試驗數據的高效存儲及處理應用。
基于大數據中心整合不同的試驗數據源，實現試驗全過程數據采集、存儲、計算、模型構建和分析應用。
基于文本挖掘及圖像智能識別技術，實現文本及圖像的自動識別，提高試驗數據分析的效率。
采用數據挖掘算法，對海量試驗數據進行分析，構建面向產品設計、生產、售后維修的應用服務，實現對產品各階段業務支撐。

四、項目亮點
基于大數據中心,解決海量數據存儲及高效處理的難題。
基于虛擬建庫及動態建模技術,實現不同試驗數據管理自主擴展。
基于大數據采集等多種集成手段,實現不同數據源的高效采集。
基于圖像自動智能識別技術，實現圖片的自動測量與標記。
基于文本挖掘技術，實現試驗相關文檔數據的處理分析。
基于大數據分析挖掘手段實現試驗數據探索應用服務的構建。

五、項目成果
減少試驗數據歸檔工作周期30%，提高試驗數據結構化入庫率60%。
針對紙質文檔、圖像、音視頻等數據的處理分析應用，提高效率達50%以上。
提高試驗數據的精準查詢效率60%，降低試驗數據、試后數據處理分析周期，實現試驗數據的深度價值應用。

六、客戶評價
試驗數據管理及應用與業務結合緊密，改變了原有粗放式的試驗數據管理模式，提高了試驗任務的工作效率；有效利用海量產品試驗數據，建立數據處理分析模型，建立產品性能評估、故障診斷、優化設計等應用服務，深度發掘數據價值，為產品售后服務提供大數據分析手段，為產品設計提升找到方向，為企業產品提高性能提供了多維度應用服務支撐。

七、相關案例
中國航發某單位試驗數據管理及應用項目
航天科技某單位產品數據管理項目
航空工業某單位數據挖掘項目
中國航發某單位基于數據挖掘的多學科設計優化分析項目

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政務熱線數據分析應用解決方案

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