实时工厂智能化庞数据（Pang Data）创建智慧工厂实时数据分析方案目录✓庞数据?✓主要效果，特点，技术✓工厂智能化架构图✓实时数据分析✓跨国企业EIS ✓报表，通知✓实时监测✓触发器✓用户界面✓高性能✓安全性庞数据✓技术蓝图✓公司现状✓成立目的✓主要客户公司简介✓智能制造发展方向✓产业创新✓工厂智能化是？✓实时数据分析✓未来MES✓为品质创新需要信息创新智能工厂通过物联网技术与大数据技术，带来产业创新。
制造业风力配电化学石油与天然气发电工业数据机器数据✓大数据分析既诊断技术，对产业领域的需求性不断增大。
✓成千上万的传感器，可同时管理，既实时数据收集与分析。
✓主要设备故障预测，既异常感知。
✓设备运行状态管理，与性能管理。
✓电力及能源，实时监测与分析。
未连接链接分析控制CPSNetworkSW+HW自动化信息化互联化智能化庞数据技术范围设备,机器人,CNC设备互联数据采集实时监测传感器, IOT 设备异常感知品质异常感知大数据分析大数据机器学习算法统计技术云技术设备智能控制自动调试Adaptive Control AI未来创新✓生产，机器所有数据实时采集既分析，通过分析结果，得到新的状态信息，积累更多的信息知识，创造新的价值。
✓通过分析实时数据，提高的生产与品质效率，节省费用。
✓生产数据与设备数据的采集与分析，是发展未来工厂首要创新过程。
机器数据工业数据MES 数据快速，准确分析, 诊断机器障碍预测质量预测基本统计分析实时异常感知快速而准确的实时数据分析和异常检测。
✓工业数据和机器数据，通过基本统计分析，洞察与诊断。
✓通过分析机器数据，预测故障。
✓通过分析生产数据，预测主要问题信息，实时通知。
实时设备控制MES +Big D ata 实时分析技术✓通过技术创新改变工厂。
发达的制造强国，纷纷在研发大数据分析与数据诊断技术。
✓MES的优化是，通过实时数据分析，快速又准确的诊断技术。
✓数据分析，既数据可视化，带来新的价值。
✓管理者可以，迅速又准确的得到，数据信息情报。
✓通过实时数据分析,优化MES。
✓工厂人员通过数据得到新的信息，使人更快的了解工厂，这是对工厂的运营带来极大的提升。
✓MES创新是，发展“工业4.0”阶段中必要条件。
品质创新人法配件(原料)环境设备•人得到信息，人更好的管理人。
•得到自动分析的结果。
人•设备就品质•了解设备即可了解品质•设备数据实时采集就是创新的第一步设备•供货企业实时质量管理•来料品质检验与入库品质实时分析•洞察供货商品质变化配件(原料)•通过数据管理工厂•出现品质异常，通过数据解决•通过异常感知系统,预防品质异常。
方法•入库仓库，原材料仓库实时安全管理•工厂所有信息共享。
环境为品质创新，人需得到工厂所有的事物信息，即带来信息创新。
实时分析产业数据创造新的价值✓链接各种产业或工厂的设备即品质检测设备的数据分析的物联网技术✓基于大数据实时故障预测。
✓通过实时数据分析,优化MES。
✓基于云技术，高效的数据处理技术。
✓大量设备数据实时，采集即统计分析技术✓实时SPC统计数据分析即故障预测Pang DataMES✓管理工厂整体的运营状态和业绩管理✓生产业绩管理✓品质不良管理✓设备情报既品质履历管理✓工程能力（SPC ）事后分析管理✓仓库管理✓材料管理✓庞数据与MES 的技术目的不同。
庞数据是，实时采集数据，提供自动分析。
✓生产高价产品或大批量生产的工厂，可用于实时品质管理。
✓设备，MES 既ERP 数据，实时采集分析。
✓利用大数据的Machine Learning 基于与算法异常感知。
✓实时工程能力（SPC ）故障预测既异常感知。
✓采集设备数据，通过设备状态，管理设备。
✓实时采集，品质测定的数据，感知异常。
✓实时数据监控。
✓基于物联网（IOT ）技术，实时采集大容量数据。
✓TB,PB 大数据管理，既统计处理。
PMS FMS 品质管理设备管理材料管理仓库管理MES实时监控，异常感知，大数据，分析庞数据人力/财务销售管理ERP庞数据庞数据与MES 区别？•实时SPC 分析•USL/LSL 实时异常感知•控制图规则（Western Electric/Nelson/自定义）异常感知。
实时SPC 分析•设备既品质故障预测。
•生产过程中，品质设备之间，通过联性分析，得到异常感知。
实时预测分析•仓库温湿度实时监测即异常感知。
•工厂电压，制造设备如测量品质的仪器异常感知。
•设备数据实时采集，通过分析感知异常。
主要设备异常感知主要特点实时SPC 分析实时预测分析实时主管信息系统主要设施实时监控实时设备异常感知通过实时数据分析快速的提供情报即异常感知•大数据存储与处理技术。
•基于机器学习，分实时监测技术。
•长期数据的统计分析（最小，最大，平均，个数，偏差，微分）大数据机器学习•使用各种分析道具，实时感知异常，预测故障。
•通过实时分析技术，有快又准的提供信息。
•设备监测与自身算法技术，与基础设施相结合的各种异常感知技术。
故障预测异常感知•通过物联网技术与云架构，提供大量数据采集与处理技术。
•基于传统技云技术，实时移动技术，大数据技术融合的创新技术。
云技术技术实时监测大数据机器学习物联网云架构手机庞数据是为顾客提供最高的价值，在技术上不断创新献出我们的了力量。
•实时管理品质数据，降低不良。
•通过最低的费用维持最高的品质。
•软件替代人力，减轻人力。
•工厂主要设施，设备，通过传感器实时采集数据，主要设施信息化，设施管理费用即预防事故。
节省经费节省经费•最低的价格，使用产业情报处理技术。
•实时情报处理，系统提供快速准确的生产数据。
•品质数据管理，对客户提高信誉。
•工厂整体智能化，确保新的工厂运营系统。
创新情报化通过创新技术降低成本•基于物联网大数据，创新技术，提供实时工厂智能化。
•实时采集传感器数据，提供异常感知技术。
•第4次产业革命中，评价到，对工厂进行实际创新的技术和方案。
•不是普遍的是Query 型事后分析，而是采集传统型数据的实时分析解决方案。
•快速易懂的数据采集，共享与整合的Data Driven IoT 解决方案。
技术独创性•在韩国和中国最迅速地提供“SaaS ”的实时感知技术。
•世界第一个saas 公司提供实时spc(工程能力管理)•根据物联网时代，为现实创新工厂提供情报信息。
•Data Driven IoT 平台来确保多种产业领域的市场性优厚。
市场的优势•基于SaaS 价格低廉，又低廉的价格使用高科技技术服务。
•大企业或中小企业，引进智能化解决方案，价格无负担。
•用一个解决方案，可以使工厂所有领域都能发挥智能化的物联网平台。
价格第4次产业革命中首要创新是，设备与传感器数据的采集既异常感知，在市场是先驱分析手机监测警报SDK机器学习集成安全性从设备至MES ，实时采集既分析，构建工厂智能化。
机器或品质异常检测OPC UA Serv erHUBERPME SHMI/SCADA数据集成(REST/MQTT)Other Solution大数据数据库SPC实时处理实时监测故障预测数据分析传感器网关（Gateway ）应用案例供应商质量管理质检室质量管理SPC 分析趋势分析设备数字化管理预测分析设备数据管理实时监控室品质和传感器数据跟踪管理实时机器故障预测实时质量分析预测分析Pang Data(SAAS 或Onpremise)Pang SDK数据库[ERP,MES]分析手机检测警告PLCHTTPS工厂JDBCOPC/SCADAPang SDK实时SPC 以太网（局域网）PLC自适应控制其他系统RESTHTTPS手动输入LibraryLibraryPang SDKMQTT其他方案TCPIPPang Data分析移动设备监控警报HTTPS工厂Pang SDK工厂内主要设施的环境数据实时采集即异常感知电力生产线静电工厂温度工厂湿度仓库温湿度材料仓库温湿度实时发送数据Pang DataHTTPS工厂Pang SDK许多设备基于设备数据自动异常感知。
RobotMachine设备数据(马达, 逆变器, 压力机等…)机器人数据采集CNC自动化设备数据采集办公室生产现场工厂外不需太多人力与时间还可优化品质的应用案例Pang Data通过手机管理现场与设备的情况工人厂长管理者实时管理设备与产品的状态现场情报监控管理实时管理工厂主要情报采集品质数据品质结果数据品质关联的设备数据(温度, 电流, 压力, 震动, 重力)采集设备数据(温度, 电流,压力, 震动, 重力)品质统计分析报告主要设备数据采集按设备温度/湿度工厂能源A企业C企业B企业D企业平直管理者材料入库检验室，品质结果比较分析按企业实时品质监测品质管理者庞数据实时品质结果报告按企业工程能力管理✓实时监测管理，供货商配件质量。
✓按供货商，供货产品的整体品质履历管理。
✓按供货商，提供的配件工程能力管理（SPC）✓供货商，配件入库品质检验。
✓供货商，出库检测结果与内部规定结果，快速方便质量比较分析。
✓对供货商，通过，质量管理,向顾客提供高品质的产品，及产品数据。
通过此中国工厂经营者管理者欧洲工厂亚洲工厂非洲工厂ME S 主要生产情报实时传输(生产量/不良率/开工率/库存量)实时工厂开工状态实时财务状态企业法人庞数据E RP 主要经营情报实时传输(销售量/财务状态/债券状态/应收款/合同金额/资出状态)✓本地工厂或异地工厂的生产情报实时管理✓实时分析管理工厂的财务状况✓日/月/年单位，自动分析统计管理。
✓快速决策，需要风险管理。
✓信息共享，得到了全球信息网络。
周/日单位经营分析报表质量管理办公室检验室Pang Databy lot检测数据方便输入检测员检验室管理员检测SP C 结果质检室管理管理供应商的质量按批（日、周、月、年）部分（供应商，客户）)各月报告（年度）单独管理零件项目质量检测样品结果SAP检测报告随时随地供应商输入采样结果和管理客户的检验结果Pang D ata Cloud Platform传感器大数据数据分析机器学习数据可视化MES 数据库经营者情报共享通过分析引擎和机器学习引擎，实时异常检测，预测故障。
샘플검사입력主要数据分析实时异常感知实时故障预测实时SP C分析功能说明应用案例例子一般触发器对实时采集的数据，设定条件做异常感知。
上线或下线异常感知(Greater/Less).持续在异常区间异常感知(Duration).特定区间异常感知(Between).规律(Rule)异常感知提供产业界已定义的规律Western Sty le和Nelson Sty le 用户按照规律，配置条件做异常感知。
因工厂环境与设备特点，产品生产时,发生有规律的条件时，按规律配置条件做异常感知。
区间触发实时采集数据，秒至分单位，快速计算生成区间，区间数据统计即，工程能力（SPC）与正常数据实时比较，发生异常即可触发。