在開始本文之前，請閱讀這篇文章以了解什么是Qlik，以及Qlik的功能詳細介紹：商業智能BI明星產品：一篇文章帶你走進Qlik

前面幾篇文章，我們已經詳細介紹了Qlik靈活的功能、強大的性能、有趣的擴展性，以及授權和系統要求。接下來本文主要通過設備運維的Qlik可視化為大家介紹基于工業大數據的Qlik可視化。

基于工業大數據的Qlik可視化

隨著21世紀席卷而來的科技浪潮，企業從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發、設計、工藝、制造、采購、供應、庫存、發貨和交付、售后服務、運維、報廢或回收再制造等整個產品全生命周期各個環節無不產生相應的數據，并對應輸入到相應的系統或形成相應的數據文本，從而形成工業大數據的數據基礎。主要來源可分為三類：第一類是生產經營相關業務數據，主要來自傳統企業信息化范圍，被收集存儲在企業信息系統內部，包括企業資源計劃（ERP）、產品生命周期管理（PLM）、供應鏈管理（SCM）、客戶關系管理（CRM）和環境管理系統（EMS）等。通過這些企業信息系統已累計大量的產品研發數據、生產性數據、經營性數據、客戶信息數據、物流供應數據及環境數據。此類數據是工業領域傳統的數據資產，在移動互聯網等新技術應用環境下正在逐步擴大范圍。第二類是設備物聯數據，主要指工業生產設備和目標產品在物聯網運行模式下，實時產生收集的涵蓋操作和運行情況、工況狀態、環境參數等體現設備和產品運行狀態的數據。此類數據是工業大數據新的、增長最快的來源。狹義的工業大數據即指該類數據，即工業設備和產品快速產生的并且存在時間序列差異的大量數據。第三類是外部數據，指與工業企業生產活動和產品相關的企業外部互聯網來源數據，例如，評價企業環境績效的環境法規、預測產品市場的宏觀社會經濟數據等。

基于工業大數據的Qlik可視化是使工業大數據中所蘊含的價值得以挖掘和展現的一系列技術與方法，包括數據采集、預處理、存儲、分析挖掘、可視化和驅動決策等。基于工業大數據的Qlik可視化應用，則是對特定的工業大數據集，集成應用工業大數據系列技術與方法，將所獲得的有價值的數據轉化為信息的可視化過程。基于工業大數據的Qlik可視化的研究與突破，其本質目標就是從復雜的數據集中發現新的模式與知識，挖掘得到有價值的新信息、知識，從而促進工業企業的產品創新、提升經營水平和生產運作效率以及拓展新型商業模式。

設備運維的Qlik可視化

根據前面提到的中興地鐵項目案例，用戶將近90萬條的原始數據加載到Qlik Sense中，在分析數據的時候，由于數據龐大，很難快速認知數據。使用Qlik Sense，可以立即對數據關系、規律進行分析探索，形成具有重要意義的數據結論。例如，對告警日志進行一些初步探索，可以發現，月份上的告警數量分布如下圖所示：

為了保證規則的連續性，我們可以選擇2017.12~2018.3 期間的告警作為分析基礎數據集。告警次數字段上的告警數量分布，如下圖所示：

由此可以發現，大多數告警都只出現過一次，最多出現362次。

以上數據探索已經幫助用戶形成數據關系的快速認知，結合業務邏輯，可以進行更深入的數據分析探索。Qlik insights功能可自動生成見解，以幫助窺探其中的數據規律，如下圖所示：

以第一張圖為例，點擊仔細查看該圖，如下圖所示：

可以發現，708這臺設備故障時長最高，達1056388157秒，也就是說在2001年到2018年間，24號這個車站中708這臺設備有將近34年都處于故障狀態，而通過下圖可以發現更多洞察：

通過篩選708這臺設備，可以發現708設備故障主要分布在86、3、93、1等槽位，而其中86這個槽位故障時長最大，繼續深入分析，則可得到下圖：

可以發現在4331這個故障狀態中，有一次故障時長為525414647秒，也就是說708這臺設備86槽位在一次故障中出現4331這項故障時長長達近17年，也就是說將近花了17年才修復好這項故障，而其他故障修復時長明顯更快速，利用Qlik  Sense對修復時長進行分段，得到下圖：

由此，可以發現，99%的故障修復時長都在1-41秒范圍內，少數修復時長在41-81秒范圍內，極少數時長大于81秒，也就是說大多數故障可能是閃退、閃斷等故障狀態，同時也能夠看出該設備對于故障修復要求的時效性極高，如何保障故障修復的時效性，以及如何有效減少故障、提高設備運行的穩定性與安全性，還可以利用Qlik Sense通過探索、分析得到更多的數據結論。

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