[发明专利]一种面向制造业数据空间的大数据体系结构构建方法

说明书

一种面向制造业数据空间的大数据体系结构构建方法，首先构建包含业务域、模态域、处理域三维度的多维数据空间模型；其后通过集成数据进程和更新数据进程构建业务域维度架构，将设置有不同属性标签的制造业数据按照资源视图的储存规则集成在多维数据空间模型中的业务域维度中，并实时更新制造业数据；针对不同制造业数据的属性标签，在模态域维度设置不同的查看查询方法；在处理域维度建立若干数据处理维度来处理操作业务域维度中的制造业数据并获取结果。该构建方法解决了传统数据库模型和传统数据仓库在海量数据处理、存储和数据定义定位等方面的不足而不能有效适用于制造业大数据的问题，提高制造数据有效利用率，挖掘制造大数据潜在价值。

技术领域

本发明涉及制造企业数据空间技术与应用领域，更具体地，涉及一种面向制造业数据空间的大数据体系结构构建方法。

背景技术

制造业是国民经济的基石，是实现现代化的保障和综合国力的体现。同时，大数据的价值和潜能逐渐被全社会普遍认知，大数据与制造业的融合驱动着设计、管理、制造、服务模式的全面变革。工业大数据是我国制造业转型升级的重要战略资源，为了充分利用制造企业设计、制造、管理、服务过程中产生的海量数据，制造企业数据空间构建方法与技术已成为重要的基础前沿技术。

制造企业数据空间是在设计、制造、管理、服务四大业务域中产生的全体系构成的空间，除了具有大数据4V 特征（规模大、变化快、类型杂、质量低），还具有多模态、跨尺度、高通量、强关联、重机理等特点，而现有的制造企业大数据没有合理清晰的定义方法，没有形成系统性完备性的制造大数据体系结构，造成了制造大数据建模难的应用难点。此外，由于包含设计图纸、设备物联、企业业务等的制造数据具有异构、多源和海量的特点，传统的数据管理体系不能有效适用于这种情况。

专利文献CN111915137A（公开日2020-11-10）公开了一种制造业统计数据模型的构建方法，并依据建立的数据模型对采集到的工业数据进行标准化处理以便利用这些数据为各种制造业数据业务服务。其中为了提高效率，数据采集点可根据数据实体物理模型的定义对采集到的数据进行清洗、处理、标准化，然后通过互联网传送到数据中心的数据仓库存储，最终应用于各种数据应用。然而其采用数据仓库存储时，仍然需要将采集到的数据格式进行统一化，而数据在格式转换过程中会出现失真。

因此，急需一种可兼容多种数据模式的面向制造业数据空间的大数据体系结构构建方法。

发明内容

本发明提供一种面向制造业数据空间的大数据体系结构构建方法，能实现对各种数据类型统一表示的数据资源视图表示方法，将此方法应用于制造企业数据空间，突破了现有传统数据管理体系存储不同格式数据难的技术壁垒。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：一种面向制造业数据空间的大数据体系结构构建方法，具体包括以下步骤：

S1、构建多维数据空间模型，所述多维数据空间模型包含业务域维度、模态域维度和处理域维度；

S2、通过集成数据进程和更新数据进程构建业务域维度的数据架构，将设置有不同属性标签的制造业数据按照资源视图的储存规则集成在多维数据空间模型中的业务域维度中并实时更新所述制造业数据；

S3、针对不同制造业数据的属性标签，在模态域维度设置不同的查看查询方法，从而实现实时查询查看业务域维度的制造业数据；

S4、在处理域维度建立若干数据处理维度来处理操作业务域维度中的制造业数据并获取结果。

优选地，所述多维数据空间模型中的数据空间是基于iMeMex数据模型组织建立的，所述数据空间内的数据通过资源视图表示，所述资源视图为具有多个组件的序列，能够表示结构化、半结构化或非结构化数据。

优选地，资源视图由四元组V(η，τ，χ，γ)表示，若资源视图V的四个组件之一为空，则该资源视图不写出该组件或写出其结果为Null；其中四个组件的含义如下：