石油石化行业信息化平台数据仓库设计初探

为解决石油石化行业在数字化转型过程中遇到的供应链全业务流程信息无法串联的问题,如何设计信息系统的数据仓库显得尤为重要。鉴于此,借助某央企供应链全流程数字化项目,梳理完成数据仓库需求,对数据仓库的架构设计、设计原则和标准、流程规范、数据清洗加工标准规范进行初探,为后续数据仓库整体设计奠定基础。     

石化MES系统数据库备份与恢复

MES(Manufacturing Execution System)系统在流程工业综合自动化系统ERP/MES/PCS框架结构中处于中间的关键层。它向上连接企业资源计划(ERP),向下连接过程控制(PCS)。MES在石化企业的综合自动化中起到了承上启下的作用,是整个流程工业综合自动化技术发展的关键。文章主要讲述MES系统的功能、系统数据库的架构,系统的数据备份与数据恢复。     

ERP系统在工业制造企业中的应用研究

在工业4.0和"互联网+"背景下,工业制造企业应用E R P系统具有重要意义.工业制造企业在信息化管理过程中,ERP系统发挥着绝对性作用,既解决了企业生产管理难题,也为企业实现一体化管理创造了条件.在ERP系统的支持下,工业制造企业能够对销售、采购、生产、成本、库存、财务、人才等资源进行统一管理,决策者也能获得准确的信...     

中国石化西南油气田ERP物资供应系统培训开班

6月5日，西南油气H3ERP物资供应系统培训班在成都开班，来自各单位物供业务人员及西南分公司物资供应处全体员工200多人参加了培训学习，此举标志着ERP、EC（电子商务）BW数据仓库、物料编码在西南油气田全面实施进入重要阶段。     

信息化控制关键业务点

本文结合中石化洛阳分公司ERP、电子商务、数据仓库以及其他辅助信息系统的实施和应用情况,介绍了通过信息化手段提升企业物资采购过程控制效率的方法、策略和可借鉴的经验。     

基于DWH-FNN的矿山电气设备监测维护决策支持系统研究

利用现代化监测监控设备,通过数据挖掘和智能预测算法,提高矿山电气设备监测监控水平,对保障矿山安全生产有重要意义。通过分析基于数据仓库(DWH)和模糊神经网络(FNN)的矿山电气设备监测维护决策支持系统,阐述以数据仓库为基础的多维数据结构原理和模糊神经网络的算法流程,提出了将二者相融合的DWH-FNN电气设备监测维护决策支持系统;阐明了模糊神经网络在矿山电气设备征兆判别和故障预测应用中知识库的建立、神经网络的训练以及输入输出的模糊化处理方式,总结了多维数据分析在实际中发挥的若干优势,为其他工业环境下的设备监测和决策支持系统的建立提供了参考。     

信息流闭环在计量平台与ERP销售系统集成中的应用

阐述企业计量信息管理平台与ERP销售系统进行集成的必要性,提出集成过程中信息流闭环设计的难点与解决方法。详细介绍了非产销协同集成和产销协同集成两个关键业务功能的流程。系统上线后应用效果较好。     

ERP在我国企业中的应用

从MRP、MRP-Ⅱ到ERP,企业信息化建设越来越深人,范围也越大越广.在国际上,现在世界500强企业中有80%的企业都在运用ERP软件作为其决策工具,并进行日常工作流程管理,ERP已在国外企业管理中占据主导地位.     

“不上ERP等死,上了ERP找死”

业内传说柳传志有一句名言：＂不上ERP等死,上了ERP找死。＂很多企业认为用ERP可以使企业的管理上一个台阶,与国际接轨,实现信息化和全流程监控,为此不惜重金,     

如何将ERP之井打得更深？

ERP系统的应用带动企业管理现代化,规范了操作流程,固化了管理思想,高效完成企业管理,加强了信息共享。但在ERP系统应用方面也存在一些问题,主要体现在系统建设不完善、系统应用不到位两个方面。如何深化应用ERP系统成为ERP上线后企业需要面对与思考的实际问题。笔者通过提出转变管理方式、正确认识ERP系统二次开发,全员参与ERP系统改进的新思路,对如何加强ERP系统队伍建设、加强数据分析和深度挖掘在物资采购供应管理中的应用等方面进行了初步探讨。     

The application of nonlinear dynamic data reconciliation to plant data

We have extended a fairly comprehensive data reconciliation approach called nonlinear dynamic data reconciliation (NDDR) that was originally presented by Liebman et al. (1994, Comput. Chem. Engng, 16, 963–986). This approach is capable of reconciling data from both steady-state and dynamic processes as well as estimating parameters and unmeasured process variables. One recently added feature is the ability to detect measurement bias. Each of these features were developed and tested using computer simulation. In this paper we report the successful application of NDDR to reconcile actual plant data from an Exxon Chemicals process.     

电镀生产流程无线数据采集系统的设计

目前电镀生产领域应用的控制系统普遍依靠有线传感器采集数据,并通过串口方式传输数据。有线采集串口传输的方式存在布线困难、无法接入服务器等缺陷,难以满足电镀行业发展对数据采集、传输和监控不断提升的要求。设计了一种无线数据采集系统,依靠无线传感器采集数据,并通过WiFi将无线传感器数据和控制器数据传输至服务器中,实现电镀生产流程所涉及的数据无线采集、无线网络化传输和远程监控。     

关于化工数据校正问题的研究

介绍化工过程数据校正和参数估计的基本原理。提出对化工过程数据进行分类的新方法─—有序规则法，为正确设计测量点的位置提供了理论依据；提出非线性数据校正问题的线性化方法，有效地避免了易使校正问题繁解的非线性方程的出现。     

电网调度自动化主站系统数据采集改进方案

本文主要以郑州电网调度自动化主站系统为背景,介绍调度自动化系统数据采集现状,提出采用新技术新方法改变原有的数据采集模式,以提高数据采集效率和可靠性。     

基于SOPC双核的高速数据采集系统

利用SOPC双核技术开发了高速数据采集系统,采用无缝缓存技术和双核并行处理技术,实现对高速CCD相机下发的图像数据的采集存储,并通过FPGA内部的SOPC主控制器将存储的图像数据通过Ft245上传到上位机,经Matlab还原该数据得到的图像与原下发图像一致,具有较好的实用性.     

桨叶测量数据传输和工艺数据辅助生成系统研制

介绍了桨叶测量数据传输和工艺数据辅助生成系统。该系统由读表仪、信号驱动器、数据传输系统、数据传输软件、工艺辅助生成软件组成 ,具有数据记录、数据传输、工艺数据辅助生成等功能。对系统的硬件指标和软件功能作简单介绍     

智慧矿山大数据技术分析与平台设计

大数据应用已开始在智慧矿山建设中发挥重要作用,其必将推动矿山两化融合的快速发展,从而提高矿山企业的生产效率.随着智慧矿山建设的深入推进,海量数据的堆积已成为一种新生态,数据已成为矿山企业生产与管理中的生产资料和潜在的生产力要素;为了充分利用和发挥海量数据的商业价值和潜在生产力,从分析智慧矿山大数据现状出发,研究了矿山大...     

浅谈国土资源数据中心建设

随着国土资源信息化管理工作的深入开展,对数据的组织、数据的管理也更加细化,数据中心的建设显得尤为重要,也为金土工程的建设奠定了良好的数据基础。     

基于INTRANET的入侵防御系统模型的研究

提出一种"检测防御-数据融合分析和数据挖掘-响应"多检测器数据融合和数据挖掘入侵防御模型.基于多检测器数据融合和数据挖掘的IPS,比现有单一的防护系统更为合理和有效,并在设计中对传统防火墙和入侵检测联动系统进行了技术上的改进,以解决INTRANET安全问题和传统IPS的漏报以及因误报而造成的新的DoS攻击等问题.而且这种设计的意义在于它具有普遍性,在同类企业网中可以根据自己的实际情况进行移植和应用.     

Process fault detection using time‐explicit Kiviat diagrams

Significant amounts of data are collected and stored during chemical process operations. The corresponding datasets are typically difficult to represent and analyze using traditional visualization methods. This article introduces time‐explicit Kiviat diagrams as a means to visualize the multidimensional time series data acquired from plant operations. This framework is then used to build multivariate control charts for large scale time series datasets, and to develop a fault detection mechanism that lends itself to real‐time implementation. The proposed methodology is applied to an industrial case study as well as to data obtained from the Tennessee Eastman process simulator, showing very good performance. © 2015 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 61: 4277–4293, 2015