开发者学堂课程【物联网平台实操入门：阿里云物联网数据的统计分析（一）】学习笔记与课程紧密联系，让用户快速学习知识
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阿里云物联网数据的统计分析（一）
一、演示场景设计
本节课讲解物联网数据的统计分析，先介绍本节课的主要内容第一个是演示场景设计，第二个是物联网数据分析平台的介绍，第三个是整体的产品演示。
首先讲解场景设计的说明，可以知道工业或者是大型装备的场景下面设备的使用率就是OEE是设备的综合使用效能是非常关键的比如工厂的生产效率以及效能是有直接关系的，在物联网下指标如何清晰，首先有OEE的计算公式可以在网上搜到相关的资料。
OEE主要由三部分组成第一部分是时间开动率，时间开动率是机器的实际工作时长除以计划工作时长，实际工作时长是设备从启动到结束的时间，计划时长是工厂一天的计划的排班要除以计划停机比如午休时间一天两次上厕所中途休息的时间以及8小时的睡眠时间除去之后就是计划时间。性能开动率是实际节拍乘以理想节拍，一般来讲理想节拍是行业里面或某种设备的机床的历史数据汇聚出来的值是加工的效率，实际节拍是机器生产的工件除以实际的工作时长这样就得到性能开动率。良品率是加工合格的工件除以总的工件数，三个指标相乘就是综合指标效能。右图信息为模拟的在工厂的班次8小时的工作制即480分钟，有半小时的午餐中断和两次15分钟的休息中断，也就是计划时长是420分钟，假设行业里面的理想节拍是1即1分钟生产60个工件，另外还有维度数据比如本次要生产的工件有10万件。
按照这个思想来看OEE的设计，罗列了相关的指标，主要是用物联网平台的物模型定义相关的测点或字段，在工厂叫测点，在软件工程叫字段。一个测点叫当前的工作时间一次设备启动到停止的周期时间，单位是秒，用秒的话更精确有可能是分钟。
第二个是当前的加工订单数加工的页数，即一个工作周期内完成的加工工件。
第三个是当前的合格工件，一次工作时长加工出来的工件合格数是多少。除了以上核心的字段外，还有其它的比如操作的停机事件这个很常见比如之前说的午休时间两次中断机器需要停止就会有操作停机事件。在一些非计划停机的场景比如说转轴更换、刀片更换类似的非计划的故障比如发动机异常之类的需要有一个异常事件。
还有一些其他的比如润滑油溢位、油压力、电机温度等，这便是模拟的拆卸的字段。下图是最终通过物联网平台配置的报表，可以看到最上面叫做双轴图，折线是设备综合效能的折线，综合效能由三个指标组成一个是设备开动率一个是性能开动率以及良品率，可以看到三个指标的趋势很明显的可以观察出来当天的OEE受哪个指标影响，8月6号设备开动率很低引起的OEE的值很低，相应的其他折线的趋势也可以看出。
下面的图是各个指标与OEE之间的关系，同时也可以用表格的方式很直观的展示OEE与其他指标的关系。
下图是配置的设备的详细的报表，上面是模拟发动机的指标比如CA相线电压、AB相线电压、BC相线电压、电机温度、油压力、润滑油溢位等等这是在思想里假定的值可能实际的工厂里面指标会更多指标可以一个个往上配。
下面的图是通过模拟出来的值统计出来的计划停机的时长的曲线以及故障停机的曲线，看到曲线之后可以根据详情因为设备有数据上报，根据详情可以展现曲线具体的值主要是分布在什么地方，比如刀片断裂维修从什么时间到什么时间总共花费7200秒，可以进行折算等都是模拟的一些事件。
