智能制造整体解决方案

智能化转型，以应对日益激烈的市场竞争和快速变化的需求。星环智能制造解决方案在企业数字化转型与工业互联网整体发展的大趋势下，各制造企业根据自身特点正在探寻高速稳定的数字化转型之路。星环科技使用物联网、大数据、人工智能、云计算以及边缘计算等技术，结合制造业人、机、料、法、环等要素，融合研发、生产、供应、销售、服务、管控等业务领域，向企业提供智慧数字化转型解决方案，驱动业务流程和管理模式的重塑与重构，帮助企业降本增效，提升核心竞争力。智能制造指具有信息自感知、自决策、自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。智能制造的核心是将先进信息技术与传统制造业深度融合，以实现生产流程智能化、柔性化和高效化。智能制造涵盖了从产品设计、工程仿真、工艺规划、生产控制、质量检测到售后服务等全生命周期的各个环节，通过数字化、网络化、智能化的手段，提高产品和服务的质量、效率和个性化水平，同时降低生产本和资源消耗，促进企业的可持续发展。智能制造指的是具有信息自感知、自决策、自执行等功能的先进制造过程、系统模式的总称。更具体地说，智能制造包括以下几个方面：信息自感知：通过传感器、物联网等技术手段实时感知设备、产品、生产环境等相关信息，获取实时

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;云边一体”工业互联网平台解决方案和工业大数据平台三大模块，吸引了制造、能源电力等工业领域的众多参观者参观，并与星环科技行业架构团队进行深入探讨交流。星环知识图谱+输变电领域解决方案星环平台+钢铁行业解决方案星环工业互联网平台+解决方案主要是结合边缘计算、大数据、人工智能、微服务应用、工业组件等，构建边云一体工业互联网平台，实现数据流与控制流的交互闭环。基于工业互联网平台，星环科技会议背景11月28日，2020长沙网络安全·智能制造大会在湖南长沙国际会展中心开幕。大会以“创新引领、智造未来”主题，以“全球视野、中国方案、湖南和预测；构建并实现输变电领域作业内容质量核查模型。星环大数据平台+风电光伏行业解决方案星环大数据平台TDH是一站式大数据综合平台，通过提供从数据存储、分布式计算、数据分析挖掘以及数据可视化的整套支持人工智能平台Sophon是一款一站式人工智能平台。基于该平台，用户可以快速完成从特征工程、模型训练到模型上线的机器学习全生命周期开发工作。基于工业知识图谱，助力输变电作业领域构建数据与设备关联融合：构建

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智能制造全流程解决方案智能制造全流程解决方案旨在帮助企业实现信息化系统全域改造，提升生产效率、产品质量和企业竞争力。以下是一些关键步骤和具体案例：1.生产过程智能转型透明化管理：引导企业开展生产（RTO），推广基于数字孪生的生产决策管控应用。离散工业企业：引导离散工业企业实施基于模型的系统工程（MBSE），基于工业互联网平台打通设计、排程、加工、检测等数据，发展“人工智能+”外观设计、排程排产、缺陷检测等新模式。2.运维服务模式创新客户管理与售后服务：引导企业在客户管理、售后服务等领域率先应用生成式人工智能技术，降低服务成本、提高服务效率。设备管理优化：鼓励企业开展存量设备管理优化，实时采集分析设备运行数据，探索推动人工智能在设备运维场景落地，开发即时监测、运行优化、自动告警和预测性维护等应用，保障设备的高效运行和安全稳定。3.经营管理流程优化统一经营管理平台：引导集团型企业建设统一的经营管理平台，开展端到端的流程重构和组织优化，实现基于平台的跨层级、跨企业协同管理。商业智能（BI）：引导企业基于人工智能、大数据等技术重构和集成商业智能（BI），通过办公自动化（OA）、企业资源计划（ERP）、客户关系管理（CRM）等不同业务信息系统，实现基于模型的智能决策。

智能制造全流程解决方案智能制造全流程解决方案旨在帮助企业实现信息化系统全域改造，提升生产效率、产品质量和企业竞争力。以下是一些关键步骤和具体案例：1.生产过程智能转型透明化管理：引导企业开展生产（RTO），推广基于数字孪生的生产决策管控应用。离散工业企业：引导离散工业企业实施基于模型的系统工程（MBSE），基于工业互联网平台打通设计、排程、加工、检测等数据，发展“人工智能+”外观设计、排程排产、缺陷检测等新模式。2.运维服务模式创新客户管理与售后服务：引导企业在客户管理、售后服务等领域率先应用生成式人工智能技术，降低服务成本、提高服务效率。设备管理优化：鼓励企业开展存量设备管理优化，实时采集分析设备运行数据，探索推动人工智能在设备运维场景落地，开发即时监测、运行优化、自动告警和预测性维护等应用，保障设备的高效运行和安全稳定。3.经营管理流程优化统一经营管理平台：引导集团型企业建设统一的经营管理平台，开展端到端的流程重构和组织优化，实现基于平台的跨层级、跨企业协同管理。商业智能（BI）：引导企业基于人工智能、大数据等技术重构和集成商业智能（BI），通过办公自动化（OA）、企业资源计划（ERP）、客户关系管理（CRM）等不同业务信息系统，实现基于模型的智能决策。

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...