盘“活”数据大众汽车120JPH油漆车间这样做

DXQbusiness.intelligence的流程简单地可以概括为：通过ETL将DXQ Control系统中采集到的数据，经过抽取、清洗后加载到DWH，使来自DXQ应用的各种数据在DWH中形成标准格式。再通过集成功能强大的界面和编辑器如Power BI，用户可以根据需要创建和操作报告。并且留有第三方接口，将数据提供给第三方，或者从第三方系统中获取数据。整个应用与MES系统即DXQ Control完全隔离，从而保证DXQ Control的可靠性、实时性和稳定性，不影响整个车间的生产控制。

下图是DXQbusiness intelligence的各模块的一个简单的表述。下面我们将详细介绍各个模块。

ETL是将业务系统中的数据经过抽取（Extract）、清洗转换（Transform）之后加载（Load）到数据仓库的过程，源数据可能来自不同的业务系统（以上汽大众举例，有SAP、FIS、EPMS、TPMS等各自独立的业务系统），他们有不同的数据格式，也包含一些冗余的信息。ETL负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后，进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库中，成为为联机分析处理、数据挖掘提供决策支持的数据。

在DXQbusiness.intelligence中，ETL过程包括ODS-ETL和DWH-ETL。其中ODS-ETL是直接从DXQ Control抽取数据到数据仓库ODS层的过程，以保证DXQ Control与数据仓库DWH形成隔离。数据迁移过程的特点是频率高、影响小。DWH－ETL是将数据从ODS层获取，通过整合、转换，根据用户需求建立各种模型，为下游数据的长期使用做好存储的过程，在MEB油漆车间，项目用户的需求主要为能源、质量缺陷数据，他对生产系统DXQ Control的影响为零。

此外有一个专用的管理应用（DXQbusiness.intelligence）应用于ETL过程的设置和维护，并显示ETL执行过程中的一些信息和配置。

DWH作为数据仓库，是出于分析性报告和决策支持的目的而建立的。可以指导业务流程改进，监视时间，成本，质量；它为工厂数据的存储和报告提供了强大的数据支撑，让用户能够随时随地生成所需要的报告。

BI软件也是商业分析软件，它可以从各种数据源中提取数据，并对数据进行整理分析，生成精美图表，帮助企业做出明智的业务经营决策。它利用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值，目前，上汽大众中通用的BI软件是微软推出的Power BI。

• BI软件可以连接不同数据库和文件的数据，如：oracle、mysql、sqlserver、excel、txt；
• BI软件能帮助企业将异构系统的数据取数到统一的数据仓库中；
• BI软件能胜任各种复杂的报表，实现数据可视化 ；
• BI软件通对数据钻取、切片等分析动作进行数据分析；
• DWH数据内容和结构，按出处可分为ODS表和DWH表。

按类型分，可分为：事实表，描述单个工艺，可用于计算。前缀名为FACTS，例如FACTS_PROD_LINE_PIECE_COUNTER_TARGET，包含一定时间段内生产线的计划计件（数量）指标；维度表：描述多个业务工艺，其中的值是用于查询和过滤的。前缀名为DIM，例如：DIM_SHIFT包含了轮班维度信息，在使用FACTS_PROD_LINE_PIECE_COUNTER_TARGET时就会使用到它；桥表：用于关联两个维度表，或者一个事实表和一个维度表。前缀名为BR，例如：BR_PROD_AREA_PROD_LINE；本表描述了"生产区域"和"生产线"之间的层次关系。生产线包含一条或多条生产线。本表通过连接DIM_PROD_LINE和DIM_PROD_AREA来描述这些关系。

在120JPH油漆车间，DXQbusiness.intelligence是DXQcontrol系统的一部分，BI数据是分别通过WES和APS从ITAC和Ecoemos获取数据的存放在DWH数据库内。为了保证功能的稳定性配置了两套BI Server，其中一台作为冷备份。一台的BI Server硬件配置：8 Cores；RAM 64GB；HD 620GB；1 LAN Adapter, >=10 GBit。软件配置：操作系统Windows 10；iTAC AppServer 9.10；Java 8 Updated 144+；浏览器Google Chrome。

DWH Database硬件配置：8 Cores；RAM 16GB；HD 220GB （基于所需的数据量及保存年限）；2 LAN Adapter, >=10 GBit。软件配置：SQL Server2016+。

以上的硬件的配置是基于用户对数据量和保存年限的需求来核算的，目前能保证在拥有106套PLC，产能为120JPH的油漆车间，保存过车信息、能耗等重要信息5年，报警、质量缺陷等信息2年的存储量。

由于公司本身已经部署了Power BI，故我们可以通过登录Power BI加载DWH数据库中的数据制作各种仪表板、报告，并加以分析统计。

通过DXQbusiness.intelligence,为挖掘上传至数据库的数据提供了强有力的平台，大大提高了数据的利用率。让数据不再成为只供查询的“摆设”。而是可以通过关联，切片等操作得到更多信息和数据。例如，我们可以结合能耗表和产能表，日历、设备的关系分析出能耗分别与产能、气候和设备组的关系。结合质量缺陷与故障，分析某些故障对质量的影响等。这些对降低能耗、提高产能、减少质量缺陷的分析都有着非常大的意义。

【120JPH油漆车间是大众汽车集团全球首创的高产能油漆车间，可同时供应MEB工厂与安亭汽车三厂两个厂区。相较于传统的两个60JPH标准化油漆车间，节省建筑面积12%。车间生产能力每小时120台车，是标准化车间的2倍，达产后可完成60万辆的年生产量。】

作者：上汽大众油漆规划 张渊奇

来源：荣格-《智能制造纵横》

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