HONEYWELL DR4500 卡件TRULINE RECORDER CONTROL OUTPUT CARDS 30754922-001
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HONEYWELL DR4500 卡件TRULINE RECORDER CONTROL OUTPUT CARDS 30754922-001通常情況，油田-管道-煉廠-銷售是一個完整的石油產業鏈，一個國家石油公司，擁有數十個油田，龐大的傳送網絡，數十個煉廠，大量加油站，是高度復雜的能源基礎設施的網絡。大數據可以幫我們進行生產運行優化。不于石油產業鏈，對于大部分行業的產業鏈網絡，存在的數據首先是高度多源的，比如衡量流體流動，要考慮它的溫度、壓力、流量、流速，相關機組的旋轉轉速、電氣設備的電參數等等，而且這些數據都是在不斷的變化，每個變化又是高度相互關聯的。每個節點和路徑是怎樣相互連接的，需求端用戶是工業用戶還是民用用戶，是夏天用冬天用，季節上的差異和用戶上的差異也會對生產運行產生影響。并且這還是一個多層嵌套的結構，在宏觀圖上一個油田或一個煉廠就是一個結點，而如果以其為整體，整個油田或煉廠是一個網絡，而其中的每個車間又是一個點；如果以車間為整體，其中的每個機組又是一個點；以機組為整體，里面不同的單元不同的模塊又構成一個網絡。而且每一層的網絡之間又都同時具備多源數據、高度動態變化和相互關聯的特性。
我們根據底層的各種形態場景里面產生的數據的實時地得到各種場景里面的數據庫，在這個數據庫的基礎上通過數據的建模分析，結合事件管理方法的不同，得出不同的決策管理建議。從硬件架構上來說，一般按照公司的行政級別，從下往上是一個數據上傳的過程，從上往下是指令下發的過程，不同的數據根據不同的需求，有些是集中到某一個地方進行集中的存儲和運算，有些是在不同的位置上進行分布式的存儲和運算，不同的級別都有級別相對應的存儲、分析、展示、處理的權限。
生產業務只需要考慮企業內部需求，但是銷售業務需要預測哪個加油站哪幾個月要有多少銷售額，對于需求方的預測結合自身的庫存和生產的變化反饋回到物流配送和倉儲實施中去，形成各自的可視化的成果展示。
整體處理流程，隨著不斷的數據積累和數據分析，不斷的進行自身優化和調整。
大數據技術不僅有效地參與工業能源管理，更在能源管量數據中為企業提供產融結合的供應鏈（金融）風險控制。以制造業典型的生產制造流程為例，原材料經生產線形成產品，數據分析模型可以對生產流程進行判斷和優化，比如哪些環節可能存在風險等等。但是對于企業經營者來說，更為關心的是，這些風險會對企業的資金鏈產生何種影響，比如某個生產線停機一段時間，整個生產流程會產生什么樣的滯后，這種滯后隨著產業鏈放大到末端，會對終銷售環節資金回流產生什么樣的影響。過去，這種影響不易被動態的分析和展示，現在，利用生產過程的生產數據模型和經營過程的金融數據模型相結合，形成產融結合的供應鏈（金融）風險控制模型，可以對企業生產經營全過程的產融情況進行實時動態分析。
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