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建立数据统一管理标准体系,解决数据血缘、主数据、元数据、和数据质量管理。建立业务序列分析体系,助力解决异常业务监控、根源故障定位、业务系统健康度/容量分析。提升公司各业务线以及中后台职能部门日常工作中各个环节的运营效率。助力公司业务智能化,深化数字运营,挖掘新的业务形态与产品创新思路。

  • 实时全栈式数据准备
  • On-demand式数据服务
  • 探索式数据分析
  • 深度/机器学习
  • 企业级数据管控能力

对于审计部门,缺乏全局的日志归档、检索系统,不符合合规要求,当前已有传统的SIEM系统偏向安全合规分析,不能满足海量日志的存储、检索和日志分析;对于运维部门,缺乏集中的日志检索系统,查询错误日志效率低,当前采用手工登陆各服务器查询日志,个把系统针对自身业务开发了一些定制工具来查询异常日志;对于领导层,无统一日志规范,管理缺失,当前各应用系统、网络设备日志无统一标准和规范,各自为政,无管理规范

  • 丰富的可视化视图,一眼洞穿整个全公司日志管理当前状况
  • 简单方便的快速检索错误日志,提升运维、开发人员排错效率
  • 促进制定日志管理规范规章制度,提升管理效率
  • 对其它大数据平台持续输出数据,辅助其它大数据平台建设

面向运营商用户的互联网流量、流向可视化分析产品。产品为用户提供智能的可视化流量监控手段,帮助用户实时掌控网络带宽及利用率,业务、资源的流量及流向情况。产品内置SNMP流量数据采集、内置GenieATM产品流量数据对接、可扩展支持其他流量采集软件的数据对接。1、容量分析:容量监控、网络承载容量、出口容量分析、TOPN查询、链路详表;2、流量分析:流量汇总分析、业务流量分析、资源流量分析、出口流量分析;3、流向分析:业务流量流向监控、资源流量流向监控、出口流量流向监控;4、场景应用:日常报告的查看、下载与配置;5、报表定制:内置GenieATM产品的流量数据报告查看及监测条件快速配置;6、数据配置:多种流量数据源的接入配置。

  • 大数据平台技术支持,支持数万个流量链路的实时监控与可视化分析
  • 可接入多种流量数据,支持任何第三方的流量数据接入和分析
  • 智能可视化监控视图,内置智能动态可视化效果,支持自定义设计与发布
  • 内置场景应用分析报告,内置日报、月报等分析报告,可扩展分析报告模板
  • 内置流量预测模型算法,内置流量带宽、利用率预测模型

帮助某省公司运营商进行DNS日志分析,一方面得到热门内容域名,推荐运营商资源引入;另一方面对于网内资源解析到外网的情况进行分析;提高运营商内容的本网率,提升网络服务质量,降低运营商流量成本。通过该项目的实施,该省级运营商公司DNS解析排名得到大力提升。

  • 解析目的IP统计
  • 重点域名解析时延指标分析
  • 指标优化,解析的次数统计,定位域名备案服务器
  • 域名网内解析波动指标分析

在工业4.0和中国制造2025的时代背景下,工业制造领域的生产力提升越来越依赖于信息计算、设备通信、自动化控制、多设备协同等技术的融合运用,降低生产成本、缩短生产周期的同时实现设备智能化、生产智能化、能源管理智能化,并提升生产效率和产品质量。“iHOS数字化智能工厂”解决方案助力传统制造工厂实现与信息通信的技术结合,引入大数据技术进行生产执行的监控管理和过程分析优化;在计算机环境中进行持续评估和优化,最终实现自动化、互联化,真正迈向智能化生产制造。

  • 打开生产执行环节黑匣子:实现工厂设备的互联互通功能、首先达到无纸化信息化管理水平,通过设备互联实现设备的生产执行数据收集,产能数据、品质数据、故障维护数据等的数据监控管理。
  • 生产过程数据多维度融合:完成生产过程中多维数据的融合分析,以自动化生产作为辅助,完成初步的多设备联动生产。
  • 端到端的高纬度数据分析:从用户订单、排配计划、生产执行、产品数据、仓储数据、供应链等数据,售后维护数据…等多维度数据联合分析,帮助工厂实现更智能的产品设计、排产管理、生产制造等业务。
  • 特定领域的人工智能应用:利用人工智能中的机器学习技术对制造业特定领域数据进行预测和分析,实现如:状态实时监控、预测性维护、工艺过程数据分析、耗材分析管理等高价值辅助功能。

基于“设备互联、自动化、数据分析、机器学习”等手段,实现CNC智能生产监控、数据分析与应用系统。1、设备监控:设备在线状态、达成率、稼动率、良品率监控;2、加工订单:客户订单与完成情况跟踪;3、订单排配:订单生产计划排配与完成情况;4、工单系统:内部报修、换刀等内部业务流程审批、记录、处理、跟踪;5、效率分析:综合效率;稼动分析;产能分析;质量分析;6、设备管理:故障告警;设备维护;7、工艺管理:CNC加工程序文件维护;8、系统管理:人员管理,系统用户权限管理

  • 数字信息化:“设备、流程、业务、关联”数字化、信息化
  • 流程自动化:通过信号与数据的结合,实现包含“AGV设备、传送设备、机器人、CNC加工中心、扫码设备、品质监测设备”等设备的自动化加工流程
  • 生产智能化:实时“设备状态、加工过程、产品品质”等数据的关联,实现自动反馈控制,实现智能化加工
  • 应用场景化:利用机器学习算法建立数学模型,实现特定场景下的专业数据应用