實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)制造執(zhí)行，質(zhì)量追溯，統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制，設(shè)備管理與維護(hù)，車間可視化監(jiān)控以及CPS數(shù)字化產(chǎn)線管理。
適配主流的工業(yè)協(xié)議。通過(guò)車間或產(chǎn)線內(nèi)網(wǎng)、公網(wǎng)、串口、或通過(guò)專用的數(shù)據(jù)采集器與設(shè)備層通訊，定義設(shè)備采集所適用的驅(qū)動(dòng)、地址、端口號(hào)獲取設(shè)備原始數(shù)據(jù)。采集的觸發(fā)方式也可以由多種形式，包括按配置定義周期性的自動(dòng)觸發(fā)、按工件作業(yè)循環(huán)的自動(dòng)觸發(fā)，按采集命令自動(dòng)觸發(fā)，或者由事件驅(qū)動(dòng)觸發(fā)等。
支持設(shè)備數(shù)據(jù)從新型工業(yè)傳感器、工業(yè)網(wǎng)關(guān)、檢測(cè)設(shè)備系統(tǒng)的接入
支持歷史數(shù)據(jù)批量導(dǎo)入
支持Kafka、MQTT等常用協(xié)議的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入
數(shù)據(jù)接入狀態(tài)實(shí)時(shí)可控
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
分布式存儲(chǔ)
以設(shè)備和時(shí)間為主維度的數(shù)據(jù)組織形式
數(shù)據(jù)計(jì)算
支持并行計(jì)算
開(kāi)放式架構(gòu)，可以適配多種工業(yè)算法庫(kù)
支持R、MatLab、Python等常用分析語(yǔ)音
支持機(jī)器學(xué)習(xí)
DolphinDB時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
支持設(shè)備健康管理、生產(chǎn)參數(shù)優(yōu)化、事故災(zāi)難預(yù)測(cè)。
DolphinDB提供十余種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)函數(shù)，可在數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)使用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行ETL，使用整理后的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行高速訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)并形成模型，訓(xùn)練好的模型可直接使用庫(kù)內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。
海量歷史數(shù)據(jù)聚合分析、關(guān)聯(lián)分析、統(tǒng)計(jì)分析、報(bào)表編輯。DolphinDB可以讓用戶用非常少的代碼就完成數(shù)據(jù)ETL、數(shù)據(jù)透視和統(tǒng)計(jì)計(jì)量分析工作：DolphinDB內(nèi)置豐富的函數(shù)，包括傅里葉變換等專業(yè)函數(shù)，這些函數(shù)可幫助分析人員顯著提高工作效率、減少自行編寫算法的工作。DolphinDB支持用戶自定義函數(shù)。
實(shí)時(shí)計(jì)算
大數(shù)據(jù)分析
機(jī)器學(xué)習(xí)
1.時(shí)間序列引擎
2.橫截面引擎
3.異常檢測(cè)引擎
4.響應(yīng)式狀態(tài)引擎
5.會(huì)話窗口引擎
6.Equaljoin引擎
OLAP和TSDB多模存儲(chǔ)引擎
支持單值和多值模型
單表支持多時(shí)間截列
支持38種數(shù)據(jù)類型
單表萬(wàn)億行，無(wú)須分庫(kù)分表
兼容關(guān)系數(shù)據(jù)模型，可存儲(chǔ)不含時(shí)間截?cái)?shù)據(jù)表
8.Windowgoin引擎
9.自定義引擎
10.Lookup join引擎
11.Left Semi Join引擎
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