项目简介：实时智能分析平台是一个分布式、实时的、集成化的在线分析和智能报警的应用平台，主要工业环境下数据预处理、信息挖掘和可视化分析，实现实时运营绩效、监控和管理信息、生产运行、能源消耗、设备运行、产品质量的综合信息展示。以满足企业管理层次和操作层次实时对各类分布式数据源进行全方位的信息整合和在线分析，实现整体信息的实时共享和可视化，构建起了一个从总部直至工厂设备的自上而下的透明化的管控体系，为全企业级的信息掌控和决策执行提供了“更直观”、“更全面”、“更及时”、“更综合”的视图，形成了协同、动态、联动的营运管理和操作决策支持的智能化和最佳化。 实时智能分析平台是由底层平台、信息处理以及最终用户开发组成： （1）底层平台提供与第三方数据源的集成，提供实时数据库、内存数据库等的数据访问服务。 （2）信息处理通过统计分析服务、指标计算引擎、时间管理引擎以及事件通知服务，是一个业务指标与数据仓库数据进行映射关联的桥梁，是用户以业务指标方式直接访问底层数据的中间环节。 （3）最终用户开发提供录入组态工具集，使得用户利用组态工具，构建信息模型，建立数据实体，完成数据库视图组态，以报表、图形等方式展现给用户。

产品性能：实时智能分析平台为用户提供个性化、集成化、图形化的方式提供方便、快捷、直观的信息服务。实时智能分析平台主要有五个方面的技术特点：提供多种数据接口、支持内存数据库缓存、丰富的可视化组件、基于RIA的用户交互和智能分析计算。

 （1）提供多种数据接口支持

 实时智能分析平台提供了对多数据源的支持，通过标准化的接口可以实现与关系数据、实时数据等多种数据源的集成。

 （2）内存数据库缓存

 实时智能分析平台采用主内存数据库技术，使对磁盘数据的低速I/O操作变为对内存数据的操作，从而实现高速查询和检索。

 （3）丰富的可视化组件

 实时智能分析平台采用基于界面组件的可视化展示方式，提供了柱状图、饼图、趋势图、仪表盘等可视化组件库。

 （4）基于RIA的用户交互

 实时智能分析平台提供RIA用户交互技术，基于可视分析推理过程构建以用户为中心的交互分析模型，辅助用户高效的组织和利用知识进行综合分析和假设验证等推理。如组件的下钻事件、组件刷新率、组件报警时间、组件间的关联关系等。

 （5）智能分析计算

 实时智能分析平台采用智能分析计算技术，实现面向实时数据流构建数据驱动的智能工业数据处理、建模与优化的集成工具平台。

应用行业：电子与信息

产业化前景分析:大型制造企业生产过程积累了海量的操作、控制等各类生产运行数据，同时这些数据还具有高维的特征并且有较强的耦合性。这些海量数据中蕴涵着大量宝贵的信息，包含了丰富的反映生产运行规律和操作控制指标之间关系的潜在信息。从生产控制现场海量数据中实时获取有价值的信息，并将获得的信息通过以人为中心的协同决策来应用于指导生产、优化工艺过程及操作参数，对促进大型制造企业的安全运行、节能降耗和增产挖潜都具有重要意义。 然而，实际生产过程的数据，往往具有比较复杂的性质，这些性质包括：（1）数据量巨大，高维且有较强的耦合性，如石油炼化过程都有计算机控制系统定时采集的变量和设备状态，以供显示、控制之用，还有重复测量和冗余测量的数据，这些实时数据变化频率快，日积月累数据量非常巨大；同时由于石油炼化过程的行为状态是多变量因素共同作用的结果，它们之间有较强的耦合及非线性，往往需要实时对复杂事件进行处理。（2）工业噪声和流程中的不确定性，大型制造企业过程环境复杂，噪声干扰较强，加之工业过程存在的不确定性，因而数据已受污染。（3）动态性与数据类型的多样性，不仅各种变量的值是在不断变化的，而且数据类型也是多样的，如数值型、字符型、逻辑型等。（4）多时标与不完整性，许多变量的变化快慢各异，采集信号的频率不同，导致时间上的不同步，在数据记录上也可能丢失数据，造成数据的不完整。据统计在一些现代化工厂，因为缺乏有效的数据处理技术，已有的数据库中90%以上的数据多年无人问津。 传统的基于静态模型的操作优化难以适应大型制造企业动态变化的生产工况情况，而基于机理模型的优化应用由于建模周期长，并不适应于这种复杂的工业系统。 因此，迫切需要一种实时数据处理、半实物仿真、可视化分析等技术相结合的新技术，更好地实现大型制造企业的节能降耗，保证生产过程的安全运行，并实现企业的增产挖潜目标。