Notebook / 高级分析
高级分析
基于语义化工业数据
Tier0 Notebook 提供了一个强大的工作空间，工程师和分析师可直接在统一命名空间上探索、计算、可视化工业数据，并将其投入实际应用。从根因分析到预测模型，洞察不再只停留在电子表格或孤立脚本中。
不只是数据看板。是可在生产中复用的工业分析。
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
温度（°C）
0
5
10
15
20
振动
0
5
10
15
20
25
30
35
40
0
10
20
30
40
50
60
信号
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
变量 A
0
10
20
30
40
50
60
70
变量 B
−1
0
1
示例
// 散点图 + 回归 · 平滑系列
"pts = alt.Chart(df).mark_circle(color="#c8ea5f", size=50).encode(
x="temp_c:Q", y="vibration:Q",
)
reg_line = alt.Chart(df).transform_regression(
"temp_c", "vibration"
).mark_line(color="#8ab52d", strokeWidth=2).encode(
x="temp_c:Q", y="vibration:Q",
)
smooth = alt.Chart(series_df).mark_line(
point=True, color="#c8ea5f", interpolate="monotone"
).encode(x="t:Q", y="y:Q")
scatter_reg = pts + reg_line
实时分析
已连接到 UNS
Notebook / 高级分析
高级分析
基于语义化工业数据
Tier0 Notebook 提供了一个强大的工作空间，工程师和分析师可直接在统一命名空间上探索、计算、可视化工业数据，并将其投入实际应用。从根因分析到预测模型，洞察不再只停留在电子表格或孤立脚本中。
不只是数据看板。是可在生产中复用的工业分析。
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温度（°C）
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示例
// 散点图 + 回归 · 平滑系列
"pts = alt.Chart(df).mark_circle(color="#c8ea5f", size=50).encode(
x="temp_c:Q", y="vibration:Q",
)
reg_line = alt.Chart(df).transform_regression(
"temp_c", "vibration"
).mark_line(color="#8ab52d", strokeWidth=2).encode(
x="temp_c:Q", y="vibration:Q",
)
smooth = alt.Chart(series_df).mark_line(
point=True, color="#c8ea5f", interpolate="monotone"
).encode(x="t:Q", y="y:Q")
scatter_reg = pts + reg_line
实时分析
已连接到 UNS
它是什么
专为工业数据打造的 Notebook
传统分析通常从导出数据、手动清洗数据及在工厂系统之外重建上下文开始。
Tier0 Notebook 直接在平台内处理结构化工业数据。它与 Tier0 其他部分一样，基于统一命名空间，数据共享极大程度提升了工程师和分析师的分析效率，分析结果也将转化为可复用的能力。
原始数据源
边缘
MES
历史数据库
...
Tier0 平台
语义化 UNS
赋予上下文的
数据层
Notebook 分析
标签
μ
σ
Line1.Temp
41.2
0.31
Batch.Vib_rms
2.04
0.12
按资产和时间窗口分组，将历史数据库标签与 MES 上下文关联，并在一个单元格中绘制漂移。
代码
df.groupby(["asset","shift"])
.agg({"v": ["mean","std"]})
图表
警报
应用
AI 模型
数据看板
...
基于 UNS 工业数据
无需导出，无需重建上下文。从结构化的实时工业数据开始。
结合代码、图表、逻辑，
及说明
用于分析、可视化和决策逻辑的统一 Notebook 环境。
从分析
到应用
洞察可以直接输入到生产应用、工作流程或决策支持中。
将分析转化为
运营能力
结果可供应用、警报、
工作流和 AI 模型使用。
它是什么
专为工业数据打造的 Notebook
传统分析通常从导出数据、手动清洗数据及在工厂系统之外重建上下文开始。
Tier0 Notebook 直接在平台内处理结构化工业数据。它与 Tier0 其他部分一样，基于统一命名空间，数据共享极大程度提升了工程师和分析师的分析效率，分析结果也将转化为可复用的能力。
原始数据源
边缘
MES
历史数据库
...
Tier0 平台
语义化 UNS
赋予上下文的
数据层
Notebook 分析
标签
μ
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Line1.Temp
41.2
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Batch.Vib_rms
2.04
0.12
按资产和时间窗口分组，将历史数据库标签与 MES 上下文关联，并在一个单元格中绘制漂移。
代码
df.groupby(["asset","shift"])
.agg({"v": ["mean","std"]})
图表
警报
应用
AI 模型
数据看板
...
基于 UNS 工业数据
无需导出，无需重建上下文。从结构化的实时工业数据开始。
结合代码、图表、逻辑，
及说明
用于分析、可视化和决策逻辑的统一 Notebook 环境。
从分析
到应用
洞察可以直接输入到生产应用、工作流程或决策支持中。
将分析转化为
运营能力
结果可供应用、警报、
工作流和 AI 模型使用。
为什么重要
从数据可见性到可执行洞察
看到数据并不等于理解数据。
大多数工厂已经有了报表和数据看板，但当团队需要回答更深层的问题——为什么良品率下降？故障前发生了什么？哪些变量会影响质量？如何优化流程？——他们仍然依赖手动提取、离线分析数据和其他零散的工具来找到答案。
Tier0 Notebook 通过为团队提供一个用于高级分析的原生环境来弥补这一差距，使工业数据的语义上下文、分析逻辑和业务输出始终保持关联。
为什么重要
从数据可见性到可执行洞察
看到数据并不等于理解数据。
大多数工厂已经有了报表和数据看板，但当团队需要回答更深层的问题——为什么良品率下降？故障前发生了什么？哪些变量会影响质量？如何优化流程？——他们仍然依赖手动提取、离线分析数据和其他零散的工具来找到答案。
Tier0 Notebook 通过为团队提供一个用于高级分析的原生环境来弥补这一差距，使工业数据的语义上下文、分析逻辑和业务输出始终保持关联。
用例
典型用例
预测性维护
使用历史和实时设备数据来预测故障、检测异常并支持维护计划。
质量分析
关联工艺参数与质量结果，以找出根本原因并提升良品率。
流程优化
识别在配方、材料和机器设置方面更佳的运行条件。
能源与公用事业分析
分析消耗物，识别废品，并对各项运营效率设置统一基准。
生产绩效分析
使用上下文化的生产数据跟踪 OEE、吞吐量、停机时间和周期时间。
跨系统数据调查
整合 MES、SCADA、ERP、历史数据库和其他系统中的数据，调查复杂事件。
用例
典型用例
预测性维护
使用历史和实时设备数据来预测故障、检测异常并支持维护计划。
质量分析
关联工艺参数与质量结果，以找出根本原因并提升良品率。
流程优化
识别在配方、材料和机器设置方面更佳的运行条件。
能源与公用事业分析
分析消耗物，识别废品，并对各项运营效率设置统一基准。
生产绩效分析
使用上下文化的生产数据跟踪 OEE、吞吐量、停机时间和周期时间。
跨系统数据调查
整合 MES、SCADA、ERP、历史数据库和其他系统中的数据，调查复杂事件。