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图在复杂制造业中的应用:物料清单BOM查询

TigerGraph 来源:TigerGraph 作者:TigerGraph 2022-10-19 14:16 次阅读

今天我们来聊聊高级图分析在复杂制造业的应用。这里我们主要围绕离散制造业展开讨论。现在来看,智能制造已经成为制造企业实现智慧转型的关键词。那么复杂制造业,如何借助高级图分析,更好地实现智能制造,从而逆势增长呢?下面就一起进入本期的TigerGraph 随身听吧。

首先我们来了解下复杂制造业,常见的复杂制造业有哪些呢?比较典型的有汽车、芯片、化工等行业。这些行业的配件或物料变化都非常复杂,比如一辆汽车,往往有上万个零件,每个零件的厂商、型号、版本等都是多样的,所以组合起来,它的搭配就非常多。制造业一般用物料清单,也就是BOM,来表示这种组件之间、零件和零件之间的关系。

除了物料变化复杂外,复杂制造业还有一个特点,就是流程工艺相当复杂。生产一个产品,往往需要经过成百上千个步骤。每个步骤又会用到不同的机器去生产,所以组合起来,它的流程就有很多很多种可能性。

另外,我们从供应链的角度来看,一个产品,在其生命周期中,往往涉及到很多方,比如众多的供应商、合作伙伴、零售商等,和他们的交互就会产生更多的数据,这也是其复杂的原因之一。

在复杂制造业的数据建设中,我们可以看到这么几个阶段:

首先是物理世界的数据,包括产品、订单、生产、采购、供应链、物流等数据。现在的制造业一般都做到了一定程度的数字化,所以企业里一般会有ERP系统、CRM销售管理系统、APS高级计划与排程系统、SCM采购系统、MES生产系统、WMS物流系统和DRP分销系统等,尤其是高级计划排产系统APS,已成为众多企业提高生产效率的核心利器。

但这些系统,往往都是用关系型数据库存储的,比如Oracle和MySQL,这些系统一般作为业务系统来用,通常利用它们来处理交易或事件,但是如果用来做分析就不太够了。所以,很多企业会走得更远,即对数据进行二次加工,把数据搬运到数据集市、数据仓库,甚至用上大数据平台,去存储、分析这些数据。

但这里有个很大的问题,即使是数据集市、数据仓库,亦或者大数据平台,它们本身并没有存储数据之间的关系。我们知道,企业生产活动的所有数据之间都会存在直接或者间接的关系,而无论是关系型数据库,还是Hadoop等,它们在存储这些数据时都是以表的形式来存储数据,而数据和数据之间的联系,却没有存储。

不同数据库的特点对比:

这里我们简单分析比较下不同数据库的特点。首先是关系型数据库,如果我们想要分析表和表之间的关联,我们往往需要利用外键进行表连接,效率其实非常低。然后是Key-value键值数据库,它在数据量上相比关系型数据库支持会更多,因为它开始支持分布式,但对于那种复杂的、深度的分析,它的性能仍然是非常差的。最后是图数据库,由于它天然存储了实体和实体之间的关系,所以当用图来做一些深度分析时,它的优势就非常明显。

图在复杂制造业中的应用:

接下来我们看下图在复杂制造业中的应用,我们从2个角度来看,一个是微观角度,我们会探索几个非常具体的使用场景,比如物料清单查询、供应链管理、生产流程优化,然后我们从宏观角度来讨论企业知识图谱的建立。可能你现在还不知道具体的图应用场景,但我们可以先把知识图谱平台建立起来,汇集销售、计划、采购、生产、物流、分销等业务数据,然后后面可能会有一些新的应用场景,比如构建产品、用户、供应商画像等,我们就可以通过图查询来进行分析。

图在复杂制造业中的应用:物料清单BOM查询

今天我们主要来看下物料清单的例子。物料清单BOM是一种定义产品结构的技术文件,往往是树状的结构,所以又称为产品结构树。物料清单BOM往往包括单级展开BOM和多级展开BOM。一层层展开的话,可能会超过30层的结构。这里往往会遇到一些挑战,例如:

原始数据非常大;

每秒更新比如100条,并且需要实时入库;

查询涉及到并发查询,因为会有很多人需要查询这个数据;

深度链接的链路非常长,假设这30层,每层需要3跳,那么总共就会有90跳的深度;

数据结构上可能会存在环;

多种遍历可能性。

那如何利用TigerGraph来应对这些挑战呢?

首先是数据量大这个问题,TigerGraph支持分布式,支持千亿级事务实体,万亿级的边,可以轻松应对前面提到的原始数据非常大的问题;

第二个是深度链接分析,TigerGraph可以支持10跳以上的深度关系查询,这里的10跳指的是每一跳的广度都非常广的情况,如果说每一跳的广度比较小的话,TigerGraph能够支持更深的深度;

第三个是结构复杂,TigerGraph的图查询语言是GSQL,它是一种图灵完备的语言,能进行复杂的计算,像环路的问题、多种遍历可能的问题等,它都能够解决;

第四个是实时更新,TigerGraph能够做到每秒数十万次更新,每天数十亿次事务更新,这对于企业来讲基本都是足够的;

第五个是实时查询,对于涉及数千万实体或关系的查询,TigerGraph能够做到亚秒级响应;

最后是多部门多人协作,TigerGraph是一款企业级的商用软件,支持多图、权限管理和加密。

为了便于大家更直观地感受,来自我们客户成功团队的高级工程师林选磊,借助TigerGraph的可视化图分析工具GraphStudio,为我们逐步演示了图分析在物料清单BOM的查询应用,欢迎观看。

小结:

最后,我们简单总结下今天的分享:

复杂制造业中的数据之间是高度互联的,图能完美的表达物理世界;

图数据库可以助力制造业中的物料清单查询、供应链管理和生产流程优化等;

图数据库可以帮助企业建立知识图谱;

TigerGraph是一款混合事务/分析处理(HTAP)的图数据库;

GSQL是图灵完备,能实现复杂功能的图查询语言;


以上就是我们今天的随身听内容,为了帮助大家了解图技术在制造业中的实际应用和价值

审核编辑 :李倩

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