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案例研究-欣旺达-Migration
欣旺达电子股份有限公司创立于1997年,以锂电池电芯及模组研发、设计、生产及销售为主营业务,于2011年登陆深交所创业板。历经二十余年,公司发展成为全球锂离子电池领域的领军企业,形成了3C消费类电池、智能硬件、电动汽车电池、储能系统与能源互联网、智能制造与工业互联网、第三方检测服务六大产业群,并致力于为社会提供更多绿色、快速、高效的新能源一体化解决方案。
动力电池作为电动汽车的主要部件,其设计的好坏直接影响整车安全性及可靠性,动力电池系统故障诊断及处理十分必要,在电池系统多个部分设计有传感器用以故障诊断。随着业务的迅速发展和用户量的日益增加,数据量也越来越大,面对海量数据,如何才能安全可靠的存储,如何将数据快速分析并预测故障成为亟待解决的问题。而在分析预测故障过程中,需要短时间调度成百上千个计算核心,使用传统数据中心已经不能满足流量高峰时期的快速响应要求。
描述
该方案基于 Amazon S3, Amazon Lambda, Amazon SageMaker, Amazon DynamoDB 服务和开源的Apache Superset 组件,提供了完整的故障预测的工具链,包括数据存储工具、数据分析工具、模型处理工具和数据展示工具,提供了一个数据收集、特征工程、模型训练、调优、测试和部署的端到端机器学习过程,客户可以在其车联网应用中,集成该模型,并用于生产环境的部署。
建立了功能强大的大数据分析系统,能实时分析收集的海量数据,使分析结果助于管理层做相关的业务调整,抢占更大的时长份额,使公司发展持续更进一步。