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寄云Trend Explorer是一個時間序列數據的分析工具，專門針對高度自動化的流程行業生產過程，針對設備與傳感器生成的時間序列數據以及上下文關系，提供便捷、專業的數據分析能力。
通過多功能的數據搜索，對選定的數據進行統計分析、機器學習，提供診斷分析和預測的能力，支持可視化的展示，支持實時監測和告警。
Trend Explorer為設備、工藝、質量工程師等非數據專業人員量身打造。操作人員可以很容易地對工藝數據進行趨勢性的搜索，而無需數據分析人員的幫助。
設備工程師
預測性維護，故障診斷，能耗優化
工藝工程師
最佳工藝的優選，當前工藝的偏離檢測
質量工程師
SPC，根因分析，虛擬量測
流程行業數據分析的新方式
自助式工業數據分析
行業挑戰
多年來工業企業積累了大量的由傳感器等產生的時序數據，但海量的數據卻沒有便捷、快速的處理方式來進行其中的價值挖掘，導致大量寶貴的數據資產被浪費。
問題分析
離數據最近的設備、工藝、質量工程師缺乏對數據處理的專業處理能力；數據分析師面對數據并不知道工藝、設備方面的專業知識。
解決思路
讓最需要解決問題的人來獲得解決問題的能力。
TE能幫助您做什么？
用模式識別、對話式查詢等交互友好的方式，幫助行業專家快速上手，用自己熟悉的邏輯來查詢數據、定位問題、尋找根因、驗證結果。
用量化的方式來定義目前生產的情況
我們的生產流程目前運行的如何？
快速查找已經發生的類似問題的頻次和趨勢
最近這個問題究竟發生了多少次？趨勢如何？
快速定位問題發生的根本原因是
問題影響的因子有哪些？關聯度如何？
持續監控與最佳工況的偏差
自定義工況以及最佳工況的學習
接下來可能發生什么？我們需要做什么？
預測趨勢和推薦
典型的應用場景
從搜索、查詢、定位、分析、到監控、預測
特定工況的判定
篩選特定工作狀態，提取有效的數據
工藝及過程穩定性的評價
對篩選的數據進行平穩性分析
異常的根因分析
通過機器學習尋找異常產生的原因
不同批次的工藝對比及優選
對比不同批次的差別，尋找最優的工藝參數
構建關鍵指標的預測
根據相關性分析結果構建預測指標
實時監控及告警
接入實時數據，實現監控和告警
產品功能
可視化
支持包括表格、趨勢圖、泳道圖、箱線圖、散點圖、柱狀圖等多種顯示方式。
統計計算
支持對選擇的數據計算均值、標準差、最大值、最小值、極差等統計計算。
虛擬測點
- 支持豐富的函數構建虛擬測點；
- 支持對測點進行時間平移后計算。
值搜索
- 提供豐富的邏輯組合；
- 支持特定時長的結果篩選。
相似度搜索
基于特定時間段數據變化規律，搜索與之高度相似的所有歷史片段。
搜索結果處理
- 支持對搜索結果按照先后順序或者持續時間進行排序；
- 支持搜索結果保留或者剔除；
- 支持在搜索結果中增加平均值、最大值、最小值、標準差等統計值的計算。
圖層對比
- 將不同時間段(如不同批次)的數據疊加在一起，對比差異；
- 支持圖層的各種均值、方差、相似度的量化對比。
互相關性分析
通過機器學習，尋找導致問題產生原因的各種因子，并根據相關系數進行排名。
最佳工藝監測
- 持將多個圖層的數據疊加在一起，將多個圖層的包絡作為最佳工藝的監控范圍；
- 支持實時工藝與最佳工藝范圍的偏離告警。
